Информационно-диагностическая платформа D&P

Программное обеспечение "Информационно-диагностическая платформа D&P" является клиент-серверным приложением, в котором клиент взаимодействует с веб-сервером при помощи браузера. Логика веб-приложения распределена между сервером и клиентом, хранение данных осуществляется, преимущественно, на сервере, обмен информацией происходит по сети.
Программное обеспечение устанавливается на сервер под управлением операционной системы Linux Debian 11. Контейнеризация не используется. Для приложения используется программная платформа Node.JS, основанная на движке V8 (компилирующем JavaScript в машинный код), превращающая JavaScript из узкоспециализированного языка в язык общего назначения.
Область применения программного обеспечения: добывающие, обрабатывающие и перерабатывающие отрасли промышленности, агропромышленный комплекс, логистика и транспорт
ПО обеспечивает выполнение следующих функций:
непрерывный либо периодический мониторинг заданных параметров;
формирование и установка граничных значений (уставок) для параметров мониторинга;
определение текущего состояния объекта мониторинга в соответствии с уставками;
сохранение и накопление данных проведенных замеров;
подключение математического аппарата для прогнозирования;
формирование трендов для любых доступных параметров мониторинга;
формирование отчетов различных форм;
сигнализация и уведомление пользователей;
удаленный доступ с любых мобильных устройств
МОНИТОРИНГ
Мониторинг ключевых эксплуатационных параметров узлов и агрегатов:
вибрация;
токи;
температура;
с возможностью расширения набора сигналов.
Оповещение о превышении критических параметров функционирования объекта мониторинга либо предстоящем достижении таких параметров.
ДИАГНОСТИКА
Диагностика состояния узлов по предварительно заданным экспертным алгоритмам.
Предоставление рекомендаций относительно необходимых сервисных воздействий, оптимальных режимов работы для продления срока службы и избежания остановов.
ПРЕДИКТИВНАЯ АНАЛИТИКА
Сохранение и накопление данных, применение технологий машинного обучения для реализации предиктивного функционала и прогнозирования состояния оборудования.
Определение критических для обеспечения бесперебойной эксплуатации узлов.
Предоставление рекомендаций относительно необходимых сервисных воздействий, оптимальных режимах работы для продления срока службы и избежания остановок.