Системи диспетчерського управління і збору даних та інтернет речей
Спеціальність: Системна інженерія (Інтернет речей)
Код дисципліни: 6.122.09.O.029
Кількість кредитів: 5.00
Кафедра: Комп'ютеризовані системи автоматики
Лектор: Лагун Ілона Ігорівна
Семестр: 5 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у студентів наступних компетентностей:
Загальні компетентності (ЗК):
ЗК1. Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу.
ЗК2. Здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях.
ЗК3. Знання та розуміння предметної області та розуміння професійної дія-льності.
ЗК7. Здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації з різних джерел.
ЗК8. Здатність генерувати нові ідеї (креативність).
Фахові компетентності (ФК):
ФК1. Здатність до математичного формулювання та досліджування неперервних та дискретних математичних моделей, обґрунтовування вибору методів і підходів для розв’язування теоретичних і прикладних задач у галузі комп’ютерних наук, аналізу та інтерпретування.
ФК7. Здатність застосовувати теоретичні та практичні основи методології та технології моделювання для дослідження характеристик і поведінки складних об'єктів і систем, проводити обчислювальні експерименти з обробкою й аналізом результатів.
ФК8. Здатність проектувати та розробляти програмне забезпечення із застосуванням різних парадигм програмування: узагальненого, об’єктно-орієнтованого, функціонального, логічного, з відповідними моделями, методами й алгоритмами обчислень, структурами даних і механізмами управління.
ФК9. Здатність реалізувати багаторівневу обчислювальну модель на основі архітектури клієнт-сервер, включаючи бази даних, знань і сховища даних, виконувати розподілену обробку великих наборів даних на кластерах стандартних серверів для забезпечення обчислювальних потреб користувачів, у тому числі на хмарних сервісах.
ФК13. Здатність до розробки мережевого програмного забезпечення, що функціонує на основі різних топологій структурованих кабельних систем, використовує комп’ютерні системи і мережі передачі даних та аналізує якість роботи комп’ютерних мереж.
ФК15. Здатність до аналізу та функціонального моделювання бізнес-процесів, побудови та практичного застосування функціональних моделей організаційно-економічних і виробничо-технічних систем, методів оцінювання ризиків їх проектування.
ФК17 Здатність обґрунтовувати та реалізовувати систему передачі інфор-маційних ресурсів з максимальною достовірністю прийнятої інформації, реалізовувати збір інформації з навколишнього середовища та реагувати на зміну його стану.
ФК18 Здатність виконувати аналіз та синтез автоматичних систем керування, виконувати аналіз технологічних апаратів та процесів як об’єктів керування; вибирати параметри контролю та керування на основі технічних характеристик, конструктивних особливостей, режимів роботи технологічного обладнання.
Результати навчання: У результаті вивчення навчальної дисципліни здобувач освіти повинен бути здатним продемонструвати наступні знання та вміння:
- пояснювати архітектуру та функціональні можливості SCADA-систем.
- проєктувати базову структуру IoT-систем з урахуванням вимог до безпеки, надійності та масштабованості.
- використовувати сучасні засоби для збору, передавання, зберігання та аналізу даних.
- реалізовувати базові SCADA-модулі з використанням програмованих логіч-них контролерів (PLC) та IoT-платформ.
- аналізувати прикладні сценарії впровадження SCADA/IoT у різних галузях.
У результаті вивчення навчальної дисципліни здобувач освіти повинен бути здатним продемонструвати такі програмні результати навчання (ПР):
ПР1. Застосовувати знання основних форм і законів абстрактно-логічного мислення, основ методології наукового пізнання, форм і методів вилучення, аналізу, обробки та синтезу інформації в предметній області комп'ютерних наук.
ПР7. Розуміти принципи моделювання організаційно-технічних систем і операцій; використовувати методи дослідження операцій, розв’язання одно- та багатокритеріальних оптимізаційних задач лінійного, цілочисельного, нелінійного, стохастичного програмування.
ПР8. Використовувати методологію системного аналізу об’єктів, процесів і систем для задач аналізу, прогнозування, управління та проектування динамічних процесів в макроекономічних, технічних, технологічних і фінансових об’єктах.
ПР10. Використовувати інструментальні засоби розробки клієнт-серверних застосувань, проектувати концептуальні, логічні та фізичні моделі баз даних, розробляти та оптимізувати запити до них, створювати розподілені бази даних, сховища та вітрини даних, бази знань, у тому числі на хмарних сервісах, із застосуванням мов веб-програмування.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Попередні навчальні дисципліни:
1.Комп’ютерні мережі
2. Комп’ютерна схемотехніка та архітектура комп’ютерних систем
3. Ідентифікація динамічних елементів електронних схем
Супутні і наступні навчальні дисципліни:
1. Хмарні технології
Короткий зміст навчальної програми: Навчальна дисципліна «Системи диспетчерського управління і збору даних та інтернет речей» містить опис основних інструментальних засобів побудови систем диспетчерського управління і збору даних. та Інтернету речей (IoT), які необхідні для проєктування, розгортання та підтримки систем моніторингу й автоматизації в промислових та інфраструктурних об'єктах.
