Система автоматизації логістичних процесів на основі технології “Інтернету речей”

БАРЕНКО, Артем
Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/7281
Full metadata record
DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	СИСОЄНКО, Світлана	-
dc.contributor.author	БАРЕНКО, Артем	-
dc.date.accessioned	2026-03-08T15:20:03Z	-
dc.date.available	2026-03-08T15:20:03Z	-
dc.date.issued	2025	-
dc.identifier.uri	https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/7281	-
dc.description.abstract	Метою виконання даної кваліфікаційної роботи на здобуття освітнього ступеня «бакалавр» є створення системи автоматизації логістичних процесів на основі технології “Інтернету речей”. Загальний обсяг роботи становить 83 сторінки. У роботі 15 рисунків. Для виконання роботи використано 25 літературних джерел. Головним завданням є розробка системи автоматизації логістичних процесів на основі технології Інтернету речей, яка забезпечує точне відстеження місцезнаходження товарів на складі за допомогою датчиків і триангуляції, а також моніторинг умов їх зберігання (температури, вологості тощо) для підвищення ефективності управління складською інфраструктурою. Стислий опис розділів кваліфікаційної роботи бакалавра складається з аналізу предметної області та постановки задачі; вибору технологій та інструментальних засобів; розробкасистеми автоматизації логістичних процесів на основі технології Інтернету речей.	uk_UA
dc.subject	ІНТЕРНЕТ РЕЧЕЙ	uk_UA
dc.subject	АВТОМАТИЗАЦІЯ ЛОГІСТИКИ	uk_UA
dc.subject	ВІДСТЕЖЕННЯ ТОВАРІВ, ТРІАНГУЛЯЦІЯ	uk_UA
dc.subject	ЛОКАЛІЗАЦІЯ	uk_UA
dc.subject	СКЛАДСЬКИЙ ОБЛІК	uk_UA
dc.subject	ДАТЧИКИ ТЕМПЕРАТУРИ	uk_UA
dc.subject	МОНІТОРИНГ ВОЛОГОСТІ	uk_UA
dc.subject	ОПТИМІЗАЦІЯ ЛОГІСТИКИ	uk_UA
dc.title	Система автоматизації логістичних процесів на основі технології “Інтернету речей”	uk_UA
dc.type	Bachelor Thesis	uk_UA
Appears in Collections:	123 Комп’ютерна інженерія (Комп'ютерні системи та мережі)
Files in This Item:
File	Description	Size	Format
1_ТИТУЛКА_Баренко-merged.pdf Restricted Access		2.34 MB	Adobe PDF	View/Open Request a copy
Show simple item record
Extracted text
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
ФАКУЛЬТЕТ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ І СИСТЕМ
КАФЕДРА ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ ТА КОМП’ЮТЕРНОЇ ІНЖЕНЕРІЇ
ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА
до кваліфікаційної роботи бакалавра
на тему: «Система автоматизації логістичних
процесів на основі технології “Інтернету речей”»
ЧДТУ.252177.001 ПЗ
Виконав: студент 4 курсу, групи КМ-2105
спеціальності 123 – «Комп’ютерна інженерія»
за освітньою програмою – «Комп’ютерні системи
та мережі»
Артем БАРЕНКО
Керівник
к.т.н, доцент
Світлана СИСОЄНКО
Рецензент
к.т.н., доцент
Віталій ЗАЖОМА
«ЗАХИСТ ДОЗВОЛЯЮ»
Завідувач кафедри ІБ та КІ
д.т.н., професор ___________ Віра БАБЕНКО
Черкаси 2025 року
Форма № Н-9.01
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
Факультет: інформаційних технологій і систем
Кафедра: інформаційної безпеки та комп’ютерної інженерії
Освітньо-кваліфікаційний рівень: Бакалавр
Спеціальність 123 – Комп’ютерна інженерія
Освітня програма Комп’ютерні системи та мережі
«ЗАТВЕРДЖУЮ»
Завідувач кафедри ІБ та КІ
д.т.н., професор _____________ Віра БАБЕНКО
«28» лютого 2025 року
ЗАВДАННЯ
на кваліфікаційну роботу бакалавра студенту
Баренку Артему Олексійовичу
(прізвище, ім‘я, по батькові)
1. Тема роботи: Система автоматизації логістичних процесів на основі
технології “Інтернету речей”
Керівник роботи: к.т.н., доцент Сисоєнко Світлана Володимирівна
(прізвище, ім’я, по батькові, науковий ступінь, вчене звання)
затверджені наказом університету від «25» лютого 2025 р. № 53/03-03
2. Строк подання студентом роботи:
3. Вихідні дані до роботи:
Інтернет речей, автоматизація логістики, відстеження товарів, тріангуляція, локалізація,
складський облік, датчики температури, моніторинг вологості, оптимізація логістики, передачі
даних.
4. Зміст розрахунково-пояснювальної записки (перелік питань, що їх належить розробити):
Вступ
1. Аналіз предметної області та постановка задачі
2. Вибір технологій та інструментальних засобів
3. Розробка системи автоматизації логістичних процесів на основітехнології “Інтернету речей”
4. Захист системи автоматизації логістичних процесів на основітехнології “Інтернету речей”
Висновки
Додатки
Список використаних джерел
5. Перелік графічного матеріалу (з точним зазначенням обов’язкових креслень, плакатів):
Додаток А Специфікація
Додаток Б Текст програм
Додаток В Інструкція користувача
6. Консультанти розділів роботи:
Розділ Прізвище, ініціали Підпис, дата
консультанта завдання видав завдання прийняв
7. Дата видачі завдання: 28 лютого 2025 року
КАЛЕНДАРНИЙ ПЛАН
Термін
№ з/п Назва етапів роботи виконання Примітка
етапів роботи
1 Збір матеріалу 01.03 – 14.03 виконано
2 Обробка матеріалу 15.03 – 20.03 виконано
3 Обґрунтування актуальності виконання досліджень 21.03 - 25.03 виконано
4 Оцінка стану проблеми, виокремлення дослідницьких виконано
задач, постановка задачі дослідження 26.03 – 01.04
5 Викладення сутності і результатів дослідження 03.04 - 08.04 виконано
6 Практичне застосування результатів дослідження 09.04 - 27.04 виконано
7 Оформлення результатів в пояснювальну записку 28.04 - 02.05 виконано
8 Подання роботи на відгук та рецензування 15.05 - 20.05 виконано
Студент ___________________________ Артем БАРЕНКО
Керівник роботи ___________________________ Світлана СИСОЄНКО
АНОТАЦІЯ
Метою виконання даної кваліфікаційної роботи на здобуття освітнього
ступеня «бакалавр» є створення системи автоматизації логістичних процесів на
основі технології “Інтернету речей”.
Загальний обсяг роботи становить 83 сторінки. У роботі 15 рисунків. Для
виконання роботи використано 25 літературних джерел.
Головним завданням є розробка системи автоматизації логістичних
процесів на основі технології Інтернету речей, яка забезпечує точне
відстеження місцезнаходження товарів на складі за допомогою датчиків і
триангуляції, а також моніторинг умов їх зберігання (температури, вологості
тощо) для підвищення ефективності управління складською інфраструктурою.
Стислий опис розділів кваліфікаційної роботи бакалавра складається з
аналізу предметної області та постановки задачі; вибору технологій та
інструментальних засобів; розробкасистеми автоматизації логістичних процесів
на основі технології Інтернету речей.
Ключові слова: ІНТЕРНЕТ РЕЧЕЙ, АВТОМАТИЗАЦІЯ ЛОГІСТИКИ,
ВІДСТЕЖЕННЯ ТОВАРІВ, ТРІАНГУЛЯЦІЯ, ЛОКАЛІЗАЦІЯ, СКЛАДСЬКИЙ
ОБЛІК, ДАТЧИКИ ТЕМПЕРАТУРИ, МОНІТОРИНГ ВОЛОГОСТІ,
ОПТИМІЗАЦІЯ ЛОГІСТИКИ, ПЕРЕДАЧІ ДАНИХ
ANOTATION
The purpose of this qualification work for the degree of Bachelor is to create a
system for automating logistics processes based on the Internet of Things technology.
The total volume of the work is 83 pages. The work contains 15 figures. 25
literary sources were used to perform the work.
The main task is to develop a system for automating logistics processes based
on the Internet of Things technology, which provides accurate tracking of the location
of goods in the warehouse using sensors and triangulation, as well as monitoring their
storage conditions (temperature, humidity, etc.) to improve the efficiency of
warehouse infrastructure management.
A brief description of the sections of the bachelor's qualification work consists
of an analysis of the subject area and problem statement; selection of technologies
and tools; development of a system for automating logistics processes based on the
Internet of Things technology.
Key words: INTERNET OF THINGS, LOGISTICS AUTOMATION,
PRODUCT TRACKING, TRIANGULATION, LOCALIZATION, WAREHOUSE
ACCOUNTING, TEMPERATURE SENSORS, HUMIDITY MONITORING,
LOGISTICS OPTIMIZATION, DATA TRANSMISSION
ЗМІСТ
ВСТУП……………………………………………………………………………..4
1 АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ ТА ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ…….…..8
1.1 Аналіз існуючих систем………………………...………….………….8
1.2 Постановка задачі………...………………………………………...…17
1.3 Висновок до розділу……………………………………….…………20
2 ВИБІР ТЕХНОЛОГІЙ ТА ІНСТРУМЕНТАЛЬНИХ ЗАСОБІВ………......21
2.1 Огляд існуючих технологій……………………………….………….21
2.2 Обґрунтування вибору…..………………………………………...….28
2.3 Висновок до розділу ……………………………………….…………34
3 РОЗРОБКАСИСТЕМИ АВТОМАТИЗАЦІЇ ЛОГІСТИЧНИХ ПРОЦЕСІВ
НА ОСНОВІ ТЕХНОЛОГІЇ “ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ”………………………35
3.1 Структура системи……………...………………………………..…...35
3.2 Опис функцій системи………………………………………………..40
3.3 Технічні вимоги для роботи з системою…………………………….45
3.4 Оцінка ефективності………………………………………………….49
3.5 Висновки до розділу………………………………………………….51
4 ЗАХИСТ СИСТЕМИ АВТОМАТИЗАЦІЇ ЛОГІСТИЧНИХ ПРОЦЕСІВ
НА ОСНОВІ ТЕХНОЛОГІЇ “ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ”………….…..……….52
4.1 Огляд існуючих рішень …………………..………….………………52
4.2 Реалізація захисту даних користувачів……………………….….….58
4.3 Висновки до розділу…………..…………………………….…….….61
ВИСНОВКИ……………………………………………………………………...62
ЧДТУ.252177.001 ПЗ
Змн. Арк. № докум. Підпис Дат
РозрКобив Баренко А. а Слиосгтісетмиачнаивхтпормоацтесиізації
Літ. Лист Листів
Керівник Сисоєнко в на 2 83
Рецеанзент ЗнСка.оВж.ома В.
Н.Контроль Гресько С.О. основі технроелчоегйії”“Інтернету Кафедра ІБ та КІ
Затвфердив БСа.бВен.ко В.Г. гр. КМ-2105
Пояснювальна записка
е
д
р
а
К
К
-
0
6
ДОДАТКИ:
А – 482.ЧДТУ.52177.01 Проектування системи автоматизації
логістичних процесів на основі технології “Інтернету речей”
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ……………………………...………..82
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 3
а
ВСТУП
Актуальність теми. У сучасному світі логістика є ключовим
елементом успішної діяльності будь-якого підприємства, що займається
виробництвом, торгівлею або дистрибуцією товарів. Зростаючі обсяги
продукції, складність логістичних ланцюгів і постійне прагнення до
зниження витрат та підвищення ефективності вимагають впровадження
інноваційних рішень. У цьому контексті автоматизація логістичних процесів
стає не просто перевагою, а необхідністю для конкурентоспроможного
функціонування бізнесу.
Технологія Інтернету речей (IoT) відкриває нові можливості для
вдосконалення логістики, забезпечуючи безперервний обмін даними між
фізичними об’єктами та цифровими системами. Встановлення датчиків на
товарних одиницях або тарі дозволяє в режимі реального часу відстежувати
не лише місце розташування продукції, а й параметри її зберігання, такі як
температура, вологість, удари тощо. Це критично важливо, особливо для
продуктів, що потребують особливих умов транспортування й зберігання
(наприклад, харчових продуктів, медикаментів, електроніки).
Окрему увагу заслуговує питання точного визначення
місцезнаходження товару у великих логістичних центрах і складах.
Традиційні системи ідентифікації, такі як штрих-коди або RFID, не
забезпечують високої точності просторової локалізації в режимі реального
часу. У свою чергу, використання технології триангуляції сигналу з
декількох фіксованих приймачів дозволяє точно визначити координати
датчика у тривимірному просторі. Це значно підвищує оперативність
обробки запитів на пошук товару, оптимізує внутрішньоскладську логістику
та зменшує ймовірність помилок при зберіганні й комплектації замовлень.
Також варто зазначити, що розробка власних IoT-рішень для складів
дозволяє підприємствам адаптувати систему під свої потреби, не
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 4
а
покладаючись на універсальні, але часто не гнучкі комерційні продукти. Це
забезпечує не лише економічну доцільність, але й глибоку інтеграцію з
існуючими обліковими та аналітичними системами.
Отже, актуальність теми зумовлена потребою в ефективному, гнучкому
та масштабованому рішенні для моніторингу логістичних об’єктів у
реальному часі з використанням сучасних технологій Інтернету речей та
методів просторової локалізації. Вона відповідає сучасним викликам
цифрової трансформації промисловості та логістики, і має практичне
значення для підприємств, які прагнуть підвищити ефективність і прозорість
своїх операцій.
Метою кваліфікаційної роботи є проєктування та розробка системи
автоматизації логістичних процесів на основі технології Інтернету речей, яка
дозволяє в режимі реального часу відстежувати розташування товарів на
складі за допомогою датчиків та триангуляції, а також здійснювати
моніторинг умов зберігання (температури, вологості тощо) з метою
підвищення ефективності управління логістичною інфраструктурою.
Для досягнення сформульованої мети необхідно вирішити такі задачі:
Для досягнення сформульованої мети необхідно вирішити такі задачі:
1. Проаналізувати сучасні тенденції в автоматизації логістичних процесів
та впровадженні технологій Інтернету речей у сфері складської
логістики.
2. Дослідити методи визначення місцезнаходження об’єктів у просторі,
зокрема на основі технології триангуляції сигналу.
3. Розробити архітектуру системи моніторингу, що включає IoT-датчики,
приймальні пристрої, засоби обробки та візуалізації даних.
4. Обґрунтувати вибір апаратних та програмних засобів для реалізації
системи (датчики, мікроконтролери, протоколи передачі даних тощо).
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 5
а
5. Реалізувати прототип системи для відстеження місцезнаходження
товарів на складі та збору додаткових параметрів навколишнього
середовища.
6. Розробити програмне забезпечення для прийому, обробки та
візуалізації даних про товари в режимі реального часу.
7. Провести тестування системи в умовах, наближених до реального
складу, та оцінити її точність, надійність і ефективність.
