☑️ Уважаемые подписчики!

Вашему вниманию предлагается очередной выпуск инфобуклета «ТУПИК». Это дайджест ключевых новостей, касающихся железнодорожного транспорта необщего пользования.

В нем вы найдете новости и события, интересную статистику и результаты опросов, ссылки на новые нормативно-правовые документы. Также мы информируем о предстоящих деловых мероприятиях, рекомендуем полезную литературу.

Кнопки ПОДРОБНЕЕ содержат активные ссылки, переходите по ним к полным версиям материалов.

С «ТУПИКОМ» вы не зайдете в тупик!

#тупик

@sroprom

Инфраструктурные барьеры ЕТК. Центральный евразийский коридор

Евразийские транспортные коридоры обещают новые возможности для развития торговли, но имеют серьезные барьеры (примеры: МТК ТРАСЕКА, Северный евразийский коридор).

Центральный евразийский коридор (ЦЕК) - это широтный маршрут, проходящий по территории Казахстана, соединяющий Западную Европу с КНР. Он обеспечивает транспортные связи с морскими портами Китая и является важным элементом системы евроазиатских транспортных связей.

Прогнозируемый в целевом сценарии объем транзитных контейнеров, перевозимых
по ЦЕК, может составить к 2030 г. 1,5 млн ДФЭ. Казахстан хочет нарастить объем перевозок по ТМТМ до 0,5 млн ДФЭ, использующему те же, что и на ЦЕК, погранпереходы Достык и Алтынколь (хотя их активно развивают последние 2 года).🫡

Что поможет ЦЕК?
Строительство третьего погранперехода Бахты/Чугучак между Казахстаном и Китаем, а также ж.-д. линии Аягоз — Бахты, которая должна связать новый погранпереход с сетью Казахстанских железных дорог.

#ЕТК

🔍 Метод FMEA: Как предотвратить сбои и повысить надежность вашей инфраструктуры

В стремлении к бесперебойной работе и максимальной надежности вашей системы, метод FMEA (Анализ видов и последствий возможных отказов) становится вашим незаменимым инструментом. Этот метод поможет выявить потенциальные проблемы на ранних этапах и предотвратить их негативное воздействие.

Что такое FMEA?
FMEA (Failure Modes and Effects Analysis) — это структурированный подход к идентификации возможных видов отказов в системе и оценке их последствий. Метод позволяет понять, как и почему могут возникнуть сбои, а также оценить их потенциальное влияние на работу системы.

Как это работает?

🚨 Идентификация видов отказов
Определите все возможные виды отказов компонентов и систем, которые могут произойти. Это может включать механические неисправности, ошибки в работе оборудования или сбои в программном обеспечении.

📉 Оценка последствий отказов
Проанализируйте, как каждый вид отказа может повлиять на работу системы. Оцените потенциальное влияние на производственные процессы, безопасность и финансовые потери.

🔍 Определение причин отказов
Выявите коренные причины, которые могут привести к возникновению отказов. Это может быть износ компонентов, ошибки в проектировании или неправильное обслуживание.

⚠️ Оценка риска
Оцените вероятность возникновения каждого вида отказа и его потенциальные последствия. Это поможет вам приоритизировать действия по устранению наиболее критичных проблем.

🛠 Разработка мер по устранению рисков
На основе анализа разработайте и внедрите меры для предотвращения или снижения вероятности отказов. Это может включать улучшение технического обслуживания, модернизацию оборудования или изменения в процессе работы.

📈 Мониторинг и обновление
Регулярно пересматривайте и обновляйте ваш анализ в соответствии с изменениями в системе и появлением новых рисков.

Почему это важно?
Метод FMEA помогает вам:

1️⃣ Снизить риски и затраты на ремонт: Раннее выявление проблем снижает вероятность дорогостоящих аварий и простоев.
2️⃣ Повысить надежность и безопасность: Проактивное управление рисками обеспечивает более стабильную работу и безопасность вашей инфраструктуры.
3️⃣ Улучшить процессы: Метод помогает оптимизировать процессы и повысить общую эффективность работы.

