Design and development of a distributed telemetry system for 4-way shuttles in a .NET environment Progettazione e sviluppo di un sistema di telemetria distribuita per shuttle 4-way in ambiente .NET

Questa tesi presenta la progettazione e lo sviluppo di un’architettura di telemetria distribuita per shuttle 4-way autonomi, impiegati in magazzini automatici ad alta densità. Il progetto, svolto in collaborazione con P Robots S.r.l., mira a modernizzare l’infrastruttura di monitoraggio dello shuttle "Smoov", passando da un approccio monolitico legacy a un’architettura a microservizi. La soluzione proposta sfrutta l’ecosistema .NET 10 per interfacciarsi con i PLC Beckhoff TwinCAT tramite protocollo ADS. Per garantire scalabilità e resilienza, il sistema adotta una strategia di messaggistica ibrida: MQTT per la comunicazione real-time a bassa latenza (Speed Layer) e Apache Kafka per l’ingestione dati ad alto throughput (Serving Layer). La persistenza dei dati storici è gestita da Prometheus, un database time-series che alimenta il motore di analisi. Infine, è stata sviluppata una WebApp in Blazor Server per fornire agli operatori una dashboard in tempo reale. L’applicazione implementa una strategia di idratazione dati ibrida, combinando API REST per lo storico e SignalR per gli aggiornamenti live. I risultati dimostrano che la nuova architettura migliora significativamente l’osservabilità del sistema, abilitando futuri sviluppi in ambito di manutenzione predittiva e gestione flotte.

This thesis presents the design and development of a distributed telemetry architecture for autonomous 4-way shuttles used in high-density automated warehouses. The project, developed in collaboration with P Robots S.r.l., aims to modernize the monitoring infrastructure of the "Smoov" shuttle by transitioning from a legacy monolithic approach to a microservices-based architecture. The proposed solution leverages the .NET 10 ecosystem to interface with Beckhoff TwinCAT PLCs via the ADS protocol. To ensure scalability and resilience, the system adopts a hybrid messaging strategy: MQTT for real-time low-latency communication (Speed Layer) and Apache Kafka for high-throughput data ingestion (Serving Layer). Historical data persistence is handled by Prometheus, a time-series database that powers the analytics engine. Finally, a Blazor Server WebApp was developed to provide operators with a real-time dashboard. The application features a hybrid data hydration strategy, combining REST APIs for historical playback and SignalR for live updates. The results demonstrate that the new architecture significantly improves the system’s observability, enabling future developments in predictive maintenance and fleet management.