Книга “Designing Connected Products: UX for the Consumer Internet of
Things” аторів Claire Rowland, Elizabeth Goodman, Martin Charlier, Ann Light,
Alfred Lui є однією з найґрунтовніших у сфері розробки IoT-систем з
фокусом на дизайн, архітектуру, інтеграцію та практичне використання
підключених пристроїв. Автори комплексно розглядають створення
“розумних” продуктів — від вибору сенсорів, протоколів зв’язку, моделей
енергоспоживання до проєктування інтерфейсів та сценаріїв використання.
Вона охоплює як технічні аспекти, так і UX-дизайн для систем, у яких
дані збираються фізичними пристроями й обробляються в хмарі. Однією з
центральних ідей є побудова систем, які дозволяють взаємодіяти з фізичними
об’єктами через цифрові сервіси — що напряму відображає тему роботи.
Одержані в кваліфікаційній роботі результати мають практичне
значення та полягає у створенні системи, що дозволяє точно відстежувати
місцезнаходження товарів та контролювати умови їх зберігання в режимі
реального часу. Це сприяє підвищенню ефективності логістичних процесів,
зменшенню помилок та оптимізації роботи складу.
Кваліфікаційна робота складається з 4-х розділів, в яких подається
інформація про:
1. Обрану предметну область дослідження та про постановку проблема;
2. Огляд існуючих технологій, за допомогою яких можна реалізувати
подібну систему та обґрунтування вибору тієї чи іншої технології;
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 6
а
3. Реалізацію системи: відображення структури системи, опис функцій
кожної частини системи, технічні вимоги до системи а також
практична оцінка ефективності роботи;
4. Розробка захисту інформації для системи.
Використана література, під час написання кваліфікаційної роботи,
досить добре розкриває основні методики та підходи для розробки системи.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 7
а
1 АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ ТА ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ
1.1 Аналіз існуючих систем
Управління великими складами є складним і ресурсномістким
завданням через значний обсяг товарів та їх різноманітність. Однією з
ключових проблем є точне ведення обліку всіх одиниць товару, що
зберігаються, а також контроль їхнього розташування у просторі. Без
ефективної системи обліку і локалізації виникають труднощі у швидкому
пошуку потрібного товару, що призводить до збільшення часу обробки
замовлень та зниження продуктивності роботи персоналу.
Друга важлива проблема — помилки при розміщенні товарів. Через
людський фактор співробітники можуть неправильно класифікувати або
розміщувати продукцію не за встановленими правилами, що ускладнює
подальший пошук і облік. Це може спричинити плутанину, втрату або
пошкодження товарів, а також порушення логістичних ланцюгів.
Ще одна суттєва складність пов’язана з динамічністю складських
процесів: товари постійно надходять, переміщуються всередині складу та
відвантажуються. Відсутність оперативного моніторингу і автоматичного
оновлення інформації про розташування ускладнює контроль над поточним
станом запасів, що збільшує ризик появи «втрачених» або прострочених
позицій.
Крім того, традиційні методи ідентифікації — такі як штрих-коди або
RFID — мають обмежену точність щодо просторової локалізації. Вони
здебільшого дозволяють лише підтвердити факт наявності товару, але не
показують його точне місце розташування в межах великого приміщення. Це
робить пошук товарів довготривалим і малоефективним.
Відсутність інтегрованої системи моніторингу умов зберігання, таких
як температура або вологість, також створює ризики для якості продукції.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 8
а
Особливо це критично для товарів, що потребують суворого дотримання
кліматичних параметрів, наприклад харчових продуктів або медикаментів.
У сучасних логістичних центрах та на великих складах ведення обліку
товарів та контролю їхнього розташування здійснюється здебільшого за
допомогою складських інформаційних систем (Warehouse Management
Systems, WMS). Такі системи дозволяють створювати цифрову базу даних, де
фіксується кожна товарна одиниця, її характеристики, кількість, а також
місце зберігання — сектор, стелаж, полиця тощо[1].
Працівники складу під час прийому товарів здійснюють реєстрацію
кожної партії за допомогою ручних сканерів або мобільних терміналів.
Товари маркуються штрих-кодами або RFID-мітками, що містять унікальні
ідентифікатори. Після сканування система автоматично додає товар до бази
даних і прив’язує його до конкретного місця на складі, яке задається вручну
або пропонується системою відповідно до логістичних правил.
Для полегшення навігації та зменшення часу на пошук, всі приміщення
складу розбиваються на зони, яким присвоюються цифрові або буквені коди.
Таким чином, замість фізичного пошуку працівник отримує точне вказання
— наприклад, “Сектор B4, стелаж 5, рівень 2”. Завдяки цьому процес пошуку
товару суттєво прискорюється, а ризик помилок зменшується.
Попри автоматизацію, багато процесів усе ще залишаються ручними.
Наприклад, саме працівник фіксує фактичне переміщення товару на нове
місце, оновлює статуси в системі або перевіряє дані інвентаризації. Це
створює ризик виникнення неточностей, якщо інформація не була вчасно або
правильно внесена. У результаті товар може числитися в системі в одному
місці, а насправді фізично знаходитися в іншому, що ускладнює пошук і
порушує логістичні ланцюги.
Також періодично проводяться інвентаризації — повні або вибіркові
перевірки відповідності фактичних залишків даним у системі. Це
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 9
а
трудомісткий процес, особливо на великих складах, який потребує залучення
багатьох працівників та зупинки частини операцій.
Для покращення точності та оперативності все більше компаній
починають впроваджувати мобільні додатки, сканери з GPS, технології RFID,
та іноді навіть дрони, однак повна автоматизація позиціонування товарів у
просторі залишається складним завданням через технічні обмеження.
У багатьох складських системах інформація про надходження,
переміщення та видачу товарів вноситься працівниками вручну — через
сканування штрих-кодів або заповнення електронних форм. Це
унеможливлює повну автоматизацію процесу, оскільки потребує постійної
участі людини. Через це часто виникають помилки, затримки в оновленні
даних або взагалі відсутність фіксації певних дій.
Традиційні методи обліку — штрих-коди, QR-коди, RFID — не дають
точного уявлення про те, де саме фізично розташований товар на складі.
Вони лише фіксують факт сканування у певному місці [2]. У випадку
переміщення товару без оновлення в системі — його фактичне
місцезнаходження стає невідомим, що ускладнює логістику.
Впровадження складних систем автоматичного позиціонування (з
використанням сенсорів, трекерів, дронів чи роботизованих рішень) потребує
значних фінансових вкладень. Для багатьох підприємств, особливо
середнього і малого бізнесу, такі витрати є недосяжними або економічно
невиправданими.
Навіть якщо на складі вже є сканери, датчики або RFID-зчитувачі, їх
інтеграція в єдину систему часто ускладнюється. Різне обладнання може
використовувати несумісні протоколи передачі даних, або ж не підтримувати
централізоване керування. Через це втрачається ефективність автоматизації.
Працівники складів не завжди готові до впровадження нових
технологій. Часто нові системи вимагають додаткового навчання, змінюють
звичний ритм роботи або викликають страх перед скороченням персоналу.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 10
а
Як результат — впровадження нових технологій відкладається або
впроваджується формально.
Штрих-коди потребують прямої видимості для зчитування, а RFID-
мітки можуть працювати нестабільно у вологому або металевому
середовищі. Також вони не забезпечують точну просторову локалізацію
товару всередині складу. Це значно ускладнює автоматичне позиціонування
товарів у реальному часі.
У багатьох випадках параметри, важливі для зберігання — як-от
температура чи вологість — контролюються лише на рівні всього складу або
окремих зон. Такі дані не прив’язані до конкретного товару чи його
розміщення, що може призвести до псування продукції або невідповідності
умов зберігання.
WMS (Warehouse Management System)– складські інформаційні
системи. Це найбільш поширене рішення для організації складських
процесів. На рисунку 1.1 зображено можливості системи.
Рисунок 1.1 – WMS (Warehouse Management System)
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 11
а
WMS-системи дозволяють:
1. Створювати базу товарів з повною інформацією про кожну одиницю
(назва, кількість, серійний номер, партія, дата виготовлення тощо);
2. Відстежувати надходження, розміщення, переміщення, відвантаження
та списання товарів;
3. Керувати залишками;
4. Планувати інвентаризацію;
5. Інтегруватися з ERP-системами (наприклад, SAP, Oracle, Microsoft
Dynamics).
Ці системи працюють у реальному часі та дають змогу персоналу
бачити актуальну картину складу.
ERP (Enterprise Resource Planning) – системи планування ресурсів
підприємства. Багато компаній використовують комплексні ERP-рішення, які
включають модулі управління складом [3]. ERP-системи дозволяють не лише
вести облік товарів, а й автоматизувати логістику, закупівлі, фінанси,
бухгалтерію. На рисунку 1.2 зображено можливості системи.
Рисунок 1.2 – ERP (Enterprise Resource Planning)
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 12
а
Вони забезпечують зв’язок між складом і всіма іншими підрозділами
підприємства.
Однак для складів великого масштабу ERP часто є занадто загальною
системою, тому її доповнюють вузькоспеціалізованими WMS.
TMS (Transportation Management System) – системи управління
транспортуванням. Хоч TMS-системи орієнтовані на планування маршрутів і
контроль доставки, деякі з них інтегруються зі складськими рішеннями. На
рисунку 1.3 зображено можливості системи.
Рисунок 1.3 – TMS (Transportation Management System)
Це дозволяє точно знати, де знаходиться товар — на складі чи в дорозі.
Зв’язка WMS + TMS є актуальною для логістичних компаній.
RFID-системи технологія, яка дозволяє зчитувати інформацію з міток
без прямого візуального контакту. На рисунку 1.4 зображено можливості
системи.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 13
а
Рисунок 1.4 – RFID-системи
Це дає перевагу перед штрих-кодами, які потребують ручного
сканування.
RFID-мітки можуть бути активними або пасивними:
1. Пасивні – дешевші, але мають обмежений радіус дії (до кількох
метрів).
2. Активні – мають власне джерело живлення й можуть передавати
сигнал на десятки метрів.
RFID дозволяє швидко проводити інвентаризацію, виявляти помилки в
розміщенні товару та зменшувати час на обробку партій.
Бар-кодові системи (штрих-коди) - це найдоступніший і найстаріший
метод ідентифікації товарів. Кожен товар або коробка має наклейку з
унікальним штрих-кодом, який зчитується за допомогою ручного або
стаціонарного сканера. Приклад штрих-коду зображено на рисунку 1.5.
Рисунок 1.5 – Штрих-код
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 14
а
Штрих-коди дозволяють вести базовий облік: фіксацію надходження,
відвантаження та переміщення [4]. Проте потребують ручної участі
персоналу, візуального контакту та точного наведення сканера.
Мобільні термінали збору даних (ТСД) - це портативні пристрої зі
сканером, дисплеєм і підключенням до WMS. Варіанти зображені на
рисунку 1.6.
Рисунок 1.6 - Мобільні термінали збору даних
Вони дають змогу працівникам безпосередньо на складі:
1. Сканувати штрих-коди або RFID;
2. Переглядати інформацію про товар;
3. Оновлювати дані в системі в реальному часі.
ТСД підвищують мобільність працівників, але самі по собі не є
повноцінною системою – це інтерфейс для роботи з WMS або ERP.
QR-коди та NFC - ці технології також знаходять застосування у
сучасних складах. QR-коди дозволяють кодувати більше інформації, ніж
стандартні штрих-коди, а NFC (near-field communication) дає змогу зчитувати
мітки зі смартфона або спеціального пристрою на близькій відстані [5].
Приклад зовнішнього вигляду зображено на рисунку 1.7.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 15
а
Рисунок 1.7 – QR-коди та NFC
Це рішення часто використовуються для контролю доступу, ведення
обліку інструментів або роботи з дрібними партіями.
Автоматизовані складські системи (AS/RS) - це складські комплекси,
в яких товари розміщуються й переміщуються за допомогою конвеєрів,
роботів, кранів-штабелерів. У таких системах товар не просто зберігається —
він повністю інтегрований у цифрову модель складу. Автоматика керується
WMS і сама визначає найкраще місце для зберігання товару. Приклад такої
системи зображено на рисунку 1.8.
Рисунок 1.8 – Автоматизовані складські системи (AS/RS)
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 16
а
Такі системи є надзвичайно ефективними, але коштовними в установці
й обслуговуванні.
Системи з використанням дронів і комп’ютерного зору - це новітній
підхід: дрони, оснащені камерами та датчиками, облітають склад і зчитують
інформацію з міток або розпізнають товари за зовнішнім виглядом.
Поєднання з AI дозволяє робити інвентаризацію без участі людей. Хоча ця
технологія ще в стадії впровадження, вона активно тестується великими
компаніями.
1.2 Постановка задач
Автоматизація значно зменшує час на виконання рутинних операцій —
таких як приймання товару, його розміщення, переміщення та відвантаження.
У той час як людині потрібно більше часу для пошуку товару або перевірки
документації, автоматизована система виконує ці дії за лічені секунди. Це
дозволяє складу обробляти більший обсяг замовлень і уникати затримок у
логістиці.
Людський фактор часто є причиною помилок — неправильне
розміщення товару, плутанина з артикулами або помилки під час
інвентаризації. Автоматизовані системи працюють з чіткими цифровими
даними та контролем на кожному етапі, що дозволяє суттєво зменшити
кількість таких помилок.
Системи автоматизації допомагають ефективніше використовувати
площу складу, пропонуючи оптимальні схеми розміщення товарів з
урахуванням їх габаритів, ваги та швидкості обігу. Це дозволяє розмістити
більше товару на меншій площі без втрати доступності.
Автоматизовані системи дають змогу у будь-який момент дізнатися,
що відбувається на складі — де знаходиться товар, хто його переміщував,
коли і чому. Це забезпечує кращий контроль та звітність для керівництва та
партнерів.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 17
а
Замість зупинки роботи складу для ручного перерахунку товарів,
автоматизовані рішення дозволяють проводити інвентаризацію у фоновому
режимі або поступово, без втрат ефективності.
Завдяки автоматизації можна зменшити потребу у великій кількості
персоналу на базових процесах. Це скорочує витрати на заробітну плату,
навчання та управління кадрами, водночас підвищуючи точність і швидкість
роботи.
Автоматизовані рішення легко масштабуються: нові склади,
збільшення обсягу товару або зміна логістичних стратегій не потребують
повної перебудови. Це дозволяє компанії швидко реагувати на ринкові зміни.
Точне та своєчасне виконання замовлень, зменшення кількості
помилок, можливість відстеження — усе це позитивно впливає на
задоволеність клієнтів і зміцнює довіру до компанії.
Інтегровані датчики дозволяють постійно контролювати параметри
зберігання — температуру, вологість тощо. Це критично важливо для
чутливої продукції, наприклад, продуктів харчування або медикаментів.
Автоматизація складу є першим кроком до впровадження більш
складних технологій — таких як штучний інтелект, аналітика в реальному
часі, Інтернет речей та робототехніка. Вона відкриває шлях до побудови
інтелектуального підприємства.
IoT дозволяє отримувати дані про стан і розташування кожного товару в
реальному часі завдяки датчикам, прикріпленим до одиниць вантажу. Це
знижує необхідність у ручному скануванні штрихкодів або внесенні
інформації працівниками — система автоматично фіксує переміщення
кожного товару. Це особливо важливо для великих складів, де ручний облік є
складним і повільним.