Использование FMEA в управлении вашей железнодорожной инфраструктурой позволит вам быть на шаг впереди возможных проблем и обеспечить бесперебойную работу вашего бизнеса.

#FMEA #АнализОтказов #Надежность #УправлениеРисками #ЖелезнодорожнаяИнфраструктура #Логистика #Инновации

На что мы можем повлиять?

Сейчас идет обсуждение 6 проектов затрагивающих развитие железнодорожного транспорта от Минтранса России:

1️⃣ Перечень нормативных правовых актов, содержащих обязательные требования (ОТ) , подлежащих оценке применения в 2025 году (в соответствии с п. 38) Приказ Минтранса России от 18.02.2021 № 41 Об утверждении Порядка и сроков проведения аттестация работников железнодорожного транспорта, ответственных за погрузку, размещение, крепление грузов в вагонах, контейнерах и выгрузку грузов, а также порядка формирования аттестационных комиссий.

Дата окончания публичного обсуждения завтра...
ID проекта: 151109

2️⃣ Перечень нормативных правовых актов, содержащих ОТ, подлежащих оценке применения в 2025 году (в соответствии с п. 37) Приказ Минтранса России от 19.10.2020 № 428 Об утверждении Порядка поведения обязательных предварительных (при поступлении на работу) и периодических (в течение трудовой деятельности) медицинских осмотров.

Дата окончания публичного обсуждения завтра...
ID проекта: 151106

3️⃣ Перечень нормативных правовых актов, содержащих ОТ, подлежащих оценке применения в 2025 году (в соответствии с п. 36). Постановление Правительства Российской Федерации от 31.12.2020 № 2417 О лицензировании отдельных видов деятельности на железнодорожном транспорта.

Дата окончания публичного обсуждения завтра...
ID проекта: 151096

4️⃣ Проект приказа Минтранса России «Об определении Порядка примыкания к железнодорожным путям необщего пользования строящихся железнодорожных путей необщего пользования»

Дата окончания публичного обсуждения 25 октября 2024 г.
ID проекта: 146965

5️⃣ О внесении изменений в Перечень критериев технических и технологических возможностей осуществления перевозок, отсутствие которых является для перевозчика и владельца инфраструктуры железнодорожного транспорта общего пользования основанием отказа в согласовании запроса-уведомления на перевозку порожнего грузового вагона, порожних грузовых вагонов, утвержденный приказом Министерства транспорта Российской Федерации от 7 июля 2015 г. № 214

Дата окончания публичного обсуждения 1 ноября 2024 г.
ID проекта: 151377

6️⃣ Проект приказа Минтранса России «О внесении изменений в Правила перевозок пассажиров, багажа, грузобагажа железнодорожным транспортом, утвержденные приказом Минтранса России от 5 сентября 2022 г. № 352».

Дата окончания публичного обсуждения 6 ноября 2024 г.
ID проекта: 149175

💼 Кейс в деталях: Автоматизация и оптимизация планирования внутренней логистики

Сегодня предлагаю рассмотреть не как все хорошо получилось, а почему. В логическом центре была проблема в больших трудозатратах сотрудников и «неоптимальности» внутренней логистики, которую находили в месячных срезах, но не могли исправить. Например, подбор неподходящих транспортных средств, некорректные маршруты. В общем, это как перевозить 3 чайника в среднетоннажнике, а надо бы плотненько как в тетрисе.

🦾 Основная часть оптимизации была по 4 направлениям:

1️⃣ Моделирование транспортных потоков

📍Методы динамического программирования для моделирования транспортных потоков и оптимизации маршрутов.

📍Алгоритм Флойда-Уоршелла для нахождения кратчайших путей между узлами сети.

2️⃣ Оптимизация загрузки ТС и контейнеров

📍Алгоритмы линейного программирования для оптимизации загрузки ТС и контейнеров, учитывая ограничения по вместимости и весу.

