Хмарна технологія моніторингу ключових індикаторів ефективності технологічних процесів у критичній інфраструктурі - Смірнова, Т. В.; Буравченко, К. О.; Добринчук, О. А.; Смірнов, С. А.; Якименко, Н. М.; Смірнов, О. А. (Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки, 2025)
В роботі розроблена хмарна технологія для моніторингу ключових індикаторів ефективності технологічних процесів критичної інфраструктури у реальному часі з метою виявлення відхилень у технологічних процесах, а також для попередження атак (збоїв) шляхом аналізу аномальної поведінки обладнання, зміни режимів навантаження, споживання ресурсів тощо. Отримала подальший розвиток кортежна модель ключових індикаторів ефективності, яка дозволяє систематизувати параметри моніторингу в інформаційно-комунікаційних системах об’єктів критичної інфраструктури, формалізувати автоматичну обробку даних, підтримати інтеграцію з аналітичними хмарними платформами, а також визначити відхилення (аномалії), кіберінциденти, деградацію, надмірне навантаження або саботаж і, як наслідок, підготувати агрегованих ключових індикаторів ефективності для щоденного моніторингу операторами та ІТ-службами. Запропоновано модель технологічного процесу електродугової обробки в інженерії БПЛА, яка в умовах сучасного етапу російсько-української війни є частиною критичної інфраструктури у секторі економіки та оборонно-промислового виробництва. Це пов’язано з тим, що БПЛА відіграють зараз вирішальну роль на полі бою. Розроблено схему моніторингу ключових індикаторів ефективності для технологічного процесу електродугової обробки. Для цього запропоновано використання хмарних технологій, наведено загальну схему технологічного процесу електродугової обробки в інженерії БПЛА, з їх використанням. Реалізовано приклад інфраструктури моделі на основі хмарної платформи Azure. Модель даних представлена у форматі JSON (який є ефективним для API, MQTT-брокера або Kafka). Перевірка моделі на емпіричних даних підтвердила її відповідність вимогам, стійкість до зміни умов та велику значимість для моніторингу технологічних процесів у критичній інфраструктурі. В умовах цифровізації та протидії кіберризикам модель є основою для створення цифрового двійника виробничої системи. Таким чином забезпечується надійність, прогнозованість і безпека. У роботі запропонована інтеграція з алгоритмами штучного інтелекту/машинного навчання (AI/ML), такими як LSTM, що дозволяє у режимі реального часу розширену аналітику, адаптивне управління процесом та автоматизоване прийняття рішень. У перспективі зазначений алгоритм LSTM можна використати для побудови моделі прогнозування параметрів ключових індикаторів ефективності у системі електродугової обробки, також можна використати інші алгоритми AI/ML та інтелектуального аналізу даних, які здатні обробляти великі обсяги часових рядів та враховувати складні нелінійні залежності між технологічними параметрами