Використовуючи принцип триангуляції сигналу між декількома
фіксованими IoT-пристроями, система може точно визначити місце
знаходження кожного датчика. Це дозволяє миттєво дізнатися, де
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 18
а
знаходиться потрібний товар, навіть якщо він був випадково переміщений. У
великих приміщеннях це дає значну перевагу, бо традиційні GPS чи RFID
можуть бути недостатньо точними або дорогими.
Багато IoT-датчиків можуть не лише передавати координати, а й
вимірювати параметри навколишнього середовища — температуру,
вологість, тиск, світло тощо. Це дозволяє контролювати умови зберігання
товарів, особливо якщо йдеться про харчові продукти, ліки або електроніку.
У разі відхилення від нормальних показників система може автоматично
повідомити персонал або ініціювати коригувальні дії.
Інтеграція із програмним забезпеченням для управління складом (WMS
— Warehouse Management System) дозволяє автоматично оновлювати
інформацію про наявність, розміщення та стан товарів. Це мінімізує
людський фактор та забезпечує більш точні аналітичні дані для керівництва.
На основі даних із IoT-сенсорів система може аналізувати переміщення
товарів та персоналу, щоб оптимізувати маршрути для навантажувачів,
сортувальних ліній або операторів. Це знижує витрати на логістику,
економить час і зменшує навантаження на працівників.
IoT-системи легко масштабуються — за потреби можна додати нові
датчики, зони моніторингу чи аналітичні функції без суттєвих змін у
загальній структурі. Це робить рішення гнучким і придатним для
підприємств різного масштабу — від одного складу до мережі логістичних
центрів.
Також фіксувати доступ до об’єктів (наприклад, коли відкривається
контейнер чи стелаж), виявляти несанкціоновані переміщення або аварійні
ситуації (перегрів, витік рідини тощо). Це забезпечує вищий рівень безпеки
зберігання товарів і персоналу.
Можна впровадити предиктивне обслуговування техніки (наприклад,
навантажувачів чи холодильного обладнання), що базується на зібраних
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 19
а
даних. Це зменшує ймовірність поломок, знижує витрати на ремонт і
запобігає зупинкам у роботі складу.
Технологія Інтернету речей є ключовим інструментом для цифрової
трансформації логістики. Вона забезпечує глибоку автоматизацію, підвищує
точність та ефективність обліку, створює умови для аналітики в реальному
часі та дозволяє компаніям знижувати витрати при зростанні масштабів. У
сучасних умовах глобальної конкуренції та високих вимог до швидкості
обслуговування, впровадження IoT на складах стає не перевагою, а
необхідністю.
1.3 Висновки до розділу
У розділі проаналізовано проблеми ведення обліку товарів на великих
складах, де традиційні методи часто пов’язані з помилками та затримками
через ручну роботу. Існуючі системи управління складом не завжди
забезпечують повну автоматизацію та точне відстеження розташування
товарів.
Автоматизація на основі технології Інтернету речей (IoT) дозволяє в
реальному часі відстежувати товари, контролювати умови зберігання та
зменшувати людський фактор. Впровадження IoT сприяє підвищенню
ефективності, точності обліку і зниженню витрат на логістику.
Таким чином, головною метою роботи є розробка системи, яка з
використанням IoT та триангуляції дозволить автоматизувати відстеження
товарів на складі, спростить процеси та підвищить якість управління.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 20
а
2 ВИБІР ТЕХНОЛОГІЇ ТА ІНСТРУМЕНТАЛЬНИХ ЗАСОБІВ
РОЗРОБКИ СИСТЕМИ
2.1 Огляд існуючих технологій
IoT (Internet of Things) — це концепція мережі фізичних об’єктів
(речей), які оснащені вбудованими датчиками, програмним забезпеченням,
електронікою та іншими технологіями для підключення та обміну даними з
іншими пристроями і системами через інтернет. На рисунку 2.1 зображено
приклади використання IoT.
Рисунок 2.1 – IoT (Internet of Things)
Основні складові IoT:
1. Речі (пристрої)
Це можуть бути різноманітні фізичні об’єкти: датчики, смарт-прилади,
побутова техніка, автомобілі, промислове обладнання, носимі гаджети
тощо. Вони мають можливість збирати інформацію про своє оточення
або стан.
2. Підключення
Пристрої підключаються до інтернету (або локальних мереж) через
різні технології: Wi-Fi, Bluetooth, 4G/5G, LoRa, ZigBee, NB-IoT та інші.
3. Збір і обробка даних
Речі збирають дані (наприклад, температуру, вологість, рух,
розташування) і передають їх на сервери, у хмарні сервіси або локальні
системи для аналізу.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 21
а
4. Аналіз і управління
Отримані дані обробляються для прийняття рішень: автоматичне
включення/вимикання пристроїв, сповіщення користувачів,
оптимізація процесів тощо.
Система «розумного дому» дозволяє керувати освітленням, опаленням,
побутовими приладами та системою безпеки за допомогою смартфона або
голосових команд [6].
У промисловості IoT використовується для моніторингу стану
обладнання, виявлення несправностей на ранньому етапі та планування
технічного обслуговування, що знижує ризик аварій та простоїв.
Завдяки IoT-датчикам фермери можуть автоматично контролювати
полив, відстежувати стан ґрунту, температуру і вологість, що підвищує
врожайність та знижує витрати. Дозволяють здійснювати віддалений
моніторинг здоров’я пацієнтів, вимірювати пульс, тиск, рівень глюкози тощо,
що особливо важливо для хронічно хворих людей і в екстрених ситуаціях. У
логістиці IoT використовується для відстеження вантажів і транспортних
засобів у реальному часі, що підвищує прозорість постачання і допомагає
уникати затримок [7]. Дозволяє зменшити вплив людського фактора,
автоматизувати рутинні процеси, прискорити виконання завдань та знизити
витрати ресурсів. Підключені пристрої генерують великі обсяги даних, які
можна аналізувати для прогнозування, прийняття рішень і вдосконалення
систем.
IoT-рішення роблять повсякденне життя комфортнішим, безпечнішим і
зручнішим — від смарт-освітлення до охорони здоров’я.
Мікроконтролер (англ. microcontroller) — це компактна мікросхема,
яка містить центральний процесор (CPU), пам’ять (RAM, ROM або Flash),
порти вводу/виводу (I/O) та додаткові функціональні модулі, як-от таймери,
переривання, ШІМ або аналогово-цифровий перетворювач (ADC) [8]. Він
призначений для керування іншими електронними компонентами та
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 22
а
пристроями в реальному часі, виконуючи прості або складні завдання.
Мікроконтролери є серцем вбудованих систем і застосовуються в побутовій
техніці, автомобілях, медичних пристроях, промисловому обладнанні,
робототехніці та, особливо, в IoT-проєктах.
Серед популярних мікроконтролерів єArduino, які ідеально підходять
для навчання та швидкого прототипування; ESP8266 та ESP32 — із
вбудованим Wi-Fi і Bluetooth, що робить їх незамінними для IoT-рішень;
STM32 — потужні та енергоефективні мікроконтролери, які часто
використовуються в промислових і медичних системах; PIC від Microchip —
класичний вибір для надійних вбудованих систем; а також Raspberry Pi Pico
— мікроконтролер з подвійним ядром і хорошим балансом між ціною та
можливостями [9].
Датчики (сенсори) — це пристрої, які виявляють фізичні чи хімічні
зміни в навколишньому середовищі (наприклад, температуру, вологість, рух,
світло, гази) і перетворюють їх на електричні сигнали. Ці сигнали зчитуються
мікроконтролером для подальшої обробки або дій. Датчики є критично
важливими елементами систем автоматизації, особливо в логістиці, охороні,
сільському господарстві, медицині та розумному домі.
Датчики бувають аналоговими та цифровими. Аналогові датчики
передають безперервний сигнал (наприклад, від 0 до 5 Вольт), який потребує
обробки через аналогово-цифровий перетворювач. Цифрові датчики, своєю
чергою, передають дискретні сигнали або працюють через цифрові
інтерфейси, такі як I2C, SPI або UART.
Серед найбільш поширених типів датчиків — температурні (DS18B20,
LM35, DHT22), вологості (DHT11, ґрунтові сенсори), руху (PIR,
ультразвукові HC-SR04), освітленості (LDR, BH1750), газів (MQ-2, MQ-135),
тиску (BMP280, MPX5010), а також комбіновані сенсори, як-от MPU6050, що
поєднує гіроскоп і акселерометр. Є й інші датчики, зокрема GPS-модулі
(NEO-6M), магнітометри (HMC5883L), тактильні та вібраційні сенсори [10].
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 23
а
Принцип роботи IoT-системи полягає в тому, що датчик зчитує зміну
навколишнього середовища (наприклад, температуру або рух), передає
сигнал на мікроконтролер, який обробляє його та виконує відповідну дію —
наприклад, надсилає повідомлення, вмикає пристрій або передає дані в
хмару. Усе це відбувається автоматично, без участі людини.
Таким чином, мікроконтролери та датчики є базовими елементами
будь-якої системи автоматизації або IoT-проєкту. Вони дозволяють будувати
розумні, адаптивні та ефективні рішення, які реагують на зовнішні умови в
реальному часі.
Мікроконтролери отримують дані від датчиків або передають команди
іншим пристроям за допомогою різних методів зв’язку. Ці способи обміну
інформацією поділяються на провідні (дротові) та бездротові інтерфейси.
Вибір залежить від задачі, відстані, швидкості обміну та енергоспоживання.
Серед провідних протоколів найпоширенішими є I²C, SPI та UART.I²C
(Inter-Integrated Circuit) — це дволінійний протокол, який дозволяє
підключити кілька пристроїв до одного мікроконтролера [11]. Схема I²C
зображена на рисунку 2.2.
Рисунок 2.2 – I²C (Inter-Integrated Circuit)
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 24
а
Він ідеально підходить для коротких з’єднань, наприклад, для
зчитування температури, даних з дисплеїв чи компасів.
SPI (Serial Peripheral Interface) — це швидший протокол, який
використовує чотири лінії для з’єднання. Схема зображена на рисунку 2.3.
Рисунок 2.3 – SPI (Serial Peripheral Interface)
Він добре працює для пристроїв, що потребують передачі великих
обсягів даних, наприклад, дисплеї або карти пам’яті.
UART (Universal Asynchronous Receiver/Transmitter) — це простий
спосіб обміну даними між двома пристроями. Схема зображена на
рисунку 2.4.
Рисунок 2.4 – UART (Universal Asynchronous Receiver/Transmitter)
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 25
а
Його часто використовують для підключення модулів GPS або Bluetooth.
Бездротові інтерфейси — це основа IoT-проєктів. Найпопулярніші з
них: Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee, LoRa та NB-IoT [12]. Вони дозволяють
передавати дані без фізичного з’єднання між пристроями, що особливо
важливо в мобільних системах або там, де прокладання кабелів неможливе.
Особливу роль у бездротовому зв’язку відіграє Bluetooth, зокрема
технологія Bluetooth Low Energy (BLE). BLE — це енергоефективний
стандарт Bluetooth, який призначений для передачі невеликих обсягів даних
із низьким енергоспоживанням, приклади передачі зображено на
рисунку 2.5.
Рисунок 2.5 – Bluetooth Low Energy
Він ідеально підходить для датчиків, розумних браслетів, медичних
пристроїв, трекерів і пристроїв для складів.
Bluetooth дозволяє встановити надійне з’єднання між
мікроконтролером (наприклад, ESP32 або Arduino з модулем HC-05 чи HM-
10) та смартфоном, планшетом або іншим мікроконтролером [13]. Завдяки
цьому можна, наприклад, дистанційно зчитувати показники датчика
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 26
а
температури або вологості, передавати координати, або ж надсилати команди
на керування двигуном чи освітленням.
Комунікація через Bluetooth відбувається по протоколу UART або
через спеціальні BLE-сервіси та характеристики, які можна читати або
змінювати з мобільного застосунку. Наприклад, смартфон надсилає команду
на мікроконтролер: “увімкнути вентилятор”, а мікроконтролер, отримавши
цю команду, активує відповідне реле.
Переваги Bluetooth у порівнянні з Wi-Fi — це значно нижче
енергоспоживання, стабільна робота на коротких відстанях (до 10–30 метрів),
простота реалізації та підтримка з боку практично всіх мобільних пристроїв.
Це робить Bluetooth ідеальним рішенням для складів, де потрібно створити
локальну систему збору даних без надмірних витрат на живлення [14].
Таким чином, Bluetooth як метод бездротової передачі даних — це
простий, недорогий і ефективний спосіб зв’язку між пристроями, особливо у
проектах автоматизації, логістики та моніторингу на складах.
Найпоширенішою мовою програмування для мікроконтролерів є C та її
розширення — C++. Вони забезпечують низькорівневий контроль над
апаратним забезпеченням, що дозволяє максимально ефективно
використовувати ресурси пристрою [15]. C і C++ дають програмісту доступ
до пам’яті, портів вводу-виводу, таймерів та інших периферійних модулів.
Саме тому більшість комерційних і відкритих платформ для розробки
мікроконтролерів, таких як Arduino або STM32, базуються на цих мовах.
Використання C++ додає можливості об’єктно-орієнтованого
програмування, що допомагає краще структурувати код, робить його більш
читабельним і підтримуваним, особливо в складних проєктах. Бібліотеки
Arduino, наприклад, написані саме на C++ і дозволяють швидко працювати з
датчиками, модулями зв’язку та іншими пристроями, не заглиблюючись у
складності низькорівневого коду.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 27
а
Останнім часом для мікроконтролерів набирає популярності мова
Python, особливо у вигляді спеціалізованих реалізацій — MicroPython та
CircuitPython. Це версії Python, адаптовані для роботи на пристроях з
обмеженими ресурсами [16]. Вони дозволяють писати простий, зрозумілий і
швидкий код без необхідності займатися детальним управлінням пам’яттю
чи апаратними аспектами.
MicroPython чудово підходить для швидкого прототипування і
навчання, оскільки синтаксис Python дуже дружній для початківців. Крім
того, завдяки підтримці популярних мікроконтролерів, таких як ESP32 або
STM32, Python став реальною альтернативою C/C++ у багатьох IoT-проєктах.
Інші мови, які іноді використовуються для програмування
мікроконтролерів, включають Assembly — низькорівневу мову, яка дає
максимальний контроль і швидкодію, але дуже складна для вивчення і рідко
використовується для великих проєктів [17]. Також існують спеціальні
середовища та мови, як-от JavaScript (через платформи типу Espruino), але їх
застосування поки що обмежене.
Отже, вибір мови програмування залежить від задачі, вимог до
продуктивності, складності проєкту та рівня знань розробника. C/C++
залишаються основою для серйозних і комерційних розробок, а Python
відкриває двері для швидкого навчання та експериментів у світі
мікроконтролерів.
2.2 Обґрунтування вибору
Для розробки системи автоматизації логістичних процесів на основі
технології “Інтернету речей” важливо правильно визначити набір технологій,
які будуть використовуватись. Саме від їхнього вибору залежить
ефективність функціонування всієї системи, її здатність до масштабування,
надійність та адаптація до реальних умов роботи. Невірно підібрані
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 28
а
технології можуть призвести до нестабільної роботи, високих витрат або
обмеженої функціональності.
Необхідно враховувати як технічні, так і організаційні аспекти.
Важливо забезпечити безперебійну передачу даних між фізичними
пристроями та центральною системою, мати можливість обробляти великі
обсяги інформації у режимі реального часу, а також інтегрувати систему з
іншими логістичними компонентами. Крім того, важливим фактором є
безпека – як фізична, так і кібербезпека переданих даних.