📍Метод ветвей и границ для поиска оптимального решения.

3️⃣ Интеграция и обработка информации из смежных систем

📍API для интеграции с информационными системами заказчика и внешними навигационными системами.

📍Алгоритмы обработки и анализа данных в реальном времени для получения актуальной информации о состоянии транспортных средств и контейнеров.

4️⃣ Автоматизация распределения сборных грузов

📍Алгоритмы машинного обучения для прогнозирования спроса на транспортные услуги и автоматизации распределения сборных грузов.

📍Методы кластеризации для группировки грузов по схожим характеристикам и оптимизации маршрутов.

Хотите узнать больше о том, как повысить эффективность вашего производства? Свяжитесь с нами и мы подберём индивидуальное решение для вашего бизнеса бесплатно!

#автоматизация #оптимизация #логистика #транспорт #бизнес

Интеграция имитационной модели и цифрового двойника объекта транспортной инфраструктуры

🤔 Проблема синхронизации данных

• Цифровой двойник получает данные из реального мира в реальном времени (IoT-датчики, системы управления), а имитационная модель работает с более обобщенными данными и может иметь свои внутренние часы.
• Разница в форматах данных, времени и точности может привести к несогласованности и неправильной работе системы.

Решение может быть в использовании:

📍 Единого хранилища данных.

📍 Временных штампов.

📍Событийно-ориентированной архитектуры.

📍Инструментов синхронизации.

📍Методов агрегации данных.

📍Искусственного интеллекта.

Про что рассказать подробнее? 👇 Делитесь опытом в комментариях! 👇

#Интеграция #ИМ #ЦД #Проблемы

Кто создает имитационные модели?

Многие команды разработчиков действительно создают мощные системы моделирования. Однако на синтез модели уходит много времени, что усложняет процессы подготовки исходных данных и формализации технологии работы исследуемого объекта. Как следствие, разные команды при моделировании одного и того же объекта могут получать несопоставимые друг с другом результаты 😱 (это я про выводы еще не говорил).

Создание модели должно быть ориентировано на технологов, а не на программистов!

Такую мысль я пытаюсь донести на конференциях по моделированию. В ответ я слышу, что это сложно и формализовать процесс наполнения имитационной модели слишком трудоемко (мягко выражаясь). Хотя вот пример того, что можно алгоритмически формализовать упрощение исходных данных. И таких примеров вагон и маленькая тележка.

Но начнем, пожалуй, со структуры имитационного комплекса, который мы разработали в нашей команде и используем для разработки технико-технологических решений по развитию объектов ж.-д. инфраструктуры. Рассмотрим концептуально без погружения в интерфейсы.

Конечно, пост будет в любом случае 🤓
Но если здесь появиться хотя бы 15 реакций, то я буду верить, что вам это интересно.

p.s. Также готовятся посты про важные аспекты интеграции какой-то модели и цифрового двойника. Но планирую писать про имитационные модели, т.к. в моем понимании эта модели шире и включают в себя информационные модели. Хотя соглашусь и с тем, что последние в зависимости от детализации могут быть более сложными в структурном отношении, чем имитационные модели транспортной инфраструктуры для наших задач.

Вопросы и предложения?👇

Структура входных параметров в имитационном комплексе

Состоит из 7 взаимосвязанных блоков:

1️⃣ Топология: инфраструктура объекта в виде плана или схемы.

2️⃣ Категории: перечень потоков из операций с общими характеристиками. Каждый поток можно представить в виде ТЦ (п.3).

3️⃣ Технологическая цепочка: последовательность выполнения О (п.4).

4️⃣ Операции: базовая единица моделирования, которая имеет уникальные параметры и в то же время подтягивает в себя параметры из топологии (п.1), устройств (п.5) и шаблонов (п.6).

5️⃣ Устройства: дополнительный ресурс, который необходимо проверить в модели и использовать в операции.

