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Lifecycle-based Modeling of Smart City Ecosystem
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Modélisation du cycle de vie de l'écosystème de la ville intelligente
Le développement, l'exploitation et la maintenance des systèmes urbains intelligents sont des tâches très complexes et impliquent de nombreux acteurs de différentes disciplines et domaines. Dans la plupart des cas, ces systèmes se trouvent à différentes phases de conception, de déploiement et d'exploitation, c'est-à-dire à différentes phases de leur cycle de vie. Par conséquent, les concepts de gestion du cycle de vie sont très importants pour mieux gérer le développement des villes intelligentes en tant qu'écosystème complet à travers les différentes phases du cycle de vie. Cet argument est étayé par les résultats de notre enquête sur les villes intelligentes, où les informations récoltées des parties prenantes interrogées prouvent la pertinence d’une approche cycle de vie pour répondre aux neuf préoccupations identifiées; non alignement sur les objectifs stratégiques, échec réglementaire au niveau des différentes phases, retard dans le «time to market», processus disjoints, partage des connaissances et traçabilité des données difficiles, échange inefficace de données/informations; et utilisation inefficace et inefficiente des infrastructures. Pour répondre aux préoccupations mentionnées ci-dessus, cette thèse propose l'application des éléments fondamentaux du cycle de vie aux villes intelligentes, ce qui nécessite l'introduction de la notion de temps dans la modélisation urbaine intelligente en ajoutant le point de vue « cycle de vie » comme nouvelle dimension de leurs architectures multicouches. L'approche proposée comprend deux éléments. Le premier est le modèle tridimensionnel qui permet aux développeurs de villes intelligentes d'envisager trois points de vue : les couches de l'architecture, le temps (phases du cycle de vie) et les domaines. Le deuxième correspond à la notion d'interaction qui permet l'intégration entre les systèmes de gestion du cycle de vie et les plateformes IoT. Cette approche est validée à travers un cas d'utilisation d’un système de stationnement intelligent « Smart Parking », proposé dans le cadre de la Coupe du Monde™ de la FIFA 2022. Le système de stationnement intelligent proposé est stratégiquement aligné sur les objets Smart Qatar et relie toutes les parties prenantes concernées à travers les différentes phases du cycle de vie. Pour assurer l'interopérabilité sémantique, le système de stationnement intelligent utilise les normes DATEX II pour les données statiques et dynamiques liées au stationnement. Enfin, le cas d'utilisation met l'accent sur l'intégration entre les données liées au cycle de vie et les données IoT à travers l'interaction entre un système de cycle de vie Aras Innovator® (construction de nomenclatures, gestion de configurations, etc.) et une plate-forme d’implémentation de référence IoT O-MI/O-DF (publication peer-to-peer, découverte d'informations liées au stationnement sous une forme agrégée).
Title: Lifecycle-based Modeling of Smart City Ecosystem
Description:
Modélisation du cycle de vie de l'écosystème de la ville intelligente
Le développement, l'exploitation et la maintenance des systèmes urbains intelligents sont des tâches très complexes et impliquent de nombreux acteurs de différentes disciplines et domaines.
Dans la plupart des cas, ces systèmes se trouvent à différentes phases de conception, de déploiement et d'exploitation, c'est-à-dire à différentes phases de leur cycle de vie.
Par conséquent, les concepts de gestion du cycle de vie sont très importants pour mieux gérer le développement des villes intelligentes en tant qu'écosystème complet à travers les différentes phases du cycle de vie.
Cet argument est étayé par les résultats de notre enquête sur les villes intelligentes, où les informations récoltées des parties prenantes interrogées prouvent la pertinence d’une approche cycle de vie pour répondre aux neuf préoccupations identifiées; non alignement sur les objectifs stratégiques, échec réglementaire au niveau des différentes phases, retard dans le «time to market», processus disjoints, partage des connaissances et traçabilité des données difficiles, échange inefficace de données/informations; et utilisation inefficace et inefficiente des infrastructures.
Pour répondre aux préoccupations mentionnées ci-dessus, cette thèse propose l'application des éléments fondamentaux du cycle de vie aux villes intelligentes, ce qui nécessite l'introduction de la notion de temps dans la modélisation urbaine intelligente en ajoutant le point de vue « cycle de vie » comme nouvelle dimension de leurs architectures multicouches.
L'approche proposée comprend deux éléments.
Le premier est le modèle tridimensionnel qui permet aux développeurs de villes intelligentes d'envisager trois points de vue : les couches de l'architecture, le temps (phases du cycle de vie) et les domaines.
Le deuxième correspond à la notion d'interaction qui permet l'intégration entre les systèmes de gestion du cycle de vie et les plateformes IoT.
Cette approche est validée à travers un cas d'utilisation d’un système de stationnement intelligent « Smart Parking », proposé dans le cadre de la Coupe du Monde™ de la FIFA 2022.
Le système de stationnement intelligent proposé est stratégiquement aligné sur les objets Smart Qatar et relie toutes les parties prenantes concernées à travers les différentes phases du cycle de vie.
Pour assurer l'interopérabilité sémantique, le système de stationnement intelligent utilise les normes DATEX II pour les données statiques et dynamiques liées au stationnement.
Enfin, le cas d'utilisation met l'accent sur l'intégration entre les données liées au cycle de vie et les données IoT à travers l'interaction entre un système de cycle de vie Aras Innovator® (construction de nomenclatures, gestion de configurations, etc.
) et une plate-forme d’implémentation de référence IoT O-MI/O-DF (publication peer-to-peer, découverte d'informations liées au stationnement sous une forme agrégée).
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