Оскільки система буде використовуватися у великих складських
приміщеннях, особливу увагу потрібно приділити вибору технології для
передачі даних від датчиків до зчитувачів. Такі простори мають специфічні
умови, включаючи великі відстані, перешкоди у вигляді стелажів, техніки чи
будівельних конструкцій, що можуть впливати на стабільність сигналу. Тому
важливо обрати технологію, яка забезпечить надійну та безперебійну
передачу даних на великі відстані з мінімальними затримками і
енергоспоживанням.
Вибір комунікаційного протоколу має враховувати не лише технічні
характеристики складських приміщень, а й тип та обсяг даних, що
передаються. Технологія повинна бути здатна працювати в умовах значного
радіус дії, мати хорошу проникність сигналу та бути стійкою до зовнішніх
впливів. Це дозволить забезпечити стабільну роботу IoT-системи в умовах
інтенсивного логістичного середовища.
У такому контексті технологія BluetoothLowEnergy (BLE) є ідеальним
вибором для передачі даних від датчиків до зчитувачів у великих складських
приміщеннях. BLE розроблена спеціально для забезпечення
енергоефективного зв’язку між пристроями, що дозволяє суттєво зменшити
споживання енергії датчиками, які можуть працювати від батареї протягом
тривалого часу без потреби частого обслуговування.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 29
а
Однією з ключових переваг BLE є її здатність забезпечувати стабільну
передачу даних на відстані до 100 метрів у відкритому просторі, а з
використанням повторювачів або спеціалізованої інфраструктури — навіть
більше. В умовах складу, де є багато металевих конструкцій та перешкод,
BLE демонструє хорошу проникність сигналу та адаптивність до середовища
[18]. Крім того, ця технологія підтримується більшістю сучасних мобільних
пристроїв, що дає можливість легко інтегрувати систему зі смартфонами,
планшетами або спеціальними зчитувачами.
Завдяки своїй гнучкості, енергоефективності та надійності в умовах
внутрішніх приміщень, BLE є оптимальним рішенням для побудови IoT-
систем у логістиці, зокрема для відстеження активів, контролю умов
зберігання або автоматизації обліку товарів на складі.
Технологія BLE може бути легко реалізована на базі різних
мікроконтролерів, які мають вбудовану підтримку Bluetooth. Це робить її
універсальним рішенням для побудови IoT-систем, оскільки розробники
мають широкий вибір апаратної платформи відповідно до вимог конкретного
проєкту. Мікроконтролери таких виробників, як Nordic Semiconductor (серія
nRF52), Espressif (ESP32), Silicon Labs та інші, забезпечують повноцінну
підтримку BLE і дозволяють створювати компактні, енергоефективні та
недорогі пристрої [19].
Завдяки широкій сумісності BLE з мікроконтролерами, її можна
інтегрувати в різні типи датчиків і модулів, забезпечуючи бездротову
передачу даних без потреби у складній або дорогій інфраструктурі. Це
значно спрощує розгортання системи автоматизації в логістичних об’єктах і
дозволяє гнучко масштабувати рішення відповідно до змін у вимогах бізнесу.
Для датчиків, які будуть встановлені безпосередньо на товари,
особливо важливо використовувати мікроконтролери з низьким
енергоспоживанням, адже такі пристрої повинні працювати автономно
протягом тривалого часу від акумулятора або батарейки. У таких умовах
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 30
а
критичним є вибір мікроконтролерів, які поєднують енергоефективність,
компактні розміри та підтримку BluetoothLowEnergy (BLE).
Компанія EspressifSystems пропонує низку мікроконтролерів, які
ідеально підходять для таких задач. Зокрема, ESP32-C3 — це мікроконтролер
з підтримкою BLE 5.0 та Wi-Fi, який вирізняється низьким
енергоспоживанням та можливістю працювати в режимі глибокого сну
(deepsleep), що суттєво подовжує термін автономної роботи пристрою. Іншим
прикладом є ESP32-S3, який також підтримує BLE та має більшу
обчислювальну потужність, що може бути корисно для обробки даних прямо
на пристрої.
Завдяки можливості живлення від компактного літій-іонного або літій-
полімерного акумулятора, такі мікроконтролери дозволяють створювати
автономні датчики, які не потребують частої заміни елементів живлення, що
особливо важливо у складських умовах, де обслуговування великої кількості
пристроїв може бути ускладненим.
Пристрої, які зчитують відстань, можуть бути ефективно реалізовані на
базі мікроконтролера ESP32, який має двоядерний процесор. Завдяки
наявності двох ядер, ESP32 дозволяє розподіляти обчислювальні задачі між
окремими ядрами, що підвищує продуктивність і стабільність роботи
пристрою.
У контексті вимірювання відстані це дає можливість одночасно
обробляти дані від датчика (наприклад, ультразвукового або оптичного) на
одному ядрі, тоді як друге ядро може відповідати за безперервну передачу
даних по Bluetooth Low Energy (BLE) або інтерфейсах зв’язку, а також за
обробку фонових процесів. Такий підхід дозволяє зменшити затримки в
передачі даних, забезпечити більш плавну роботу системи та підвищити її
загальну надійність.
Завдяки гнучкій архітектурі ESP32 та підтримці широкого спектру
периферійних пристроїв, його використання є доцільним для побудови
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 31
а
точних і енергоефективних рішень, зокрема для автоматизації логістичних
процесів, де важливо визначати розташування або переміщення об’єктів у
просторі.
На контролерах Espressif, зокрема на популярних моделях ESP32 і
ESP8266, широко використовується Arduino IDE як середовище розробки, а
для написання програм застосовується мова програмування C++. Arduino IDE
є зручним і доступним інструментом навіть для розробників початкового
рівня, оскільки має простий інтерфейс, інтуїтивно зрозумілу структуру
проектів і багатий набір готових бібліотек. Це дозволяє швидко створювати,
тестувати та налагоджувати код для мікроконтролерів без необхідності
занурюватися у складні аспекти низькорівневого програмування.
Використання C++ на базі Arduino IDE дає можливість реалізувати як
прості, так і досить складні алгоритми для роботи з датчиками, керування
периферією, організації бездротової комунікації через Bluetooth Low Energy
(BLE) або Wi-Fi, а також взаємодії з іншими пристроями в IoT-мережі. Крім
того, завдяки активній спільноті розробників існує безліч відкритих бібліотек
і прикладів, які полегшують інтеграцію різноманітних модулів та сенсорів.
Таким чином, використання Arduino IDE і мови C++ на контролерах
Espressif є ефективним та гнучким підходом для створення прошивок, що
забезпечують надійну роботу пристроїв у системах автоматизації
логістичних процесів на основі технології Інтернету речей.
Для збереження даних, що надходять з датчиків, необхідно розробити
серверне програмне забезпечення, яке буде відповідати за прийом, обробку
та зберігання телеметричної інформації. Оскільки система потенційно може
працювати з великою кількістю пристроїв і обробляти значні обсяги даних у
режимі реального часу, важливо обрати технологію, яка забезпечить високу
продуктивність і стабільність під навантаженням.
Оптимальним вибором у такому випадку є мова програмування Go
(Golang). Вона відома своєю високою швидкістю виконання, низьким
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 32
а
споживанням ресурсів і чудовою підтримкою паралельних обчислень
завдяки легковаговим потокам — горутинам. Завдяки цим характеристикам
Go дозволяє ефективно обробляти велику кількість одночасних запитів, що
робить її ідеальною для побудови високонавантажених серверних рішень,
таких як платформи збору даних з IoT-пристроїв.
Технологією комунікації між зчитувачами датчиків і сервером може
бути використаний протокол MQTT. Він спеціально розроблений для
передачі повідомлень у системах з великою кількістю пристроїв і
обмеженими ресурсами, що робить його ідеальним для IoT-рішень. MQTT
забезпечує надійний, легкий та ефективний обмін даними у режимі реального
часу, підтримує публікацію та підписку на повідомлення, що дозволяє гнучко
і масштабовано організувати взаємодію між зчитувачами та сервером.
Дані, отримані на серверне програмне забезпечення, мають зберігатися
в базі даних. Для зберігання інформації з датчиків доцільно використовувати
нереляційну базу даних, оскільки вона краще підходить для роботи з
великими обсягами неструктурованих або напівструктурованих даних.
Нереляційні бази даних забезпечують гнучкість у збереженні різнорідної
інформації і дозволяють швидко записувати та читати дані без складних
зв’язків між таблицями, що є важливим для ефективної обробки потоків
телеметрії від IoT-пристроїв.
Для нереляційної бази даних можна обрати MongoDB, яка є однією з
найпопулярніших і найпотужніших документно-орієнтованих баз даних.
Вона добре підходить для зберігання великих обсягів даних з датчиків у
гнучкому форматі, що дозволяє легко масштабувати систему і швидко
працювати з різнорідною інформацією [19]. MongoDB підтримує ефективний
пошук, агрегацію та обробку даних, що робить її оптимальним вибором для
IoT-рішень.
Адміністратор складів повинен мати можливість бачити розташування
товарів безпосередньо у додатку на телефоні або планшеті. Для цього можна
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 33
а
розробити вебдодаток із застосуванням responsivedesign, що забезпечить
коректне відображення інтерфейсу та зручну взаємодію незалежно від
розміру екрана чи типу пристрою. Такий підхід дозволить використовувати
один і той самий вебсайт на будь-яких мобільних пристроях або комп’ютерах
без необхідності створення окремих версій додатка для різних платформ.
2.3 Висновки до розділу
У результаті аналізу було визначено, що сучасні складські системи
стикаються з низкою проблем, пов’язаних із ручним або частково
автоматизованим обліком товарів, що уповільнює логістичні процеси та
підвищує ризик помилок. Зважаючи на зростання обсягів складування та
необхідність точного контролю, автоматизація є критично важливою для
підвищення ефективності.
Використання технології Інтернету речей (IoT) відкриває нові
можливості для вирішення цих проблем: вона дозволяє в реальному часі
відстежувати товари, контролювати умови їх зберігання та автоматизувати
більшість процесів без участі людини. Це не лише спрощує управління
складом, а й знижує витрати, забезпечує оперативність та точність
логістичних операцій. Таким чином, впровадження IoT у логістичні системи
є перспективним напрямом для підвищення ефективності складської
діяльності.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 34
а
3 РОЗРОБКА СИСТЕМИ АВТОМАТИЗАЦІЇ ЛОГІСТИЧНИХ
ПРОЦЕСІВ НА ОСНОВІ ТЕХНОЛОГІЇ “ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ”
3.1 Структура системи
Розроблена система має серверну частину, яка може розміщуватися за
межами логістичного складу. Це дозволяє забезпечити централізоване
зберігання та обробку даних, гнучке масштабування і доступ до інформації з
будь-якої точки з підключенням до мережі. Такий підхід підвищує надійність
системи, спрощує її обслуговування і дає змогу інтегрувати логістичний
склад у ширшу корпоративну інфраструктуру або хмарні платформи.
Серверна частина системи здатна обслуговувати велику кількість
виробничих або логістичних об’єктів одночасно. Це дозволяє централізовано
збирати, обробляти та аналізувати дані з різних складів чи підприємств,
забезпечуючи масштабованість і гнучкість системи. Такий підхід сприяє
оптимізації ресурсів, покращенню контролю за процесами і прийняттю
оперативних управлінських рішень на рівні всієї мережі виробництв.
Дані до серверної частини надходять за допомогою протоколу MQTT,
який забезпечує ефективний і надійний обмін повідомленнями між
пристроями та сервером. Центральним елементом цієї комунікації є MQTT-
брокер, який розташований у хмарі. Для брокера використовується
платформа HiveMQ, що забезпечує стабільну роботу та масштабованість
системи [20].
HiveMQ гарантує, що повідомлення від датчиків будуть збережені і
передані навіть у випадку тимчасової недоступності серверної частини
системи. Це дозволяє зберігати цілісність даних і підтримувати
безперервність роботи системи, забезпечуючи надійний зв’язок між всіма
компонентами незалежно від стану основного серверного обладнання.
Дані, що передаються через протокол MQTT, захищені за допомогою
TLS (Transport Layer Security). Використання TLS забезпечує шифрування
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 35
а
каналів зв’язку між пристроями, брокером і серверною частиною, що
гарантує конфіденційність та цілісність переданих повідомлень. Такий рівень
захисту є особливо важливим для IoT-систем, які обробляють чутливу
інформацію і працюють у розподілених мережах, забезпечуючи безпечну
комунікацію навіть у відкритих або публічних мережах. Структура
розробленої системи зображена на рисунку 3.1.
Рисунок 3.1 – Структура розробленої системи
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 36
а
Датчики, які встановлюються безпосередньо на товари або у
визначених точках складських приміщень, взаємодіють зі спеціальними
пристроями-зчитувачами. Ці зчитувачі призначені для прийому сигналів, що
передаються датчиками через протокол Bluetooth Low Energy (BLE). BLE є
енергоефективною технологією, що дозволяє датчикам працювати тривалий
час від акумулятора, водночас підтримуючи стабільний зв’язок зі
зчитувачами.
Пристрої-зчитувачі розміщуються у стратегічно важливих точках
складу, щоб максимально покривати територію і приймати сигнали від
датчиків з різних напрямків. Вони збирають інформацію про силу сигналу і
інші параметри, що дає змогу визначати відстань та положення кожного
датчика відносно зчитувача. На основі цих даних система формує точну
карту розташування товарів у реальному часі.
Таким чином, зчитувачі виконують роль проміжного рівня між
датчиками та серверною частиною системи, консолідуючи та передаючи
отримані дані для подальшої обробки і збереження. Завдяки такій архітектурі
можна ефективно відстежувати рух вантажів, контролювати їх
місцезнаходження та оптимізувати логістичні процеси, що особливо важливо
для великих складських комплексів із значним обсягом товарів.
Зчитувачі, отримуючи сигнали від датчиків, в свою чергу передають
зібрані дані на серверну частину системи. На сервері відбувається обробка та
аналіз цієї інформації, зокрема розрахунок точного розташування товарів на
складі. Використовуючи отримані параметри сигналів, сервер формує
актуальну карту позицій кожного об’єкта, що дозволяє відстежувати їх
переміщення в реальному часі.
Цей процес включає алгоритми обробки даних, які можуть враховувати
силу сигналу, час затримки передачі та інші характеристики для підвищення
точності визначення місцезнаходження. В результаті адміністратори та
відповідальні працівники отримують достовірну і своєчасну інформацію про
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 37
а
розташування товарів, що сприяє підвищенню ефективності управління
складськими процесами.
Отримавши дані від зчитувачів, сервер використовує метод
триангуляції для визначення точного положення маячків у тривимірному
просторі складу. Триангуляція ґрунтується на вимірюванні відстаней або
аналізі сили сигналу (RSSI — Received Signal Strength Indicator) від датчика,
який передає Bluetooth Low Energy (BLE) сигнал, до кількох різних
зчитувачів, розташованих у відомих точках приміщення [21].
Завдяки цьому, маючи інформацію про силу сигналу або час затримки
від трьох і більше зчитувачів, сервер обчислює точні координати датчика у
просторі. Для підвищення точності використовуються спеціальні алгоритми,
які враховують можливі перешкоди, відбиття сигналу від стін і інших
об’єктів, а також зміни у навколишньому середовищі.
