Інтелектуальна система моніторингу паливно-мастильних матеріалів

Abstract

Дана робота досліджує перехід від традиційних до інтелектуальних систем моніторингу паливно-мастильних матеріалів (ПММ), які є критично важливими для промислових операцій. У ній висвітлюються основні проблеми, пов'язані з існуючими методами, включаючи низьку точність, відсутність даних у реальному часі та високі експлуатаційні витрати. Звіт деталізує концептуальну архітектуру інтелектуальних систем, що використовують Інтернет речей (IoT) та штучний інтелект/машинне навчання (AI/ML), а також описує ключові компоненти, такі як різноманітні датчики, модулі збору та попередньої обробки даних, комунікаційні протоколи та розподілені обчислювальні парадигми (периферійні та хмарні обчислення). Особлива увага приділяється застосуванню алгоритмів ML для прогнозного обслуговування, виявлення аномалій та оптимізації споживання ПММ. Також відбувається аналіз значних переваг, які надають ці системи, включаючи суттєву економію коштів, скорочення часу простою, підвищення безпеки та покращення екологічної відповідності. Нарешті, обговорюються виклики, пов'язані з впровадженням, підкреслюючи потребу в стратегічному плануванні та комплексній трансформації організації для досягнення довгострокового успіху. Актуальність теми зумовлена зростаючими вимогами до ефективного та екологічно відповідального використання паливно-мастильних матеріалів, а також потребою в оперативному контролі їх споживання та стану в умовах автоматизованих і дистанційно керованих промислових процесів. Метою дослідження є аналіз, розробка та обґрунтування інтелектуальної системи моніторингу ПММ на базі сучасних інформаційних технологій, таких як IoT, штучний інтелект та хмарні обчислення. Об'єкт дослідження – процеси контролю, обліку та оптимізації використання паливно-мастильних матеріалів у промислових системах. Предмет дослідження – архітектура, функціональні компоненти та алгоритми інтелектуальних систем моніторингу ПММ, засновані на використанні цифрових технологій. This study explores the transition from traditional to intelligent monitoring systems for fuels and lubricants, which are critical for industrial operations. It highlights key challenges associated with existing methods, including low accuracy, lack of real-time data, and high operational costs. The report details the conceptual architecture of intelligent systems leveraging the Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML), while outlining key components such as various sensors, data acquisition and preprocessing modules, communication protocols, and distributed computing paradigms (edge and cloud computing). Particular emphasis is placed on the application of ML algorithms for predictive maintenance, anomaly detection, and the optimization of fuel and lubricant consumption. The study also analyzes the significant benefits provided by these systems, including substantial cost savings, reduced downtime, enhanced safety, and improved environmental compliance. Finally, implementation challenges are discussed, highlighting the need for strategic planning and comprehensive organizational transformation to achieve long-term success. The relevance of the topic stems from growing demands for the efficient and environmentally responsible use of fuels and lubricants, as well as the need for real-time monitoring of their consumption and condition within automated and remotely controlled industrial processes. The objective of the research is the analysis, development, and justification of an intelligent fuel and lubricant monitoring system based on modern information technologies, such as IoT, Artificial Intelligence, and cloud computing. The object of research is the processes of control, accounting, and optimization of fuel and lubricant usage in industrial systems.