منصة مراقبة حالة المعدات — عقدة ESP32 وتحليل لكشف الشذوذ

التحدي

يصعب تمييز تغيرات حالة المعدات من بيانات الحرارة والضغط والاهتزاز الخام. فالعتبات الثابتة قد تنتج إنذارات زائفة أو تفوّت تغيرات تدريجية، كما تؤثر جودة الاتصال واختلاف نطاقات المستشعرات في التحليل. لذلك يحتاج المشغّل إلى تنبيه مفهوم يوضح القراءات المؤثرة.

نهجنا

على مستوى العتاد، تُركَّب وحدة قياس مضغوطة قائمة على ESP32 مباشرةً على الآلة وتبثّ بيانات حية لدرجة الحرارة والضغط والاهتزاز إلى الخادم باستمرار. وعلى الخادم، تختار نواة PyOD ذات الخوارزميات الخمس (Isolation Forest وECOD وثلاثة نماذج رائدة أخرى) أفضل نموذج تلقائيًا لملف السلوك الفريد لكل آلة. وقبل النموذج تُطبَّق إزالة القيم الشاذة بطريقة IQR والتطبيع التلقائي متعدد المستشعرات، ويحدّد تحليل السبب الجذري بـ Z-Score المستشعر المعطوب بدقة مع انحراف عددي (مثل «انحراف 4.5 سيغما على مستشعر اهتزاز المحور X»). وتُخزَّن السلاسل الزمنية في InfluxDB، ويدير الواجهة الخلفية REST بـ FastAPI وPostgreSQL الأجهزة والمستخدمين، وتشغّل Streamlit وGrafana لوحات معلومات حية ضمن بنية خدمات مصغّرة.

النتيجة

يحلّل النظام بيانات المستشعرات ويعرض ظروف التشغيل غير الطبيعية لمساعدة فريق الصيانة على تقييم الحالة والتدخل عند الحاجة. وتتيح بنية الخدمات المصغّرة إضافة عدة آلات إلى المنصة.

النتائج

• يرصد ظروف التشغيل غير الطبيعية ويدعم التخطيط المبكر للصيانة
• عرض المستشعرات الأكثر مساهمة في التنبيه مع قيم انحراف رقمية
• التوسّع عبر عدة آلات بفضل بنية الخدمات المصغّرة