Цей процес дозволяє створити детальну і актуальну карту
розташування товарів на складі в режимі реального часу. Точне
позиціювання сприяє оптимізації логістичних процесів, зменшенню часу
пошуку необхідних вантажів і підвищенню загальної ефективності
управління складськими операціями. Таким чином, використання
триангуляції є ключовим елементом системи автоматизації, що базується на
технології Інтернету речей.
Всі датчики та зчитувачі на складі об’єднані між собою за допомогою
технології Bluetooth Low Energy (BLE), яка є сучасним стандартом
бездротового зв’язку, спеціально розробленим для пристроїв із низьким
енергоспоживанням. BLE дозволяє підтримувати постійний і надійний
зв’язок між численними датчиками, що встановлені безпосередньо на
товарах або у різних точках складського приміщення, та спеціалізованими
зчитувачами, які приймають і обробляють їх сигнали.
Завдяки своїй енергоефективності, BLE дає змогу датчикам працювати
тривалий час від автономних джерел живлення, таких як акумулятори або
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 38
а
батарейки, без необхідності частого їх замінювання чи заряджання. Це є
надзвичайно важливим для масштабних систем, де сотні або тисячі датчиків
розміщені по всій площі складу.
Крім того, BLE підтримує високошвидкісний обмін даними на
коротких відстанях, що забезпечує швидку та точну передачу інформації від
датчиків до зчитувачів. Завдяки цьому система може в режимі реального часу
відстежувати положення товарів, контролювати умови зберігання і
оперативно реагувати на зміни.
Інфраструктура на основі BLE також має гнучкість у масштабуванні:
можна легко додавати нові пристрої до мережі без значних змін у обладнанні
чи програмному забезпеченні. Завдяки цим властивостям BLE виступає
ключовою технологією, що забезпечує безперервну, надійну і ефективну
комунікацію в системі автоматизації логістичних процесів.
З’єднання датчика з зчитувачем через Bluetooth Low Energy (BLE)
відбувається за допомогою спеціального процесу, який оптимізований для
максимально швидкого встановлення зв’язку та мінімізації часу затримки.
Спершу датчик перебуває у режимі реклами (advertising), коли він
періодично передає короткі пакети з інформацією про свою ідентифікацію та
можливості. Зчитувач, у свою чергу, працює в режимі сканування (scanning),
активно прослуховуючи ці рекламні сигнали.
Як тільки зчитувач отримує рекламний пакет від датчика, він ініціює
процес встановлення з’єднання (connectionrequest). Цей процес включає
обмін параметрами з’єднання, такими як інтервали передачі даних, тайм-аути
та інші налаштування, щоб оптимізувати подальший обмін інформацією.
Для забезпечення максимально швидкого з’єднання використовується
мінімальний інтервал реклами від датчика та прискорений режим
встановлення з’єднання. Це дозволяє зчитувачу практично миттєво виявити
пристрій і почати обмін даними.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 39
а
Після встановлення з’єднання датчик і зчитувач можуть миттєво
передавати необхідні дані, що забезпечує ефективний і швидкий обмін
інформацією, критично важливий для систем, які працюють у реальному
часі, таких як автоматизація логістичних процесів на складах.
Дані про розташування датчиків зберігаються в базі даних разом із
відміткою часу - датою та точним часом, коли було зроблено визначення
позиції. Такий підхід дозволяє не лише фіксувати поточне місцезнаходження
товарів, а й відстежувати їх пересування у просторі складу протягом певного
проміжку часу. Наявність часових міток дає змогу аналізувати маршрути
руху вантажів, виявляти затримки чи неефективності у логістичних процесах,
а також будувати історію переміщень для подальшого контролю і оптимізації
управління складом. Таким чином, збереження часових даних є важливою
складовою системи, що забезпечує прозорість і повний контроль над рухом
товарів.
3.2Опис функцій системи
Основна функція розробленої системи полягає в спрощенні
логістичних процесів та підвищенні ефективності управління складськими
операціями. Завдяки автоматичному визначенню місцезнаходження товарів у
режимі реального часу система дозволяє логістам швидко знаходити
необхідні одиниці зберігання без потреби у ручному пошуку або додаткових
перевірках. Це значно зменшує витрати часу на обробку замовлень, мінімізує
помилки при зборі товарів і покращує загальну продуктивність складу.
Автоматизований підхід також забезпечує повну прозорість логістичних
процесів, що є критично важливим для ефективного управління великими
обсягами продукції.
Завдяки спеціальним датчикам, інтегрованим у розроблену систему,
логіст отримує можливість у режимі реального часу бачити точне
місцезнаходження кожного товару на складі. Ці датчики, закріплені
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 40
а
безпосередньо на одиницях продукції або пакування, постійно передають
сигнал через технологію BLE до зчитувачів, які, у свою чергу, передають
дані на сервер. Сервер обробляє отриману інформацію, визначає координати
об’єктів і відображає їх у веб-застосунку. Такий підхід дозволяє значно
скоротити час на пошук товару, уникнути помилок у зберіганні та
забезпечити повний контроль над рухом продукції в межах складського
приміщення. Функція відображення товарів на складі зображено на
рисунку 3.2.
Рисунок 3.2 – Функція відображення товарів на складі
Для прикладу, на рисунку 3.2 зображено схематичну карту складського
приміщення, яка була попередньо завантажена до системи управління. В
межах цього плану були віртуально розміщені спеціальні датчики на різних
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 41
а
товарах, що моделює реальне розміщення об’єктів на складі. Система,
отримавши дані від зчитувачів, автоматично розрахувала точні координати
кожного датчика за допомогою алгоритмів триангуляції та зобразила їх на
карті. Як видно з прикладу, користувач системи - логіст або оператор може
швидко переглянути поточне розташування будь-якого товару, що суттєво
полегшує пошук, оптимізує час роботи й забезпечує ефективне управління
простором складського приміщення.
Процес розрахунку положення маячків методом триангуляції можна
описати наступним чином[22]. Припустимо, що є мінімум три зчитувачі
(приймачі) з відомими координатами у просторі:
Маячок має невідомі координати:(x, y, z), які потрібно визначити.
Відстаніd1,d2, d3, від маячка до кожного зі зчитувачів можна оцінити на
основі сили прийнятого сигналу RSSI, використовуючи модель затухання
радіосигналу. Одна з найбільш поширених моделей — це логарифмічна
модель:
де:
Отримавши RSSIi від кожного зчитувача, обчислюємо, di. Відстань від
маячка до зчитувача визначається формулою відстані у тривимірному
просторі:
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 42
а
Для трьох зчитувачів маємо систему:
Віднявши перше рівняння від другого і третього, отримуємо дві лінійні
рівняння:
Розкриваючи дужки і спрощуючи, отримаємо лінійні рівняння виду:
Ці рівняння можна записати у матричній формі Ap=b, де:
Для знаходження координат x,y,z використовують метод найменших
квадратів або інші чисельні методи, оскільки система неповна (2 рівняння на
3 невідомих). Якщо є більше ніж 3 зчитувачі, система стає надлишковою, і її
розв’язують через оптимізацію.
За допомогою триангуляції і вказаних формул серверна частина
системи може точно визначити положення маячків (датчиків) у просторі, що
дозволяє ефективно відстежувати розташування товарів на складі в режимі
реального часу.
Користувач системи має можливість не лише переглядати інформацію
про розташування товарів, але й активно керувати налаштуваннями системи.
Зокрема, він може додавати нові датчики до бази даних, призначаючи їм
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 43
а
унікальні ідентифікатори та зв’язуючи їх із конкретними товарами. Крім
того, користувач може змінювати параметри приміщення, наприклад,
завантажувати новий план складу, визначати зони зберігання, коригувати
межі ділянок або вносити інші зміни, пов’язані з організацією простору. Це
забезпечує гнучкість у налаштуванні системи під конкретні потреби
підприємства та дозволяє легко адаптувати її до змін у логістичних процесах.
При надходженні товарів на склад датчики заздалегідь додаються до
системи — кожен з них має унікальний ідентифікатор і вже присутній у базі
даних. Завдяки цьому користувачеві не потрібно вручну створювати нові
записи або виконувати складні налаштування. Йому достатньо фізично
прикріпити датчик до відповідного товару, після чого на вебсайті системи
через зручний інтерфейс вибрати потрібний датчик зі списку та вказати, до
якого саме товару він прив’язаний. Цей простий процес значно пришвидшує
реєстрацію нових надходжень і забезпечує миттєву інтеграцію товару в
загальну систему відстеження, що дозволяє оперативно контролювати його
місцезнаходження вже з моменту приймання на склад.
Система також включає механізм авторизації, який забезпечує безпеку
доступу до даних та ізоляцію інформації між різними користувачами. Кожен
авторизований користувач має доступ лише до свого складу або групи
складів, які були створені або закріплені за ним у системі. Це дозволяє
уникнути несанкціонованого доступу до інформації інших об’єктів, а також
гарантує, що кожен логіст, оператор чи адміністратор працює виключно з
тими даними, які стосуються його зони відповідальності. Такий підхід
забезпечує конфіденційність, контрольоване управління доступом і
відповідає сучасним вимогам до безпеки інформаційних систем у сфері
логістики.
У системі реалізована функція перегляду історії переміщення датчиків,
що дає змогу користувачам відстежувати рух товарів у межах складу за
обраний період часу. Користувач може задати конкретну дату та час, після
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 44
а
чого система відобразить, де саме в цей момент перебував відповідний
датчик, а отже — і товар, до якого він був прикріплений. Це особливо
корисно для аналізу логістичних процесів, пошуку можливих затримок,
перевірки маршрутів переміщення товарів або розслідування нестандартних
ситуацій. Такий механізм забезпечує повну прозорість та контроль за усіма
етапами зберігання і переміщення продукції на складі.
Користувач системи також має можливість експортувати карту
складського приміщення разом зі списком усіх активних датчиків і їх
поточними координатами. Ця функція дозволяє створити знімок актуального
стану складу, який можна зберегти у вигляді файлу для подальшого
використання в офлайн-режимі. Завдяки цьому, навіть у випадку тимчасової
відсутності доступу до інтернету або до серверної частини системи,
користувач зможе швидко орієнтуватися на складі та знайти потрібний товар
за допомогою заздалегідь збереженої інформації. Такий підхід підвищує
надійність системи та забезпечує її зручність навіть у нестабільних умовах.
3.3 Технічні вимоги для роботи з системою
Основною технічною вимогою для повноцінної роботи з системою є
наявність у користувача спеціалізованих пристроїв — датчиків та зчитувачів.
Датчики кріпляться до товарів і передають BLE-сигнали, що дозволяють
визначити їхнє місцезнаходження, тоді як зчитувачі приймають ці сигнали,
обробляють їх та надсилають дані на сервер для подальшої обробки. Без цих
компонентів система не зможе фіксувати переміщення об'єктів і
забезпечувати відображення їхньої позиції у режимі реального часу.
Встановлення належної кількості зчитувачів у різних зонах складу також є
критично важливим для точного визначення координат товарів. Таким
чином, саме наявність і правильне розміщення апаратної частини є
обов’язковою умовою для ефективної роботи системи.
Використання технології BluetoothLowEnergy (BLE) у складському
приміщенні має низку технічних вимог, дотримання яких є критично
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 45
а
важливим для забезпечення стабільної, точної та ефективної роботи всієї
системи відстеження товарів. BLE — це бездротовий стандарт, розроблений
для передачі невеликих обсягів даних з мінімальним споживанням енергії,
що ідеально підходить для реалізації IoT-рішень у логістиці [23]. Проте
ефективне впровадження BLE в складське середовище потребує врахування
кількох технічних аспектів.
Однією з найважливіших технічних вимог є правильне розміщення
зчитувачів у приміщенні. Оскільки BLE має обмежений радіус дії (зазвичай
до 30–50 метрів у закритому просторі), необхідно забезпечити достатнє
перекриття зон покриття сигналу, щоб кожен датчик, прикріплений до
товару, потрапляв у зону дії кількох зчитувачів одночасно. Це дозволяє
виконувати триангуляцію — визначення точного положення об’єкта за
допомогою аналізу сили сигналу з кількох точок. У великих складських
приміщеннях із багатьма металевими конструкціями і перешкодами потрібне
ретельне планування розміщення зчитувачів для мінімізації зон втрати
сигналу та інтерференцій.
Склади часто насичені різноманітним обладнанням, металевими
полицями, контейнерами, що можуть створювати відбиття та поглинання
радіосигналу. Це впливає на стабільність з’єднання BLE і точність
вимірювання сили сигналу (RSSI), яка використовується для розрахунку
відстані. У таких умовах рекомендується проводити радіочастотний аудит
(RF sitesurvey) перед розгортанням системи, щоб виявити джерела
інтерференцій і оптимізувати розташування зчитувачів.
Оскільки BLE розроблений для енергоефективної роботи, датчики
можуть працювати на акумуляторах тривалий час. Однак слід обирати
мікроконтролери (наприклад, ESP32-C3 або ESP32-S3), які підтримують
режим глибокого сну (deepsleep) і дозволяють максимально зменшити
споживання енергії. Це особливо важливо в умовах складу, де доступ до
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 46
а
окремих товарів може бути обмеженим, і регулярна заміна батарей є
проблематичною.
Для забезпечення надійної роботи BLE-системи використовуються
мікроконтролери з підтримкою Bluetooth 4.0 або новіше. Найпопулярнішими
є пристрої Espressif (ESP32), які мають вбудовану підтримку BLE,
можливість одночасної обробки декількох потоків даних (завдяки двоядерній
архітектурі), а також відкриту екосистему для розробки програмного
забезпечення (Arduino IDE, ESP-IDF). Програмне забезпечення
мікроконтролерів повинно бути оптимізоване для швидкої реакції на сигнали
від зчитувачів і мінімізації затримок.
BLE-пристрої мають обмеження щодо кількості активних з’єднань.
Хоча рекламні пакети не потребують прямого з’єднання, система повинна
бути здатна обробляти сотні або навіть тисячі датчиків у великих складах. Це
означає, що серверна частина, брокер MQTT і мережа мають бути
налаштовані для високого навантаження. BLE-зчитувачі повинні бути здатні
одночасно обробляти велику кількість вхідних сигналів без втрати даних.
Таким чином, для ефективного використання BLE у складському
приміщенні необхідно враховувати архітектуру будівлі, кількість пристроїв,
розміщення зчитувачів, енергоспоживання, час з’єднання, а також безпеку та
масштабованість системи. Грамотне технічне планування дозволяє повністю
розкрити потенціал BLE і забезпечити надійну основу для автоматизованого
управління логістикою.
Однією з ключових технічних вимог для повноцінної роботи системи є
наявність стабільного доступу до інтернету. Це необхідно для того, щоб
зчитувачі, встановлені на території складу, могли передавати зібрані з BLE-
датчиків дані до серверної частини системи. Передача даних здійснюється
через протокол MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), який
спеціально розроблений для роботи в умовах нестабільного або обмеженого
з’єднання та є ідеальним рішенням для IoT-систем.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 47
а
Для забезпечення стабільної роботи системи збору та обробки даних на
основі BLE, важливою технічною вимогою є наявність постійного інтернет-
з’єднання. Це з’єднання необхідне для передачі даних від зчитувачів,
розміщених на території складського приміщення, до серверної частини
системи, яка може знаходитись як локально, так і в хмарному середовищі.
