Details

Данная работа посвящена разработке специализированной интерактивной картографической системы, предназначенной для использования в условиях производственного предприятия. Основное внимание уделяется анализу существующих решений в области цифровой картографии и проектированию архитектуры, адаптированной под задачи визуализации, навигации и мониторинга ресурсов. В первой главе проведён обзор современных геоинформационных систем, рассмотрены их возможности и ограничения применительно к производственной среде. Особое внимание уделено недостаткам таких платформ, как ArcGIS, MindSphere, Qlik Sense и Google Maps API, в контексте задач внутренней навигации, мониторинга оборудования и интеграции с сервисными службами. Во второй главе разрабатывается архитектура системы, включающая клиент-серверную модель, реализацию микросервисов и взаимодействие с модулями маршрутизации и базой геоданных. В качестве технологического стека выбраны React, Leaflet, GraphHopper, Node.js, PostgreSQL/PostGIS, Docker и Kubernetes. Архитектура поддерживает масштабируемость, отказоустойчивость и обновление данных в реальном времени. Результаты исследования демонстрируют, что предложенная система может эффективно применяться в условиях цифровизации производственных процессов, способствуя оптимизации навигации персонала, сокращению времени поиска оборудования и повышению оперативности обслуживания.

This thesis presents the development of a specialized interactive mapping system tailored to the needs of manufacturing environments. The focus is on evaluating existing geospatial solutions and designing an architecture that supports real-time navigation, visualization of equipment, and integration with service request systems. The first chapter offers a comparative analysis of popular mapping and IoT platforms (e.g., ArcGIS, MindSphere, Qlik Sense, Google Maps API) and outlines their limitations in the context of indoor navigation, equipment monitoring, and integration with service desks. The second chapter proposes a system architecture based on a client-server model with microservices, including modules for routing and spatial databases. Technologies used include React, Leaflet, GraphHopper, Node.js, PostgreSQL/PostGIS, Docker, and Kubernetes. The system supports scalability, fault tolerance, and real-time updates. The proposed system can be effectively applied in the digital transformation of industrial facilities, optimizing navigation, reducing resource search time, and improving service responsiveness.