Details

В работе рассматривается задача повышения надёжности и эффективности эксплуатации технологического оборудования за счёт внедрения методов предиктивной аналитики. В качестве основы предложен геометрический подход к оценке состояния оборудования, позволяющий выделить рабочую зону и рассчитывать индекс здоровья на основе поступающих данных. Реализованная система позволяет проводить анализ как заранее подготовленных данных, так и данных в режиме реального времени с использованием OPC UA сервера. В процессе работы было разработано два программный обеспечения – десктопной приложение и веб-приложение. Для написание программного обеспечения использовались языки программирования Python и JavaScript, фреймворк Django для серверной части и библиотека React для клиентской. Взаимодействие между компонентами обеспечивается с помощью протокола WebSocket.

The work considers the problem of increasing the reliability and efficiency of operation of process equipment through the implementation of predictive analytics methods. As a basis, a geometric approach to assessing the state of equipment is proposed, which allows you to select a working area and calculate a health index based on incoming data. The implemented system allows you to analyze both pre-prepared data and real-time data using an OPC UA server. In the process of work, two software were developed - a desktop application and a web application. The Python and JavaScript programming languages, the Django framework for the server part and the React library for the client were used to write the software. Interaction between components is provided using the WebSocket protocol.