ХМАРНА АРХІТЕКТУРА ПЕРЕДАЧІ ДАНИХ ДЛЯ ВПРОВАДЖЕННЯ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ В СПИРТОВУ ПРОМИСЛОВІСТЬ

Abstract

Впровадження концепції Індустрії 4.0 у сфері спиртової промисловості передбачає інтеграцію передових цифрових технологій та підходів у виробничий процес. Однією з інновацій є використання моделей машинного навчання в технологічній системі для забезпечення точного контролю та оптимізації процесів виробництва та якості продукції. Однак для реалізації таких моделей необхідний доступ до обширного архіву технологічних даних, а також відповідні інтерфейси для взаємодії з ними, що породжує проблему розробки програмно-інформаційної структури, яка задовольняє ці потреби і відповідає стандартам Промислового Інтернету Речей (IIoT). У даному дослідженні розглядаються питання ефективного збору, передачі та збереження технологічних даних виробничого підприємства. Представлений механізм доступу до накопичених даних для їх подальшої обробки моделями інтелектуального аналізу. Також сформована базова архітектура, побудована на хмарному підході, для практичної реалізації системи обробки виробничої інформації. Цей підхід базується на результативних вітчизняних та міжнародних дослідженнях у цій області. Для втілення хмарної архітектури використано такі програмні засоби: симулятор промислового контролера Unity Pro, інструмент потокової розробки Node-RED для передачі даних, база даних часових рядів InfluxDB та сервіс машинного навчання Grafana Machine Learning. Подано детальний опис налаштування взаємодії між цими компонентами на прикладі збору даних з об’єкта спиртової промисловості та досягнення прогнозування майбутньої поведінки системи. Запропонована архітектура базується на гнучких програмних ресурсах, які надають широкий спектр API для взаємодії з різноманітними сервісами та додатками. Це дає можливість використовувати запропоновану структуру як основу для проектування подібних систем.

Keywords

• індустрія 4.0
• промисловий інтернет речей
• хмарна архітектура
• спиртова промисловість
• машинне навчання