Как я разговариваю с датчиками

[Coder007]

Вам не кажется что такая только софтверная архитектура немного устарела. Хотя можно сказать и другое, но я вижу это именно так. В данном случае, базовая - это система автоматизации, а вы можете к ней сверху добавить нейросети, а не наоборот.

Мы просто такое проходили уже, окого 25 лет назад и нам казалось - мы гении, мы можем что угодно сделать! Мы крутые программисты с прекрасной идеей! А 10 лет назад меня взяли в команду, которая делала аналитических продукты. Не разработчиком, а руководителем, потому как они не смогли реализовать продукт (конкретному заказчику) потому что не понимали специфики производств. И даже я им не смог объяснить, что им нужно было переделать. Амбиции teamlead-ов взяли верх над реальностью. С итоге от проекта тупо отказался заказчик и потребовал возврата всего финансирования.

И по сей день реальность такова, что все вот такие решения, а тем более на Linux, с распределеным кодом и прочей современной лабудой, умирают не родившись. Сейчас ваше решение выглядит красиво! Его делает команда разработчиков, они умеют многое! Очень много вопросов не сейчас, а потом, когда вы дадите продукт заказчику. Кто это будет обслуживать, допиливать, полировать и перенастраивать. Ведь эти решения не для 10 датчиков влажности в теплице... Вы же говорите о промышленных масштабах!

Завтра вы столкнетесь с избыточностью данных, отсутствием возможности использовать интернет на предприятии, просто отсутствие "жирных" каналов связи и многое другое. Будет ли ваш продукт работать в таких условиях?

А вы в реальности сталкивались с промышленностью, не на бумаге? С их проблемами в данных, с консолидацией, обработкой. В конце концов с интеграцией с их scada (хотя такое на работает, а scada лишь интерфейс и данные не хранит), а лучше с opc серверами, rt хранилищами данных и так далее.

То что вы демонстрируете - работает несомненно, но есть очень много вопросов. В частности у меня, потому как я сделал десятки подобных аналитических систем внутри производств. Да, без нейросетей, и да с глубоким интеграциями. И они работали, а некоторые работают до сих пор, потому как для них нет альтернативы.

Нейросеть - это просто, а вот корректные, актуальные и живые данные с датчиков - это не всегда просто.

Очень радует ваш оптимизм и настрой, самое главное попробуйте это все сделать в боевых условиях пару-тройку раз.

И самое главное здесь - не программный код, который в демонстрируете, а суть! Программный код - это просто, идея, связи, решения и универсальность применения - вот это уже стоит большего внимания. Знания практиков, а не теоретиков!

[Coder007]

И да, ещё забыл добавить: на предприятии, предположения и аналитика на базе нейросети не должна быть основопологающим фактором. Там работают только проверенные цифры, точные и чёткие. На эти цифры опирается производство, его стабильность и безопасность. Как прогноз, предположение, вероятность выхода за диапазон - нейросеть можно использовать, но требуется проверка данных. И это можно как дополнение использовать, а не как основу.

[vpomo]

Согласен с главным тезисом. Нейросеть не должна быть источником истины и тем более принимать решения, от которых зависит производство или безопасность.

В статье я показываю не замену SCADA или промышленной автоматизации, а надстройку над уже собранными данными. MCP здесь только даёт модели ограниченный доступ к чтению, а не становится основой управления процессом.

В боевом варианте я бы оставил источником истины SCADA, OPC-сервер или промышленное хранилище. Для модели нужны read-only-доступ, журнал запросов, локальная работа без обязательного интернета, контроль диапазонов и проверка результатов человеком.

Поэтому ваш вывод мне близок: нейросеть может помочь быстро найти отклонение или сформулировать запрос к данным, но проверенные данные и правила производства должны оставаться выше неё. Статья про демонстрационный стенд, а не про готовый промышленный продукт. Здесь я, возможно, недостаточно явно обозначил границу.