6️⃣ Шаблоны: наборы нетиповых макро-операций, которые состоят из множества других операций. Алгоритмически уже внедрены в комплекс без необходимости прописывания логики (н-р: формирование состава).

7️⃣ Конфигурация. Влияет на все блоки параметров, т.к. содержит элементы управления алгоритмами, законы распределения и др.

#Про_ИК

☑️ Уважаемые подписчики!

Вашему вниманию предлагается очередной выпуск инфобуклета «ТУПИК». Это дайджест ключевых новостей, касающихся железнодорожного транспорта необщего пользования.

В нем вы найдете новости и события, интересную статистику и результаты опросов, ссылки на новые нормативно-правовые документы. Также мы информируем о предстоящих деловых мероприятиях, рекомендуем полезную литературу.

Кнопки ПОДРОБНЕЕ содержат активные ссылки, переходите по ним к полным версиям материалов.

С «ТУПИКОМ» вы не зайдете в тупик!

#тупик

@sroprom

Как синхронизировать данные в реальном времени: имитационная модель и цифровой двойник

Управление транспортной инфраструктурой требует быстрой и точной информации. Имитационные модели и цифровые двойники - это мощные инструменты для оптимизации работы инфраструктуры, но их эффективность зависит от синхронизации данных в реальном времени.

Событийно-ориентированная архитектура (Event-driven architecture - EDA) - это решение, которое обеспечивает гибкость, масштабируемость и надежность системы.

Как работает EDA?
Вместо прямого обмена данными между системами (когда одна система ждет ответа от другой), EDA использует асинхронный подход.

Система, генерирующая данные, “публикует” событие в определенный канал. Другие системы, заинтересованные в получении этих данных, “подписываются” на этот канал и получают событие, когда оно публикуется.

События используются как сигнал о изменениях в данных, что позволяет синхронизировать имитационную модель и цифровой двойник в реальном времени.

Преимущества EDA для транспортной инфраструктуры:

Гибкость: Позволяет легко добавлять новые системы и изменять конфигурацию без изменения кода существующих систем, что важно для постоянно развивающейся инфраструктуры.

Масштабируемость: Легко масштабируется для обработки больших объемов данных от множества источников.

Надежность: Системы продолжают работать даже при отказе одной из систем, обеспечивая бесперебойность работы транспортной инфраструктуры.

Реальное время: Позволяет синхронизировать данные в реальном времени, что критически важно для оперативного управления.

Общий пример взаимодействия систем:

1️⃣ Цифровой двойник получает данные от IoT-датчиков о событии.

2️⃣ Цифровой двойник “публикует” событие в специальный канал.

3️⃣ Имитационная модель “подписана” на этот канал и получает информацию о событии. Здесь также может быть несколько систем подписанных на этот канал для дальнейших анализов и решений. Но мы их сейчас опустим.

4️⃣ Имитационная модель анализирует данные о событии, сопоставляет их с информацией из других систем (например, данными о свободных площадях, транспортном потоке, состоянии оборудования), и планирует управленческие решения, чтобы отправить одно заветное событие в ответ.

5️⃣ Система управления “подписана” на каналы с возможными решениями от модели. Тут же прописываются дополнительные опции. Например: “дефолтные” действия в случае не поступления информации от модели; предупреждения оператору; публикации дополнительных событий в каналы в зависимости от изменения ситуации.

EDA - это гибкая и надежная система, которая делает управление транспортной инфраструктурой более эффективным и безопасным.

Работали с EDA? Делитесь опытом в комментариях!

#транспортная_инфраструктура #цифровой_двойник #имитационное_моделирование #eventdrivenarchitecture #IoT #управление_инфраструктурой #технологии

Какие параметры характеризуют категорию транспортного потока в модели?

Продолжаю рассказывать про структуру имитационного комплекса для моделирования работы ж.-д. инфраструктуры.

Если сформулировать максимально просто, то

Категория – это упорядоченное множество операций

Упорядочивание в виде графа, но об этом позже.

