IIoT: подключение и аналитика
Промышленный интернет вещей для оптимизации производственных процессов
Выбор промышленных датчиков
Температурные датчики
Применение: Контроль температуры в печах, холодильных установках, двигателях
Типы: Термопары, термисторы, RTD датчики
Диапазон: от -200°C до +1800°C
Точность: ±0.1°C до ±2°C
Датчики давления
Применение: Мониторинг гидравлических систем, пневматики, технологических процессов
Типы: Пьезорезистивные, емкостные, индуктивные
Диапазон: от 0.1 бар до 1000 бар
Точность: ±0.1% до ±1%
Датчики вибрации
Применение: Диагностика подшипников, редукторов, насосов, компрессоров
Типы: Акселерометры, виброметры, датчики скорости
Диапазон: 1-10000 Гц
Чувствительность: 10-1000 мВ/g
Оптические датчики
Применение: Контроль позиционирования, счёт изделий, контроль качества
Типы: Фотоэлектрические, лазерные, оптоволоконные
Дальность: от 1 мм до 200 м
Разрешение: до 0.01 мм
Архитектура промышленного IoT: от датчика до облака

Уровень устройств
Промышленные датчики, исполнительные механизмы, контроллеры. Сбор данных с производственного оборудования в режиме реального времени через протоколы Modbus, Profinet.
Edge Computing
Локальная обработка данных на производстве. Фильтрация, агрегация, первичный анализ. Снижение нагрузки на сеть и уменьшение задержек критических процессов.
Облачная платформа
Долгосрочное хранение данных, машинное обучение, аналитика больших данных. Интеграция с ERP системами и создание дашбордов для руководства.
Подключение датчика по MQTT протоколу
# Python скрипт для подключения температурного датчика к MQTT брокеру
import paho.mqtt.client as mqtt
import json
import time
import random
from datetime import datetime
class TemperatureSensor:
def __init__(self, sensor_id, mqtt_broker, mqtt_port=1883):
self.sensor_id = sensor_id
self.client = mqtt.Client()
self.client.on_connect = self.on_connect
self.client.on_message = self.on_message
# Подключение к MQTT брокеру
self.client.connect(mqtt_broker, mqtt_port, 60)
def on_connect(self, client, userdata, flags, rc):
if rc == 0:
print(f"Датчик {self.sensor_id} подключен к MQTT брокеру")
# Подписка на команды управления
client.subscribe(f"sensors/{self.sensor_id}/commands")
else:
print(f"Ошибка подключения: {rc}")
def on_message(self, client, userdata, msg):
command = msg.payload.decode()
print(f"Получена команда: {command}")
def read_temperature(self):
# Симуляция чтения данных с датчика
# В реальности здесь код работы с физическим датчиком
temperature = round(random.uniform(20.0, 80.0), 2)
return temperature
def publish_data(self):
temperature = self.read_temperature()
# Формирование JSON сообщения
data = {
"sensor_id": self.sensor_id,
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"temperature": temperature,
"unit": "Celsius",
"location": "Производственный цех №1",
"status": "OK" if 20 <= temperature <= 75 else "ALERT"
}
# Публикация данных
topic = f"factory/temperature/{self.sensor_id}"
self.client.publish(topic, json.dumps(data))
print(f"Отправлены данные: {temperature}°C")
def start_monitoring(self, interval=5):
"""Запуск циклического мониторинга с интервалом в секундах"""
try:
self.client.loop_start()
while True:
self.publish_data()
time.sleep(interval)
except KeyboardInterrupt:
print("Мониторинг остановлен")
self.client.loop_stop()
self.client.disconnect()
# Пример использования
if __name__ == "__main__":
# Создание экземпляра датчика
sensor = TemperatureSensor(
sensor_id="TEMP_001",
mqtt_broker="192.168.1.100" # IP адрес MQTT брокера
)
# Запуск мониторинга каждые 5 секунд
sensor.start_monitoring(interval=5)
Кейс: Система мониторинга вибрации насосного оборудования

Проблема
Нефтеперерабатывающий завод в Атырау сталкивался с частыми поломками центробежных насосов, что приводило к незапланированным остановкам производства и значительным финансовым потерям.
Решение IoT
Была внедрена система непрерывного мониторинга вибрации с использованием беспроводных датчиков-акселерометров. Данные передаются по протоколу LoRaWAN на edge-сервер для первичной обработки, а затем в облачную платформу для глубокой аналитики.
Технические особенности
- 12 беспроводных датчиков вибрации с частотой опроса 10 кГц
- Edge-вычисления для FFT анализа спектра вибрации
- Машинное обучение для прогнозирования отказов
- Мобильное приложение для уведомлений техперсонала
Достигнутые результаты
- Сокращение незапланированных остановок на 78%
- Увеличение срока службы насосов на 35%
- Экономия на обслуживании $450,000 в год
- Прогнозирование отказов за 2-4 недели