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METODOLOGIE E TECNICHE PER DSS BASATI SUL PARADIGMA SITUATION AWARENESS

La proposta implica la necessità di affrontare in maniera coordinata le seguenti attività di ricerca:- Definizione di approcci metodologici e di un’architettura relativa al DSS ibrido che includa, da un lato, caratteristiche Knowledge-driven e Data-driven tipiche degli attuali DSS e, dall’altro, una componente situation-aware innovativa in grado di raccogliere, analizzare e integrare le informazioni provenienti dalla rete dei sensori e, attraverso opportune tecniche di information fusion, rappresentarli in concetti di alto livello al fine di supportare i processi di decision-making. - Definizione di modelli semantici per la rappresentazione delle situazioni, delle reti di sensori e degli aspetti relativi al dominio applicativo. Le tecnologie semantiche consentiranno di risolvere eventuali problemi di interoperabilità e di sostenere i processi di identificazione della situazione attraverso la modellazione della common knowledge e delle informazioni di contesto.- Definizione di tecniche e algoritmi per l’astrazione e trasformazione dei dati grezzi acquisiti dai sensori in concetti di alto livello e per l’identificazione delle situazioni a partire dai concetti precedentemente individuati. Saranno analizzate tecniche di Computational Intelligence quali, ad esempio, Context Space Theory, Fuzzy Cognitive Map, nonché approcci basati su formalismi logici.- Definizione di approcci metodologici per l’analisi del dominio applicativo al fine di guidare il processo di istanziazione del DSS situation-aware in realtà aziendali differenti. Tali approcci consentiranno di identificare e definire quali sono le situazioni di interesse nel particolare dominio di riferimento e di determinare i possibili goal dell’utente che il DSS dovrà supportare. - Definizione di metodologie e tecniche di interazione uomo-macchina situation-aware per l’accesso alle informazioni a supporto dei processi decisionali, progettate secondo approcci goal-oriented.Da un punto di vista tecnologico, l’architettura del DSS situation-aware richiede l’utilizzo di piattaforme multi-agenti per consentire una gestione decentralizzata delle informazioni e un basso accoppiamento tra i moduli dell’architettura. Tale approccio semplifica la fase di modellazione del sistema e consente un elevato livello di flessibilità e adattività del sistema consentendo, ad esempio, la modifica del comportamento degli agenti a run-time, fondamentale in scenari dinamici e competitivi come quelli aziendali, in cui la capacità di adattarsi con l’evolvere dei processi è fondamentale per poter supportare l’utente nei processi di decision-making. Da un punto di vista applicativo il sistema sarà calato in vari scenari reali del dominio aziendale, con l’obiettivo di un improvement continuo dei processi di business. È di interesse analizzare i processi strategici e operativi post-vendita, in cui, data la rapidità e la dinamicità con cui evolve il mercato globale, il DSS può offrire un valido supporto agli operatori. Ad esempio, in relazione ai processi di marketing, il DSS può supportare gli operatori attraverso l’acquisizione di informazioni relative ai clienti (e.g. acquisendo informazioni sul comportamento del consumatore), anche in tempo reale, attraverso sensori distribuiti nei punti vendita, per poi aggregarli con le informazioni presenti nelle fonti dati dell’azienda (e.g. dati di vendita) e supportare così la definizione della strategia di marketing più adatta per massimizzare le vendite. Gli scenari che saranno identificati nel contesto aziendale saranno utilizzati come driver per focalizzare al meglio l’attività di ricerca e definire scenari di sperimentazione realistici per costruire dimostratori e proof-of-concept che consentiranno di verificare il raggiungimento degli obiettivi prefissati.