Общие характеристики категории без учета подключения законов распределений случайных величин для отдельных параметров приведены на рисунке 👆

Можно ли описывать таким образом в модели не поезда, а автомобили и суда? - Да. Они будут привязываться к своей части топологии и параметр вагон для них не нужен. Если мы хотим детализировать моделирование до грузов, то тут уже подключаются характеристики конфигурации модели в части продолжительность выполнения операции и "работа склада" - но об этом тоже потом)

Если будут другие вопросы к параметрам, отвечу с удовольствием в комментариях 👇

#Про_ИК

Инфраструктурные барьеры ЕТК. МТК «Север – Юг»

Мультимодальный МТК «Север – Юг» связывает северо-западную часть Евразийского экономического союза, страны Балтии и Скандинавии с государствами Центральной Азии, Персидского залива и Индийского океана. Коридор включает инфраструктуру ж.-д., автомобильного, внутреннего водного и морского транспорта, 10 крупных морских портов на Каспии (Астрахань, Оля, Махачкала, Баку/Алят, Актау, Курык, Туркменбаши, Энзели, Ноушехр, Амирабад), порты Персидского залива (Бендер-Хомейни, Бендер-Аббас и Чабахар), автомобильные и ж.-д. пункты пропуска, логистическую инфраструктуру, а также международные аэропорты.

Основные недостающие звенья и узкие места:

1️⃣ для Западного маршрута — отсутствие соединения линии Решт – Астара на территории Ирана;

2️⃣ для Транскаспийского маршрута — отсутствие линейного мультимодального контейнерного сервиса, дефицит контейнеровозов, недостаточные глубины Волго-Каспийского судоходного канала;

3️⃣ для Восточного маршрута — качество автодорожной инфраструктуры и отсутствие скоростного автомобильного сообщения вдоль восточного берега Каспийского моря, недостаточная пропускная способность ж.-д. погранпереходов между Туркменистаном и Ираном.

Ключевые узкие места коридора, которые будут препятствовать достижению объемов перевозок грузов 30–35 млн тонн в год:

1️⃣ Однопутный неэлектрифицированный участок Османлы – Астара протяженностью 183 км и пропускной способностью 3 млн тонн (Азербайджан). Требуются строительство второго главного пути и электрификация.

2️⃣ Участок Ялама – Баладжары протяженностью 188 км и пропускной способностью
до 7 млн тонн (Азербайджан). Износ путевого хозяйства не позволяет увеличить объем грузовых перевозок.

3️⃣ Терминал Астара (Иран), перерабатывающей способностью менее 1 млн тонн. Требуются реконструкция и развитие, доведение перечня и объема операций в соответствии с передовой международной практикой функционирования ж.-д. погранпереходов.

4️⃣ Однопутный неэлектрифицированный участок ж/д Решт – Казвин протяженностью 165 км, проходящий в горах (Иран). Недостаточное количество разъездов препятствует увеличению размеров движения.

5️⃣ Однопутный неэлектрифицированный участок Гармсар – Инче-Бурун протяженностью 495 км и пропускной способностью 2,5 млн тонн (Иран). Участок проходит в горах, имеет значительное (порядка 100) тоннелей. Он характеризуется недостаточным путевым развитием и длиной приемоотправочных путей на станциях, а также устаревшей системой управления движением поездов.

6️⃣ Участки Орск – Кандыагаш, пропускной способностью 7 пар поездов в сутки, Макат – Сагыз (8 пар), Бейнеу – Мангыстау (8 пар), Шалкар – Бейнеу (6 пар), Мангыстау – Узень (7 пар) (Казахстан). Требуется строительство вторых главных путей, разъездов и удлинение путей на станции Илецк-1.

7️⃣ Ж.-д. пункт пропуска Дербент (Россия). Существующая пропускная способность составляет 7,9 млн тонн. Развитие пограничной станции, удаленной на 37 км от границы, сдерживается расположением в черте города с плотной застройкой.

