Визначення впливу сценаріїв периферійної потокової обробки даних у промислових системах автоматизації: редукція даних, затримка та використання ресурсів

Автор(и)

  • Ігор Леонідович Красніков Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0002-7663-1816
  • Кирило Сергійович Галлямов Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0009-0007-8762-4885
  • Ігор Григорович Лисаченко Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0002-3723-8587

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.363630

Ключові слова:

технологічні дані, потокова обробка, периферійна обробка, SCADA-система, редукція потоку

Анотація

Об’єктом дослідження є потік технологічних вимірювань після обробки на периферійному вузлі в ланцюгу «обладнання польового рівня → периферійний вузол → SCADA → база даних». Проблема полягає в недостатній кількісній оцінці впливу сценаріїв обробки на периферійному рівні на інтенсивність потоку, часові характеристики та навантаження вузлів системи. У роботі розглядається периферійний підхід до потокової обробки технологічних даних промислових систем автоматизації. Розглянуто 5 сценаріїв обробки потоку технологічних даних на периферійному вузлі. Порівняльний аналіз виконано за кількістю записів після обробки, наскрізною затримкою, коефіцієнтом редукції, варіативністю затримки та ресурсним навантаженням. Для цього реалізовано стенд, що відтворює передавання даних від обладнання польового рівня через периферійний вузол до SCADA-системи і бази даних. Досліджено базовий режим без оптимізації, фільтрацію за порогом зміни, періодичний відбір, агрегацію у часовому вікні, подієву фільтрацію та гібридну схему. Усі сценарії периферійної обробки зменшили інтенсивність потоку порівняно з базовим режимом. Найбільшу редукцію забезпечили EV і DB: 0.976 та 0.962. Для більшості сценаріїв наскрізна затримка становила 71.064–81.197 мс, для HYB – 112.457 мс. Найменшу варіативність затримки отримано для EV – 25.98 мс і DB – 38.521 мс. Це пояснюється тим, що подієва та порогова селекція відсікають фонові зміни сигналу. Попередня обробка знижує мережеве навантаження без помітного збільшення навантаження периферійного вузла. Це дозволяє розглядати обробку на периферійному вузлі як засіб скорочення даних і формування керованого потоку для SCADA-системи та бази даних. Практичне значення полягає у використанні отриманих результатів для порівняльного вибору сценаріїв обробки технологічних даних з урахуванням мережевого трафіку, стабільності затримки та ресурсів периферійного вузла

Біографії авторів

Ігор Леонідович Красніков, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра автоматизації технологічних систем та екологічного моніторингу

Кирило Сергійович Галлямов, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

Аспірант

Кафедра автоматизації технологічних систем та екологічного моніторингу

Ігор Григорович Лисаченко, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра автоматизації технологічних систем та екологічного моніторингу

Посилання

  1. Wang, S., Wan, J., Zhang, D., Li, D., Zhang, C. (2016). Towards smart factory for industry 4.0: a self-organized multi-agent system with big data based feedback and coordination. Computer Networks, 101, 158–168. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2015.12.017
  2. Farooq, M. S., Abdullah, M., Riaz, S., Alvi, A., Rustam, F., Flores, M. A. L. et al. (2023). A Survey on the Role of Industrial IoT in Manufacturing for Implementation of Smart Industry. Sensors, 23 (21), 8958. https://doi.org/10.3390/s23218958
  3. Fragkoulis, M., Carbone, P., Kalavri, V., Katsifodimos, A. (2023). A survey on the evolution of stream processing systems. The VLDB Journal, 33 (2), 507–541. https://doi.org/10.1007/s00778-023-00819-8
  4. Vikash, Mishra, L., Varma, S. (2020). Performance evaluation of real-time stream processing systems for Internet of Things applications. Future Generation Computer Systems, 113, 207–217. https://doi.org/10.1016/j.future.2020.07.012
  5. Kammerer, K., Pryss, R., Hoppenstedt, B., Sommer, K., Reichert, M. (2020). Process-Driven and Flow-Based Processing of Industrial Sensor Data. Sensors, 20 (18), 5245. https://doi.org/10.3390/s20185245
  6. Kumar, R., Agrawal, N. (2023). Analysis of multi-dimensional Industrial IoT (IIoT) data in Edge–Fog–Cloud based architectural frameworks: A survey on current state and research challenges. Journal of Industrial Information Integration, 35, 100504. https://doi.org/10.1016/j.jii.2023.100504
  7. Qiu, T., Chi, J., Zhou, X., Ning, Z., Atiquzzaman, M., Wu, D. O. (2020). Edge Computing in Industrial Internet of Things: Architecture, Advances and Challenges. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 22 (4), 2462–2488. https://doi.org/10.1109/comst.2020.3009103
  8. Xhafa, F., Kilic, B., Krause, P. (2020). Evaluation of IoT stream processing at edge computing layer for semantic data enrichment. Future Generation Computer Systems, 105, 730–736. https://doi.org/10.1016/j.future.2019.12.031
  9. Sarasola, T. F. D. B., García, A., Ferrando, J. L. (2024). IIoT Protocols for Edge/Fog and Cloud Computing in Industrial AI. International Journal of Cloud Applications and Computing, 14 (1), 1–30. https://doi.org/10.4018/ijcac.342128
  10. Lu, D., Wang, K., Wang, Y., Shen, Y. (2025). The Proposal and Validation of a Distributed Real-Time Data Management Framework Based on Edge Computing with OPC Unified Architecture and Kafka. Applied Sciences, 15 (12), 6862. https://doi.org/10.3390/app15126862
  11. Krasnikov, I., Hallyamov, K. (2026). Theoretical Foundations of Streaming Processing of Technological Data in Industrial Automation Systems. Bulletin of the National Technical University “KhPI” A Series of “Information and Modeling”, 1 (1 (15)), 69–82. https://doi.org/10.20998/2411-0558.2026.01.04
Визначення впливу сценаріїв периферійної потокової обробки даних у промислових системах автоматизації: редукція даних, затримка та використання ресурсів

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-06-30

Як цитувати

Красніков, І. Л., Галлямов, К. С., & Лисаченко, І. Г. (2026). Визначення впливу сценаріїв периферійної потокової обробки даних у промислових системах автоматизації: редукція даних, затримка та використання ресурсів. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(2 (141), 101–110. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.363630

Номер

Том 3 № 2 (141) (2026): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Системи управління в промисловості

Ліцензія

Авторське право (c) 2026 Igor Krasnikov, Kyrylo Halliamov, Ihor Lysachenko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.