Без доступу до інтернету зчитувачі не зможуть надсилати зібрану
інформацію, що унеможливить визначення розташування товарів у режимі
реального часу.
Передача даних відбувається за допомогою протоколу MQTT —
легкого мережевого протоколу, спеціально створеного для використання в
IoT-середовищах, де важливо забезпечити ефективну роботу при
мінімальних витратах трафіку та енергії. Для надійної передачі даних через
MQTT необхідно, щоб інтернет-з’єднання було достатньо стабільним і з
мінімальними затримками. Протокол не потребує високої пропускної
здатності, і навіть для великої кількості пристроїв обсяг переданої інформації
залишається відносно невеликим, оскільки кожен пакет даних має
компактний розмір. Однак якість каналу зв’язку відіграє критичну роль,
оскільки в разі постійних перебоїв система може втрачати повідомлення, або
відбуватиметься повторна передача даних, що призведе до затримок у
відображенні інформації.
Крім того, MQTT забезпечує налаштування рівнів якості
обслуговування, які визначають надійність доставки повідомлень. Найбільш
доцільним варіантом у контексті логістичної системи є використання рівня
QoS 1, який гарантує, що повідомлення буде доставлено принаймні один раз,
навіть якщо з’єднання з сервером є нестабільним. У разі збоїв чи тимчасової
відсутності підключення MQTT дозволяє зчитувачам зберігати повідомлення
та повторно їх надсилати після відновлення з’єднання, що особливо важливо
для підтримання цілісності даних.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 48
а
Таким чином, для коректного функціонування системи необхідно
забезпечити стабільне інтернет-з’єднання, достатнє для роботи великої
кількості зчитувачів у режимі реального часу, з урахуванням затримок,
пропускної здатності та можливості використання MQTT-брокера в
хмарному середовищі.
Для ефективного використання системи відстеження товарів на складі
оператору необхідно мати пристрій, який підтримує сучасні веб-браузери. Це
може бути як персональний комп’ютер, ноутбук, так і мобільний пристрій —
смартфон або планшет. Завдяки адаптивному дизайну вебзастосунку,
інтерфейс системи автоматично підлаштовується під розмір екрана,
забезпечуючи зручність у користуванні з будь-якого типу пристрою.
Через веб-браузер оператор має змогу переглядати актуальну
інформацію про наявність товарів на складі, бачити їх розташування в
реальному часі на інтерактивній карті приміщення, а також отримувати
додаткові дані, такі як історія переміщень товару чи статус датчиків. Таким
чином, для доступу до всіх функцій системи оператору достатньо мати
підключення до інтернету та пристрій із встановленим браузером, що
відповідає технічним вимогам платформи. Це дозволяє забезпечити гнучкість
і мобільність у роботі зі складськими процесами.
3.4 Оцінка ефективності
Оцінка ефективності запропонованої системи автоматизації
логістичних процесів на основі технології “Інтернету речей” (IoT) показує
суттєве покращення якості управління складськими ресурсами,
пришвидшення внутрішніх процесів і зменшення кількості помилок,
пов’язаних із людським фактором. У сучасному логістичному середовищі, де
надзвичайно важливими є точність, швидкість і можливість гнучко реагувати
на зміни, така система дає змогу не просто спостерігати за ситуацією на
складі, а й активно керувати нею в режимі реального часу.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 49
а
Одним із ключових показників ефективності є зниження часу,
необхідного на пошук товарів у великих складських приміщеннях. Завдяки
використанню BLE-датчиків і системи зчитувачів, розташування кожної
одиниці товару автоматично визначається і фіксується у базі даних. Логісти
більше не витрачають години на ручне сортування чи пересування по складу
у пошуках потрібної позиції — вони просто відкривають веб-застосунок і
бачать на карті точне місце знаходження товару. Це не лише підвищує
продуктивність працівників, а й суттєво скорочує затримки в логістичному
ланцюгу.
Іншим аспектом є прозорість і контроль над усіма логістичними
операціями. Завдяки збереженню історії переміщень товарів та можливості
відслідковувати будь-який об’єкт у часі, система забезпечує повну
відстежуваність кожного кроку. Це критично важливо у випадках
інвентаризації, розслідування помилок у доставці, контролю партій або
підтвердження наявності запасів. Користувач системи завжди має змогу
переглянути, коли і де знаходився певний товар, що також може
використовуватись для аналітики та оптимізації процесів.
Ще одним важливим показником ефективності є масштабованість
системи. Завдяки архітектурі, що використовує хмарні технології та брокер
MQTT, рішення легко адаптується до потреб підприємств різного масштабу
— від одного складу до великої мережі логістичних центрів. Підприємство
може розширювати або зменшувати масштаби використання без необхідності
повної перебудови системи. Це означає, що впровадження технології може
починатися з одного об’єкта, поступово охоплюючи всю мережу логістичних
операцій.
Крім того, підвищується рівень безпеки та конфіденційності даних.
Система використовує сучасні протоколи шифрування, такі як TLS, у
поєднанні з авторизованим доступом до веб-застосунку, що гарантує, що
лише уповноважені користувачі можуть бачити чи змінювати інформацію
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 50
а
про складські приміщення та товари. Завдяки цьому забезпечується
відповідність корпоративним стандартам безпеки і вимогам до збереження
комерційної та логістичної таємниці.
Таким чином, ефективність запропонованої системи полягає не лише в
автоматизації окремих процесів, а у комплексному вдосконаленні всієї
логістичної структури підприємства. Вона трансформує підхід до управління
простором, запасами та даними, підвищуючи загальну операційну
ефективність, скорочуючи витрати та створюючи нові можливості для
масштабування.
3.5 Висновки до розділу
У розділі було розглянуто структуру, функції та технічні вимоги
системи автоматизації логістичних процесів на основі IoT. Система дозволяє
відстежувати місцезнаходження товарів на складі за допомогою триангуляції
сигналів від датчиків, а також збирати додаткові дані, як-от температура і
вологість.
Оцінка ефективності показала, що впровадження системи значно
підвищує точність обліку, зменшує вплив людського фактора та оптимізує
логістичні операції. Рішення є практичним для використання на великих
складах і може бути інтегроване в існуючі облікові системи.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 51
а
4 ЗАХИСТ СИСТЕМИ АВТОМАТИЗАЦІЇ ЛОГІСТИЧНИХ ПРОЦЕСІВ
НА ОСНОВІ ТЕХНОЛОГІЇ “ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ”
4.1 Огляд існуючих рішень
Захист інформації в IoT-системах є критично важливим через те, що ці
пристрої збирають, передають і обробляють велику кількість даних, часто
особистого або комерційного характеру. Через постійне підключення до
мережі та взаємодію з іншими пристроями IoT стає вразливим до
різноманітних кіберзагроз, таких як хакерські атаки, втручання у роботу
пристроїв або несанкціонований доступ до конфіденційної інформації.
Одним із ключових аспектів захисту є шифрування даних. Воно
гарантує, що навіть якщо зловмисники перехоплять інформацію, вони не
зможуть її прочитати без відповідного ключа. Для цього в IoT часто
використовують протоколи шифрування, такі як TLS (Transport Layer
Security), який забезпечує безпечну передачу даних по мережі. Також
важливо, щоб пристрої підтримували безпечне зберігання ключів та
сертифікатів.
Ще одним важливим елементом є аутентифікація — процес перевірки,
чи має користувач або пристрій право отримувати доступ до системи або
певних її функцій. Для цього застосовують різні методи, від простих паролів
і токенів до складних багатофакторних систем, які підвищують рівень
безпеки. Важливо також регулярно оновлювати програмне забезпечення
пристроїв, щоб закривати виявлені уразливості.
Контроль доступу дозволяє обмежувати, які пристрої або користувачі
можуть взаємодіяти з IoT-системою, і до яких саме ресурсів мають доступ.
Це допомагає мінімізувати ризики, якщо один із компонентів системи буде
скомпрометований.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 52
а
Особливу увагу приділяють моніторингу і виявленню загроз. Системи
повинні вчасно помічати підозрілі дії, спроби втручання або відмови в роботі
і повідомляти про це адміністраторів або автоматично реагувати.
Крім технічних заходів, важливу роль відіграє освіченість користувачів
та правильне налаштування пристроїв. Часто зломи трапляються через слабкі
паролі, невчасне оновлення програмного забезпечення або використання
пристроїв із заводськими налаштуваннями без змін.
Таким чином, комплексний підхід до захисту інформації в IoT включає
використання сучасних методів шифрування, надійну аутентифікацію,
контроль доступу, постійний моніторинг системи і підвищення обізнаності
користувачів. Це допомагає створити безпечне середовище для збору,
передачі та обробки даних, що є основою ефективної і надійної роботи IoT-
рішень.
Захист інформації в будь-якій системі починається з процесів
автентифікації та авторизації, які забезпечують контроль доступу і
запобігають несанкціонованому використанню ресурсів. Ці два поняття часто
плутають, але вони виконують різні функції.
Автентифікація — це процес перевірки особи користувача або
пристрою, щоб переконатися, що вони є тими, за кого себе видають.
Найпоширеніший метод автентифікації — це використання логіна і пароля.
Проте, через постійне зростання кіберзагроз, простих паролів часто
недостатньо. Для підвищення безпеки застосовують багатофакторну
автентифікацію (MFA), яка поєднує кілька способів підтвердження особи:
щось, що користувач знає (пароль), щось, що має (мобільний телефон,
апаратний токен), або щось, що є (біометричні дані — відбиток пальця,
розпізнавання обличчя).
Другий важливий процес — це авторизація, яка визначає, які дії або
ресурси дозволені для автентифікованого користувача або пристрою. Після
успішної автентифікації система перевіряє рівень доступу, щоб дозволити
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 53
а
або заборонити виконання певних операцій [24]. Це може бути доступ до
певних файлів, функцій програми, або можливість зміни налаштувань.
Авторизація базується на ролях, групах користувачів або політиках безпеки,
які визначають права і обмеження.
Для безпечної роботи системи важливо також правильно зберігати та
обробляти облікові дані. Паролі повинні зберігатися в захищеному вигляді,
наприклад, у вигляді хешів із сольовими значеннями, щоб у разі
компрометації бази даних вони не були доступні у відкритому вигляді.
Сучасні системи все частіше використовують протоколи безпечної
автентифікації, такі як OAuth, OpenID Connect або SAML, які дозволяють
користувачам входити в різні сервіси без повторного введення пароля,
зберігаючи при цьому високий рівень безпеки. Ці протоколи також
підтримують делегування доступу і контроль прав на більш гнучкому рівні.
Не менш важливим є і механізм реєстрації та аудиту дій користувачів.
Це допомагає відстежувати, хто і коли звертався до системи, які операції
виконував, і своєчасно виявляти підозрілі дії або спроби несанкціонованого
доступу.
Надійний захист інформації при роботі із системами ґрунтується на
правильній організації процесів автентифікації і авторизації. Вони
гарантують, що доступ отримають лише перевірені користувачі, і що кожен
користувач матиме рівень прав, необхідний для виконання своїх завдань, що
мінімізує ризики витоку або зловживання даними.
Збереження інформації в базі даних — критичний етап у будь-якій
системі, особливо якщо йдеться про автоматизовані логістичні або IoT-
рішення. Дані про товари (кількість, розташування, статус) і показники з
датчиків (температура, вологість, рух тощо) є важливою частиною процесу
управління. Втрата, спотворення або викрадення цієї інформації може
призвести до фінансових втрат, збоїв у роботі та порушення безпеки.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 54
а
Потрібно забезпечитизахищене зберігання даних у базі даних. Це
включає шифрування інформації «на диску» (at rest). Тобто всі дані, які
фізично зберігаються на сервері, повинні бути зашифровані. Сучасні СУБД,
такі як PostgreSQL, MySQL, MongoDB, підтримують шифрування таблиць,
полів або всього сховища, що унеможливлює прочитання вмісту бази навіть
у разі фізичного доступу до сервера сторонніми особами.
Захист під час передачі даних до бази даних або між сервісами. Коли
датчики або пристрої надсилають інформацію до центральної системи, вона
має бути передана по зашифрованих каналах, наприклад, з використанням
HTTPS або VPN. Це запобігає перехопленню або зміні даних у процесі їх
передавання (man-in-the-middle атаки).
Крім того, важливо обмежити доступ до бази даних лише для
авторизованих додатків або користувачів. Це реалізується через системи прав
доступу (рольова модель безпеки), де кожен користувач або компонент має
доступ лише до тих частин бази, які йому потрібні. Наприклад, пристрій, що
відправляє дані з датчика, може мати право лише на запис, але не на читання
або видалення даних.
Також необхідно впроваджувати регулярне резервне копіювання бази
даних, і забезпечити захист цих резервних копій. Вони також мають бути
зашифровані та зберігатися у безпечному середовищі, окремому від основної
системи. Це допоможе уникнути втрати важливої інформації у разі збою
обладнання або атаки, наприклад, з використанням шкідливого програмного
забезпечення.
Для захисту від внутрішніх загроз варто використовувати журнали
подій (логи) та системи аудиту. Це дозволяє відслідковувати всі дії з базою
даних: хто і коли додав, змінив чи видалив інформацію. Такі механізми
допомагають оперативно виявити підозрілу активність або порушення
безпеки.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 55
а
Окрему увагу слід приділити використанню надійних паролів і ключів
доступу до бази. Вони не повинні бути «зашиті» у коді програм, а зберігатися
у захищених середовищах, таких як системи керування секретами (напр.,
Hashi Corp Vault, AWS Secrets Manager).
Таким чином, ефективний захист інформації в базі даних, яка
використовується для зберігання товарів і даних із датчиків, вимагає
комплексного підходу: шифрування, контроль доступу, безпечна передача,
аудит, резервування та використання сучасних інструментів безпеки. Це
дозволяє забезпечити цілісність, конфіденційність і доступність даних, що є
основою надійної та захищеної системи.
Передача даних через Інтернет завжди супроводжується ризиками,
пов’язаними з можливим перехопленням, підміною чи спотворенням
інформації. У системах, які передають важливу інформацію — наприклад, з
IoT-пристроїв, логістичних платформ або баз даних — особливо важливо
забезпечити високий рівень безпеки. Це дозволяє гарантувати
конфіденційність, цілісність і автентичність переданих даних.
Найбільш поширеним і надійним способом захисту є використання
шифрування під час передачі даних. Для цього застосовуються протоколи,
такі як HTTPS (HTTP Secure), TLS (Transport Layer Security) або SSL (старіша
версія). Ці технології створюють захищений канал зв’язку між двома
точками — наприклад, між IoT-пристроєм і сервером — і забезпечують, що
навіть якщо трафік буде перехоплено, його неможливо буде прочитати без
відповідного ключа [25].
Також важливу роль відіграє автентифікація обох сторін зв’язку.
Передача даних має відбуватися тільки між перевіреними пристроями або
сервісами. Для цього використовуються цифрові сертифікати, токени
доступу (наприклад, OAuth), криптографічні ключі або інші методи, які
дозволяють переконатися, що джерело і одержувач дійсно ті, за кого себе
видають.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 56
а
Ще один аспект безпеки — захист від атак типу “людина посередині”
(man-in-the-middle), коли зловмисник перехоплює та змінює трафік між
двома пристроями. Для захисту від таких атак використовують двостороннє
шифрування та перевірку цілісності даних (наприклад, через контрольні суми
або хеші).
