Система анализа
сигнализаций АСУТП

Комплексное решение для мониторинга и оптимизации систем сигнализаций

Автоматический анализ • Соответствие стандартам • Прогнозирование

Система анализа сигнализаций АСУТП

Комплексное решение для мониторинга и оптимизации систем сигнализаций

🚨 Проблема

⚠️
Избыточный поток сигнализаций

"Alarm flooding" — операторы теряются в потоке событий

⚠️
Пропуск критических событий

Важные аварии скрываются за мешающими сигнализациями

⚠️
Неэффективная настройка

Системы сигнализации требуют постоянной оптимизации

⚠️
Отсутствие аналитики

SCADA-системы не предоставляют объективных данных

⚠️
Ручная обработка логов

Требует колоссальных затрат времени и ресурсов

💡 Решение

Веб-приложение (Модуль)

Инструмент для комплексного анализа и визуализации эффективности систем сигнализаций АСУТП

Автоматический расчёт метрик

Соответствие международным стандартам:
ГОСТ Р МЭК 62682 / IEC 62682:2023

Мониторинг в реальном времени

Оценка качества системы сигнализаций в оперативном режиме или на регулярной основе

✅ Эффект

⬇️
Снижение нагрузки на операторов Выявление и устранение пульсирующих и избыточных сигнализаций
🛡️
Повышение безопасности Фокус на критических событиях, снижение рисков пропуска аварий
⚙️
Оптимизация настроек Данные для обоснованных решений по приоритезации сигнализаций
📋
Соответствие стандартам Объективная оценка KPI (ГОСТ Р МЭК 62682 / IEC 62682:2023)
⏱️
Экономия времени Автоматизация анализа вместо ручной обработки логов

Архитектура системы

📥 Источники данных
📁
Ручная загрузка
Парсинг логов из файлов различных форматов
🔌
OPC UA
Получение сигнализаций в режиме реального времени
🔗
MES API
Интеграция через API производственных систем
🗄️ Хранилище данных
ClickHouse
Колоночная СУБД для высокоскоростного анализа больших объемов данных
Высокая скорость Масштабируемость Сжатие данных
⚙️ Backend (Python/FastAPI)
📊
Аналитика
Расчет KPI, статистика, метрики по ГОСТ Р МЭК 62682
🔐
Аутентификация
JWT-токены, управление пользователями и ролями
🔄
REST API
Endpoints для взаимодействия с frontend
🔀 Reverse Proxy / Load Balancer
🌐
Nginx
Балансировка нагрузки, TLS, статический контент
🖥️ Frontend (React/Vue.js)
Веб-интерфейс
Интерактивные дашборды, графики, таблицы

Галерея скриншотов приложения

Развитие с применением ML

Следующий этап эволюции: от анализа к прогнозированию и автоматизации принятия решений

🔍
Обнаружение аномалий
Выявление нетипичных паттернов сигнализаций, указывающих на скрытые проблемы
  • Детекция отклонений от базовой линии
  • Раннее предупреждение о деградации оборудования
💡
Рекомендательная система
Автоматические предложения по оптимизации приоритетов на основе контекста и истории
  • Анализ исторических данных и действий операторов
  • Устранение мешающих сигнализаций
🏷️
Кластеризация событий
Группировка связанных сигнализаций в метасобытия для оптимизации внимания оператора
  • Построение графов событий (Root Cause Analysis)
  • Выявление первопричин отказов
📊
Цифровой двойник оператора
Моделирование нагрузки и оценка когнитивной загруженности оператора
  • Модели LSTM для прогноза нагрузки
  • Оценка KPI производительности (время реакции, ошибки)