Теоретичні та практичні навички роботи з використанням SCADA та ІоТ-технологій дають змогу швидко розв’язувати реальні задачі, пов’язані із розробкою систем управління, збору, обробки, передачі, зберігання, відображення та аналізу інформації.
Навчальна дисципліна СК30 «Системи диспетчерського управління і збору даних та інтернет речей» відноситься до обов’язкових дисциплін циклу професійної підготовки навчальної програми бакалавра за спеціальністю 122 Комп’ютерні науки ОП Системна інженерія (Інтернет речей).
Опис: Лекційні заняття:
1 Вступ до SCADA-систем: визначення, структура, призначення
2 Архітектура SCADA-систем: центральні сервери, RTU, HMI, PLC
3 Протоколи SCADA (Modbus, DNP3, OPC, MQTT)
4 Комунікаційні технології SCADA
5 Інформаційні технології в SCADA
6 Програмне забезпечення SCADA
7 Основи Інтернету речей. IoT vs SCADA
8 Сучасні апаратні платформи для IoT (ESP32, Raspberry Pi, Arduino)
9 Хмарні сервіси для IoT (Firebase, AWS IoT, InfluxDB, Grafana)
10 Комунікаційні технології IoT: MQTT, HTTP, LoRaWAN, NB-IoT
11 Безпека SCADA/IoT-систем
12 Побудова SCADA-системи: проєктування HMI, введення/виведення
13 Інтеграція SCADA з IoT
14 Аналіз і візуалізація даних. Побудова дашбордів
15 Створення SCADA/IoT-системи
Лабораторні роботи:
Лабораторна робота 1. Реалізація HMI-інтерфейсу SCADA-системи.
Лабораторна робота 2. Підключення сенсорів до ESP32 і передача даних через MQTT.
Лабораторна робота 3. Візуалізація даних у Grafana/Node-RED.
Лабораторна робота 4. Аналіз даних з давачів.
Лабораторна робота 5. Реалізація системи моніторингу в середовищі SCADA з даними з IoT
Методи та критерії оцінювання: Методи оцінювання рівня досягнення здобувачем результатів навчання передбачають:
1. Поточний контроль роботи здобувача:
– тестове опитування;
– індивідуальне усне опитування на практичних заняттях;
– виконання лабораторних робіт та їх захист.
2. Підсумковий (екзаменаційний) контроль:
Складання екзаменаційного контролю передбачає виконання письмової та усної компонент.
Письмова компонента включає завдання трьох рівнів складності:
– завдання 1-го рівня – тестові завдання;
– завдання 2-го рівня – розкриття змісту понять та визначень;
– завдання 3-го рівня – повний розгорнутий виклад поставленого питання.
Критерії оцінювання результатів навчання: Критеріями оцінювання результатів навчання є:
– характер засвоєння вже відомого знання (рівень усвідомлення, міцність запам'ятовування, обсяг, повнота і точність знань);
– якість виявленого студентом знання, логіка мислення, аргументація, послідовність і самостійність викладу, культура мовлення;
– ступінь оволодіння вже відомими способами діяльності, уміннями і навичками застосування засвоєних знань на практиці;
– оволодіння досвідом творчої діяльності;
– якість виконання роботи (зовнішнє оформлення, темп виконання, ретельність).
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: Навчально-методичне забезпечення:
1. Електронний навчально методичний комплекс «Системи диспетчерського управління і збору даних та Інтернет речей»: https://vns.lpnu.ua/ course/view.php?id=1283
Рекомендована література:
1. Ілона Лагун, Юрій Яцук. Супервізорні системи керування та збору даних: навчальний посібник. – Львів: Видавець ФОП Марченко Т.В., 2024. – 223 с.
2. Пупена О.М. Розроблення людино-машинних інтерфейсів та систем збирання даних з використанням програмних засобів SCADA/HMI. : Навч. посіб. Київ : Видавництво Ліра-К, 2020. – 594 с.
3. Трегуб В.Г. Основи комп’ютерно-інтегрованого керування / В.Г. Трегуб: навч. посіб. – К.: НУХТ, 2005. – 191 с.
4. Stuart A. Boyer. SCADA: Supervisory Control and Data Acquisition: International Society of Automation, 2010. – 257 р
5. Peter Waher. Learning Internet of Things: Packt Publishing, 2015. – 242 р
Інформаційні ресурси:
1. Офіційна документація Ignition. https://docs.inductiveautomation.com/
2. Офіційна документація ESP32. https://www.espressif.com/en/support/documents/ technical-documents
3. Офіційна документація Node-RED. https://nodered.org/
4. Офіційна документація Grafana. https://grafana.com/docs/grafana/latest/getting-started/
5. Офіційна документація MQTT. https://docs.oasis-open.org/mqtt/mqtt/v3.1.1/os/mqtt-v3.1.1-os.pdf
6. Офіційна документація InfluxDB. https://docs.influxdata.com/
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).