Не менш важливо реалізувати обмеження доступу до мережі — за
допомогою брандмауерів, VPN (віртуальних приватних мереж) або
сегментації мережі. Наприклад, IoT-пристрої або бази даних повинні бути
доступні лише через захищене внутрішнє середовище, а не відкрито в
Інтернеті. VPN дозволяє створити захищене середовище для передачі даних
між різними частинами інфраструктури, навіть якщо вони знаходяться в
різних фізичних локаціях.
Варто також впроваджувати моніторинг трафіку та аналіз аномалій. Це
дає змогу виявити підозрілу активність, спроби сканування мережі або
вторгнення в режимі реального часу. Такі системи можуть автоматично
блокувати потенційно небезпечні дії або надсилати сповіщення
адміністраторам.
Останній, але не менш важливий фактор — регулярне оновлення
програмного забезпечення всіх компонентів, що беруть участь у передачі
даних. Це дозволяє усувати відомі вразливості в бібліотеках, протоколах або
драйверах, які зловмисники можуть використовувати для атак.
Таким чином, захист інформації під час передачі в Інтернеті — це
багаторівневий процес, що включає шифрування, автентифікацію, контроль
доступу, мережеву безпеку та постійний моніторинг. Дотримання цих
принципів забезпечує надійність та безпеку роботи будь-якої сучасної
інформаційної системи.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 57
а
4.2 Реалізація захисту користувачів
Для доступу до функціоналу системи користувач повинен пройти
процедуру авторизації. Це необхідний етап, що забезпечує безпеку та
контроль доступу до даних, дозволяючи системі ідентифікувати конкретного
користувача та надати йому доступ лише до тієї частини інформації, яка
відповідає його повноваженням. Авторизація реалізована через веб-
інтерфейс, де користувач вводить свої облікові дані — логін і пароль — після
чого система перевіряє їхню відповідність у базі даних. Тільки після
успішного входу користувач отримує змогу працювати з інтерфейсом,
переглядати розташування товарів, налаштовувати складські приміщення або
взаємодіяти з датчиками. Таким чином, авторизація виступає обов’язковим
захисним механізмом, що дозволяє забезпечити конфіденційність і цілісність
даних у багатокористувацькому середовищі.
Під час процесу авторизації користувач вводить свій логін і пароль у
веб-інтерфейсі системи. Ці облікові дані шифруються та надсилаються на
сервер для перевірки. Сервер порівнює отриману інформацію з наявними
записами в базі даних і, у разі успішного збігу, створює спеціальний маркер
доступу — так званий JSON WebToken (JWT). Цей токен є унікальним
цифровим підписом, який містить у собі зашифровану інформацію про
користувача, час створення та термін дії.
JWT передається назад до клієнта та зберігається в браузері або
додатку користувача, після чого система не вимагає повторної авторизації
при кожному зверненні до серверу. Токен діє протягом 24 годин, і протягом
цього часу користувач має змогу вільно користуватися всіма доступними
функціями системи без необхідності повторного введення логіна й пароля.
Після закінчення цього терміну токен втрачає чинність, і система вимагатиме
повторної авторизації для забезпечення безпеки. Такий підхід дозволяє
одночасно зберігати зручність користування системою та гарантувати
належний рівень захисту даних.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 58
а
Система також передбачає можливість інвалідації JWT токенів, що
дозволяє адміністраторам або серверній частині негайно припинити доступ
користувача до системи, навіть якщо термін дії токена ще не завершився. Це
особливо важливо у випадках, коли потрібно оперативно обмежити права
доступу — наприклад, у разі виявлення несанкціонованої активності, зміни
прав користувача, або якщо обліковий запис більше не повинен мати доступу
до системи з міркувань безпеки.
Механізм інвалідації реалізується через спеціальну перевірку токенів
на стороні сервера: під час кожного запиту система не лише перевіряє підпис
і термін дії токена, а й звіряє його з внутрішнім списком відкликаних або
заборонених токенів. Якщо токен присутній у цьому списку, доступ до
ресурсів автоматично блокується, навіть якщо токен формально ще дійсний.
Такий підхід гарантує більш високий рівень контролю над сесіями
користувачів і дозволяє адміністрації системи оперативно реагувати на будь-
які зміни в політиці доступу.
Усі зʼєднання між клієнтською частиною системи та сервером
відбуваються з використанням захищених протоколів передачі даних, що
забезпечує конфіденційність і цілісність інформації під час її обміну. Веб
інтерфейс системи функціонує виключно через протокол HTTPS, який
шифрує всі дані, що передаються між браузером користувача та сервером,
запобігаючи їх перехопленню чи зміні під час передачі.
Крім того, обмін даними між зчитувачами, що отримують BLE-сигнали
від датчиків, і серверною частиною здійснюється за допомогою протоколу
MQTT, який також працює з використанням шифрування TLS. Це гарантує,
що навіть в умовах відкритих чи публічних мереж дані, що передаються від
пристроїв Інтернету речей, залишаються захищеними від несанкціонованого
доступу. Такий підхід до безпеки забезпечує надійне функціонування
системи в промислових умовах і відповідає сучасним вимогам до захисту
логістичної інформації.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 59
а
Усі дані, що зберігаються на сервері системи, також піддаються
шифруванню з метою додаткового захисту. Це означає, що навіть у разі
несанкціонованого доступу до бази даних, зловмисник не зможе прочитати
або використати інформацію без відповідного ключа розшифрування. Для
цього використовується сучасний та надійний алгоритм симетричного
шифрування — AES (Advanced Encryption Standard) з довжиною ключа
256 біт.
Шифрування за стандартом AES-256 вважається одним із
найнадійніших методів захисту даних на сьогоднішній день і широко
використовується у військовій, фінансовій та урядовій сферах. Його стійкість
до криптографічного злому дозволяє впевнено захищати критично важливу
інформацію навіть у випадках фізичного доступу до серверного обладнання
чи спроб обійти авторизаційні механізми.
Таким чином, усі дані, пов’язані з розташуванням товарів, історією
переміщень, обліковими записами користувачів та конфігураціями
приміщень, зберігаються в зашифрованому вигляді, що забезпечує високий
рівень безпеки системи та захищає логістичну інформацію від будь-яких
спроб компрометації.
Датчики, що передають сигнал через BLE у складі цієї системи, також
мають вбудовані механізми захисту даних, що забезпечують безпечну
передачу інформації від пристрою до зчитувача. Зокрема, реалізовано
механізм автентифікації та шифрування на основі унікального симетричного
ключа, який генерується під час першого підключення датчика до системи.
Кожен датчик має попередньо запрограмований унікальний
ідентифікатор та секретний ключ, що зберігається в зашифрованому вигляді
в пам’яті пристрою. Під час передачі даних через BLE сигнал шифрується за
допомогою спрощеного варіанту AES-128, оптимізованого для
мікроконтролерів із низьким енергоспоживанням. Крім цього,
використовується алгоритм "rollingkey", який передбачає зміну ключа
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 60
а
шифрування після кожної сесії зв’язку. Такий підхід ускладнює
перехоплення трафіку або повторне використання зашифрованих
повідомлень у разі спроби атаки.
Передача даних відбувається лише після успішного встановлення
зашифрованого сеансу зв’язку зі зчитувачем, що додатково зменшує ризик
несанкціонованого доступу до мережі BLE. Цей механізм дозволяє
гарантувати базовий рівень безпеки навіть на етапі збору інформації, ще до її
передачі на сервер через MQTT.
Система забезпечує достатній рівень захисту даних завдяки
використанню шифрування на всіх етапах передачі та зберігання, безпечним
протоколам зв’язку та контрольованому доступу користувачів.
4.3 Висновки до розділу
У цьому розділі розглянуто сучасні методи захисту інформації в IoT-
системах, зокрема шифрування, автентифікацію, авторизацію та контроль
доступу. Показано важливість використання протоколів TLS, HTTPS,
багатофакторної автентифікації та рольових моделей доступу.
Особливу увагу приділено безпечному зберіганню даних і захисту від
атак типу MITM. Реалізовано механізм авторизації з використанням JWT-
токенів, що забезпечує конфіденційність та контроль доступу.
Таким чином, впровадження комплексного захисту інформації є
ключовим для безпечного функціонування IoT-систем, особливо у сфері
логістики.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 61
а
ВИСНОВКИ
У ході виконання кваліфікаційної роботи бакалавра було проведено
комплексний аналіз засобів і методів забезпечення інформаційної безпеки в
системах Інтернету речей, що застосовуються для автоматизації логістичних
процесів. Розглянуто основні принципи захисту інформації, зокрема
шифрування даних, автентифікацію користувачів, контроль доступу,
захищену передачу даних та безпечне зберігання у централізованих базах.
В роботі обґрунтовано доцільність впровадження багаторівневої
системи захисту, що включає програмно-апаратні та організаційні засоби.
Проаналізовано ефективність використання сучасних криптографічних
протоколів (TLS, HTTPS), механізмів багатофакторної автентифікації,
авторизації з використанням токенів (JWT), а також алгоритмів шифрування
при зберіганні й передаванні інформації.
Особливу увагу приділено механізмам журналювання дій користувачів,
моніторингу подій безпеки та регулярному оновленню програмного
забезпечення як ключовим елементам підвищення стійкості систем до
зовнішніх загроз.
На практичному етапі реалізовано прототип механізму автентифікації
та авторизації на базі JWT, що забезпечив контрольований доступ до
інформації та підвищив рівень її конфіденційності, цілісності та доступності.
У результаті доведено важливість цілісного підходу до інформаційної
безпеки в IoT-середовищах, орієнтованих на автоматизацію логістики, де
надійність захисту даних відіграє ключову роль у забезпеченні ефективності
всієї системи.
Лист
ЧДТУ.252177.001 ПЗ т
Зм. Лист № докум. Підпис Дат 62
а
ДОДАТОК А
«ЗАТВЕРДЖУЮ»
Завідувач кафедри ІБ та КІ
д.т.н., професор Віра БАБЕНКО
__________________
«___» ____________ 2025 року
Проектування системи автоматизації логістичних процесів на
основі технології “Інтернету речей”
Специфікація
482.ЧДТУ.52177-01
Листів 2
Розробник ______________ Артем БАРЕНКО
Керівник ______________ Світлана СИСОЄНКО
Черкаси 2025
2
482.ЧДТУ.52177-01
Позначення Найменування Примітка
Документація
482.ЧДТУ.52177-01 12 01 Текст програми
482.ЧДТУ.5 2177-01 34 01 Інструкція користувача
ДОДАТОК Б
Проектування системи автоматизації логістичних процесів на
основі технології “Інтернету речей”
Текст програми
482.ЧДТУ.52177-01 12 01
Листів 13
Розробник: _____________ Артем БАРЕНКО
Черкаси 2025
2
482.ЧДТУ.52177-01 12 01
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"os"
"time"
mqtt "github.com/eclipse/paho.mqtt.golang"
"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
)
type Config struct {
MQTTBroker string
MQTTClientID string
MongoURI string
DatabaseName string
}
type Scanner struct {
ID string `json:"id"`
X float64 `json:"x"`
Y float64 `json:"y"`
Distance float64 `json:"distance"`
}
type Location struct {
ItemID string `bson:"item_id"`
X float64 `bson:"x"`
Y float64 `bson:"y"`
Timestamp time.Time `bson:"timestamp"`
}
var (
mongoClient *mongo.Client
config Config
)
func init() {
config = Config{
3
482.ЧДТУ.52177-01 12 01
MQTTBroker: "tcp://localhost:1883",
MQTTClientID: "warehouse-tracker",
MongoURI: "mongodb://localhost:27017",
DatabaseName: "warehouse",
}
}
package main
import (
"encoding/json"
"log"
mqtt "github.com/eclipse/paho.mqtt.golang"
)
func setupMQTTClient() mqtt.Client {
opts := mqtt.NewClientOptions()
opts.AddBroker(config.MQTTBroker)
opts.SetClientID(config.MQTTClientID)
opts.SetDefaultPublishHandler(messageHandler)
opts.SetAutoReconnect(true)
client := mqtt.NewClient(opts)
if token := client.Connect(); token.Wait() && token.Error() != nil {
log.Fatal(token.Error())
}
return client
}
func messageHandler(client mqtt.Client, msg mqtt.Message) {
var scannerData Scanner
if err := json.Unmarshal(msg.Payload(), &scannerData); err != nil {
log.Printf("Error unmarshaling message: %v", err)
return
}
// Process the scanner data
processScannedData(scannerData)
}
package main
4
482.ЧДТУ.52177-01 12 01
import (
"math"
"sync"
)
type ScannerBuffer struct {
readings map[string][]Scanner
mu sync.RWMutex
}
func NewScannerBuffer() *ScannerBuffer {
return &ScannerBuffer{
readings: make(map[string][]Scanner),
}
}
func (sb *ScannerBuffer) AddReading(scanner Scanner) {
sb.mu.Lock()
defer sb.mu.Unlock()
sb.readings[scanner.ID] = append(sb.readings[scanner.ID], scanner)
if len(sb.readings[scanner.ID]) > 3 {
// Keep only the latest 3 readings
sb.readings[scanner.ID] = sb.readings[scanner.ID][1:]
}
}
func calculateLocation(readings []Scanner) (x, y float64, err error) {
if len(readings) < 3 {
return 0, 0, fmt.Errorf("need at least 3 scanners for triangulation")
}
// Trilateration algorithm implementation
// Using least squares method for better accuracy
var sumX, sumY float64
var count int
for i := 0; i < len(readings)-1; i++ {
for j := i + 1; j < len(readings); j++ {
x, y := calculateIntersection(
readings[i].X, readings[i].Y, readings[i].Distance,
readings[j].X, readings[j].Y, readings[j].Distance,
5
482.ЧДТУ.52177-01 12 01
)
sumX += x
sumY += y
count++
}
}
return sumX / float64(count), sumY / float64(count), nil
}
func calculateIntersection(x1, y1, r1, x2, y2, r2 float64) (float64, float64) {
// Calculate intersection point of two circles
d := math.Sqrt(math.Pow(x2-x1, 2) + math.Pow(y2-y1, 2))
// Calculate intersection points
l := (r1*r1 - r2*r2 + d*d) / (2 * d)
h := math.Sqrt(r1*r1 - l*l)
// Calculate point of intersection
x := x1 + (l/d)*(x2-x1) - (h/d)*(y2-y1)
y := y1 + (l/d)*(y2-y1) + (h/d)*(x2-x1)
return x, y
}
package main
import (
"context"
"time"
"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
)
func connectToMongoDB() (*mongo.Client, error) {
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
defer cancel()
client, err := mongo.Connect(ctx,
options.Client().ApplyURI(config.MongoURI))
if err != nil {
return nil, err
}
6
482.ЧДТУ.52177-01 12 01
// Ping the database
err = client.Ping(ctx, nil)
if err != nil {
return nil, err
}
return client, nil
}
func saveLocation(location Location) error {
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5*time.Second)
defer cancel()
collection :=
mongoClient.Database(config.DatabaseName).Collection("locations")
_, err := collection.InsertOne(ctx, location)
return err
}
package main
import (
"log"
"time"
)
var scannerBuffer = NewScannerBuffer()
func processScannedData(scanner Scanner) {
scannerBuffer.AddReading(scanner)
// Get all readings for the current item
scannerBuffer.mu.RLock()
readings := scannerBuffer.readings[scanner.ID]
scannerBuffer.mu.RUnlock()
// Calculate location using triangulation
x, y, err := calculateLocation(readings)
if err != nil {
log.Printf("Error calculating location: %v", err)
return
}
7
482.ЧДТУ.52177-01 12 01
// Create location record
location := Location{
ItemID: scanner.ID,
X: x,
Y: y,
Timestamp: time.Now(),
}
// Save to MongoDB
if err := saveLocation(location); err != nil {
log.Printf("Error saving location: %v", err)
return
}
log.Printf("Successfully recorded location for item %s: (%.2f, %.2f)",
scanner.ID, x, y)
}
func main() {
// Connect to MongoDB
var err error
mongoClient, err = connectToMongoDB()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer mongoClient.Disconnect(context.Background())
// Setup MQTT client
mqttClient := setupMQTTClient()
defer mqttClient.Disconnect(250)
// Subscribe to scanner topics
topic := "warehouse/scanners/#"
token := mqttClient.Subscribe(topic, 1, nil)
token.Wait()
if token.Error() != nil {
log.Fatal(token.Error())
}
log.Printf("Warehouse tracking system started. Listening for scanner data
on %s", topic)
8
482.ЧДТУ.52177-01 12 01
// Keep the application running
select {}
}
package models
import (
"time"
"go.mongodb.org/mongo-driver/bson/primitive"
)
type Warehouse struct {
ID primitive.ObjectID `bson:"_id,omitempty" json:"id"`
Name string `bson:"name" json:"name"`
Description string `bson:"description" json:"description"`
Width float64 `bson:"width" json:"width"`
Length float64 `bson:"length" json:"length"`
CreatedAt time.Time `bson:"created_at" json:"created_at"`
}
type Good struct {
ID primitive.ObjectID `bson:"_id,omitempty" json:"id"`
Name string `bson:"name" json:"name"`
SKU string `bson:"sku" json:"sku"`
Category string `bson:"category" json:"category"`
WarehouseID primitive.ObjectID `bson:"warehouse_id" json:"warehouse_id"`
CreatedAt time.Time `bson:"created_at" json:"created_at"`
}
type LocationHistory struct {
ID primitive.ObjectID `bson:"_id,omitempty" json:"id"`
GoodID primitive.ObjectID `bson:"good_id" json:"good_id"`
WarehouseID primitive.ObjectID `bson:"warehouse_id" json:"warehouse_id"`
X float64 `bson:"x" json:"x"`
Y float64 `bson:"y" json:"y"`
Timestamp time.Time `bson:"timestamp" json:"timestamp"`
}
type GoodLocation struct {
Good Good `json:"good"`
Location LocationHistory `json:"location"`
9
482.ЧДТУ.52177-01 12 01
}
package handlers
import (
"net/http"
"time"
"github.com/gin-gonic/gin"
"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
"go.mongodb.org/mongo-driver/bson/primitive"
"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
"warehouse-tracker/models"
)
type APIHandler struct {
db *mongo.Database
}
func NewAPIHandler(db *mongo.Database) *APIHandler {
return &APIHandler{db: db}
}
// GetWarehouses returns list of all warehouses
func (h *APIHandler) GetWarehouses(c *gin.Context) {
ctx := c.Request.Context()
cursor, err := h.db.Collection("warehouses").Find(ctx, bson.M{})
if err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
return
}
defer cursor.Close(ctx)
var warehouses []models.Warehouse
if err := cursor.All(ctx, &warehouses); err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
return
}
c.JSON(http.StatusOK, warehouses)
}
10
482.ЧДТУ.52177-01 12 01
// GetGoods returns list of goods with optional warehouse filter
func (h *APIHandler) GetGoods(c *gin.Context) {
ctx := c.Request.Context()
warehouseID := c.Query("warehouse_id")
filter := bson.M{}
if warehouseID != "" {
objID, err := primitive.ObjectIDFromHex(warehouseID)
if err != nil {
c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": "Invalid warehouse ID"})
return
}
filter["warehouse_id"] = objID
}
cursor, err := h.db.Collection("goods").Find(ctx, filter)
if err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
return
}
defer cursor.Close(ctx)
var goods []models.Good
if err := cursor.All(ctx, &goods); err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
return
}
c.JSON(http.StatusOK, goods)
}
// GetGoodLocations returns current locations of goods
func (h *APIHandler) GetGoodLocations(c *gin.Context) {
ctx := c.Request.Context()
warehouseID := c.Query("warehouse_id")
filter := bson.M{}
if warehouseID != "" {
objID, err := primitive.ObjectIDFromHex(warehouseID)
11
482.ЧДТУ.52177-01 12 01
if err != nil {
c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": "Invalid warehouse ID"})
return
}
filter["warehouse_id"] = objID
}
// Get the latest location for each good
pipeline := mongo.Pipeline{
{{
"$sort": bson.D{
{"good_id", 1},
{"timestamp", -1},
},
}},
{{
"$group": bson.D{
{"_id", "$good_id"},
{"location", bson.D{{"$first", "$$ROOT"}}},
},
}},
}
cursor, err := h.db.Collection("locations").Aggregate(ctx, pipeline)
if err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
return
}
defer cursor.Close(ctx)
var results []struct {
GoodID primitive.ObjectID `bson:"_id"`
Location models.LocationHistory `bson:"location"`
}
if err := cursor.All(ctx, &results); err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
return
}
// Get good details for each location
var goodLocations []models.GoodLocation
for _, result := range results {
12
482.ЧДТУ.52177-01 12 01
var good models.Good
err := h.db.Collection("goods").FindOne(ctx, bson.M{"_id":
result.GoodID}).Decode(&good)
if err != nil {
continue
}
goodLocations = append(goodLocations, models.GoodLocation{
Good: good,
Location: result.Location,
})
}
c.JSON(http.StatusOK, goodLocations)
}
// GetLocationHistory returns location history for a specific good
func (h *APIHandler) GetLocationHistory(c *gin.Context) {
ctx := c.Request.Context()
goodID := c.Param("id")
objID, err := primitive.ObjectIDFromHex(goodID)
if err != nil {
c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": "Invalid good ID"})
return
}
// Optional time range filter
startTime := c.Query("start_time")
endTime := c.Query("end_time")
filter := bson.M{"good_id": objID}
if startTime != "" {
start, err := time.Parse(time.RFC3339, startTime)
if err == nil {
filter["timestamp"] = bson.M{"$gte": start}
}
}
if endTime != "" {
end, err := time.Parse(time.RFC3339, endTime)
if err == nil {
13
482.ЧДТУ.52177-01 12 01
if filter["timestamp"] == nil {
filter["timestamp"] = bson.M{}
}
filter["timestamp"].(bson.M)["$lte"] = end
}
}
opts := options.Find().SetSort(bson.D{{"timestamp", -1}})
cursor, err := h.db.Collection("locations").Find(ctx, filter, opts)
if err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
return
}
defer cursor.Close(ctx)
var locations []models.LocationHistory
if err := cursor.All(ctx, &locations); err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
return
}
c.JSON(http.StatusOK, locations)
}
ДОДАТОК В
Проектування системи автоматизації логістичних процесів на
основі технології “Інтернету речей”
Інструкція користувача
482.ЧДТУ.52177-01 34 01
Листів 4
Розробник: ____________ Артем БАРЕНКО
Черкаси 2025
2
482.ЧДТУ.52177-01 34 01
Перед початком роботи з інформаційною системою кожен користувач,
зокрема працівник складу, повинен офіційно отримати доступ до свого
персонального акаунту. Надання доступу здійснюється виключно
адміністратором системи, який відповідає за налаштування прав
користувачів та безпеку системи.
Працівник складу не може самостійно реєструватися або змінювати
налаштування свого акаунту без відповідного дозволу адміністратора. Це
необхідно для забезпечення контролю за доступом до конфіденційної
інформації та уникнення несанкціонованих дій у системі. Адміністратор
надає користувачу унікальні логін та пароль, а також визначає рівень доступу
відповідно до його посадових обов’язків.
Лише після отримання офіційного доступу працівник складу може
розпочати роботу із системою, виконувати необхідні операції та
забезпечувати належний облік товарів і матеріалів. Такий порядок гарантує
безпеку даних і збереження цілісності інформації в системі.
Отримавши доступ до системи, працівник складу має можливість
створити схему свого робочого простору. Для цього він може описати
розміри складу, вказавши його довжину, ширину та висоту, а також
завантажити 2D-план приміщення.
Ця схема дозволяє системі візуалізувати розташування товарів
безпосередньо на карті складу, що значно полегшує пошук і облік вантажів.
Завдяки такій інтеграції працівник може швидко орієнтуватися у просторі,
ефективно планувати розміщення товарів і прискорювати процеси зберігання
та відвантаження. Використання 2D-плану підвищує точність і зручність
роботи з інвентарем, забезпечуючи надійний контроль за рухом товарів у
межах складу.
3
482.ЧДТУ.52177-01 34 01
Адміністратор системи надає користувачу спеціальні зчитувачі, які
працівник повинен встановити безпосередньо на виробництві. Зчитувачі
розміщуються з розрахунку - по одному на кожні 10 квадратних метрів
площі.
Це забезпечує належне покриття території виробництва та гарантує
точне зчитування інформації датчиків, що використовуються для обліку і
контролю товарів. Правильне розміщення зчитувачів дозволяє системі
ефективно відстежувати рух продукції та автоматизувати процеси логістики
без втрат і затримок.
Крім того, користувач отримує набір датчиків, які передають сигнали
на зчитувачі. Ці датчики встановлюються на всі товари, що перебувають на
виробництві.
Кожен датчик має унікальний ідентифікатор, який працівник повинен
занести в систему під час надходження товару на склад. Це дозволяє точно
відстежувати кожен окремий предмет, контролювати його місцезнаходження
та стан у режимі реального часу. Завдяки такій системі ідентифікації
підвищується точність обліку і зменшується ризик помилок або втрат товару.
Кожен датчик оснащений власною батарейкою, яка забезпечує його
безперебійну роботу. Для коректного функціонування системи батарейки
потрібно періодично перевіряти та замінювати у разі розряду. Своєчасна
заміна батарейок дозволяє уникнути перебоїв у передачі сигналів і гарантує
постійну точність відстеження товарів на складі.
Зчитувач не потребує батарейок, оскільки живиться безпосередньо від
електричної мережі. Він споживає мінімальну потужність — близько 5 Вт,
що забезпечує його стабільну та безперебійну роботу без необхідності
регулярної заміни або підзарядки акумуляторів.
Виконавши всі необхідні налаштування — отримавши доступ до
акаунту, створивши схему складу, встановивши зчитувачі та датчики, а
4
482.ЧДТУ.52177-01 34 01
також зареєструвавши ідентифікатори датчиків у системі — користувач може
приступати до повноцінної роботи із системою. Це дозволяє ефективно
контролювати та відстежувати рух товарів на виробництві, забезпечуючи
точний облік і підвищуючи загальну продуктивність роботи складу.
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
1. Коваленко М., ін. Інтернет речей: архітектура, технології, застосування :
монографія / М. Коваленко, І. Петренко, О. Сидоренко. – Київ :
Видавництво Київського університету, 2021. – 320 с.
2. Шевченко О., ін. Захист інформації в системах Інтернет речей : навч.
посіб. / О. Шевченко, С. Гриценко. – Львів : Видавництво Львівської
політехніки, 2020. – 260 с.
3. Мельник С. Основи програмування мікроконтролерів : підручник / С.
Мельник. – Харків : Основа, 2019. – 400 с.
4. Бондаренко Н., ін. Системи автоматизації на основі Інтернету речей :
монографія / Н. Бондаренко, Т. Іванова. – Дніпро : Наукова думка, 2022. –
290 с.
5. Коваль В. Мережеві протоколи для IoT : навч. посіб. / В. Коваль. – Київ :
Видавництво Національного технічного університету, 2018. – 350 с.
6. Negnevitsky M. Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems / M.
Negnevitsky. – Pearson Education Limited, 2020. – 504 p.
7. Luger G. F. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex
Problem Solving / G. F. Luger. – Addison-Wesley, 2021. – 784 p.
8. Tanenbaum A. S. Computer Networks / A. S. Tanenbaum. – Pearson, 2022. –
960 p.
9. Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning / C. M. Bishop. –
Springer, 2023. – 738 p.
10.Russell S. J., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach / S. J.
Russell, P. Norvig. – Pearson, 2021. – 1152 p.
11.Brownlee J. Machine Learning Mastery with Python / J. Brownlee. – Machine
Learning Mastery, 2019. – 440 p.
12.Dey N., Ashour A. S., Shi F. Smart Intelligent Computing and Applications / N.
Dey, A. S. Ashour, F. Shi. – Springer, 2022. – 600 p.
Арк.
ЧДТУ.252177.001 ПЗ 82
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
13.Madakam S., Ramaswamy R. Internet of Things (IoT): A Literature Review / S.
Madakam, R. Ramaswamy. – Journal of Computer Networks and
Communications, 2019. – 35 p.
14.Vermesan O., Friess P. Internet of Things: Converging Technologies for Smart
Environments and Integrated Ecosystems / O. Vermesan, P. Friess. – River
Publishers, 2017. – 420 p.
15.Kim K.-H., Lee J.-W., Kim K.-R. IoT Security Issues and Solutions / K.-H.
Kim, J.-W. Lee, K.-R. Kim. – Sensors, 2020. – 15 p.
16.Vlassov V. Distributed Systems and Cloud Computing: Concepts and Practice /
V. Vlassov. – Wiley, 2022. – 512 p.
17.Al-Fuqaha A., Guizani M. Internet of Things: A Survey on Enabling
Technologies, Protocols, and Applications / A. Al-Fuqaha, M. Guizani. – IEEE
Communications Surveys & Tutorials, 2015. – 25 p.
18.Olifer N., Olifer V. Computer Networks: Principles, Technologies and Protocols
for Network Design / N. Olifer, V. Olifer. – Wiley, 2020. – 768 p.
19.Gubbi J., Buyya R. Internet of Things (IoT): A Vision, Architectural Elements,
and Future Directions / J. Gubbi, R. Buyya. – Future Generation Computer
Systems, 2013. – 20 p.
20.Lloyd J. W. Programming Microcontrollers in C / J. W. Lloyd. – Newnes, 2018.
– 350 p.
21.Banachewicz K. Embedded Systems and Internet of Things with ARM Cortex-
M Microcontrollers / K. Banachewicz. – Wiley, 2021. – 480 p.
22.Rouse M. Industrial Internet of Things (IIoT) / M. Rouse. – TechTarget, 2020. –
50 p.
23.Stojmenovic I. Handbook of Sensor Networks: Algorithms and Architectures /
I. Stojmenovic. – Wiley, 2018. – 720 p.
24.Dabbagh M., Jang J. IoT-Based Systems: Design and Implementation / M.
Dabbagh, J. Jang. – Springer, 2021. – 450 p.
25.Atzori L., Iera A., Morabito G. The Internet of Things: A Survey / L. Atzori, A.
Iera, G. Morabito. – Computer Networks, 2010. – 50 p.
Арк.
ЧДТУ.252177.001 ПЗ 83
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
ChSTU repository

ChSTU repository preserves and enables easy and open access to all types of digital content including text, images, moving images, mpegs and data sets