8️⃣ Пограничные станции Сарахс и Акяйла (Туркменистан) перерабатывающей способностью соответственно 7–10 и 4 млн тонн. Требуется внедрение современных технологий по перевалке грузов и перестановке контейнеров.
#ЕТК

Оборот вагона. Причины ухудшения показателей, которых пока нет

Данные по обороту вагонов за октябрь должны скоро появиться, но уже сейчас можно сделать предположение о том, что положительной динамики мы не увидим даже при наличии «высокой базы»…

Почему? Главными проблемами остаются:

Избыток порожних вагонов на сети.
При этом РЖД сдерживает допуск вагонов на сеть директивными ограничениями, но 24 октября О.В. Белозёров отметил, что снижения количества курсирующих по сети порожних вагонов не произошло. В свою очередь железнодорожные операторы пожаловались написали открытое письмо советнику президента РФ по международному сотрудничеству в сфере транспорта И.Е. Левитину, хотя сами наращивают парк, который и так избыточен, продолжают оперировать порожним парком в собственных интересах (кстати, одна из очень старых причин увеличения порожнего пробега вагонов: собственник прогоняет свой парк через ремонт у "своей" ВРК).

Нехватка локомотивных бригад на сети.
С запозданием стали принимать меры по увеличению зарплат, но разве это поможет победить «удобный» график работы (когда люди сидят на отменах или ждут смену бригад из-за стоянки по неприему)?

⚡️ Оборот вагона.

Данные от РЖД появились. Ожидаемый рост показателя.
Итого оборот вагона составляет ~21,8 сут (+1,7% к сентябру, +12,2% г/г).

3,39 сут - в движении;
0,61 сут - на промежуточных станциях;
9,55 сут - под грузовыми операциями;
8,24 сут - на технических станциях.

И если в сентябре оборот вагона увеличивался из-за простоев под грузовыми операциями, то в октябре из-за простоев на технических станциях.

Проблемы не уходят, но видны попытки переложить из пустого в порожнее.

Как оценить сроки и стоимость разработки софта?

Нужно внедрить систему для мониторинга оборудования/персонала или систему управления/поддержки принятия решений или просто/сложно что-то разработать? И как оценить срок и стоимость разработки?

Есть простая и в целом надежная модель издержек разработки:
COnstructive COst MOdel (COCOMO).

Модель рассчитывает трудоемкость разработки как функцию от размера программы. Этот размер - оценка ПО в тысячах строк кода (KLOC). KLOC модель не подскажет, но этот параметр можно определить с помощью экспертной оценки, анализа аналогичных проектов и функциональных требований к разрабатываемому софту.

Определяемся с командой:

Organic mode – маленькие команды с хорошим опытом работы и не жесткими требованиями к разработке.

Intermediate/Semi-detached mode – средние по размеру команды со смешанным опытом разработки и со смешанными требованиями (как жесткими, так и нет).

Intered/Embedded mode – разрабатываются с учетом множества жестких ограничений (по аппаратному, программному, операционному обеспечению и т.д.).

Добавляем коэффициенты по надежности, размеру БД, сложности, быстродейсвию и др. (всего 15 коэффициентов).

Онлайн, без смс и регистраций этой моделью можно воспользоваться тут.

Какие параметры характеризуют топологию в модели?

Продолжаю рассказывать про структуру имитационного комплекса для моделирования работы ж.-д. инфраструктуры.

Общие характеристики топологии на рисунке 👆

В слое план-схема задается граф путевого развития (для красоты можно рисовать сопряжения, но для модели они не несут смысловой нагрузки; ограничения по скорости задаем отдельно). Конфигурация графа влияет на  секционирование.

В слое секции идет автоматизированное разбиение графа на изолирующие секции для построения маршрутов в ходе симуляции. Там же задаем нюансы: включаем секцию в маршрутное размыкание, объединяем секции.

Для привязки технологии к топологии в модели нужно задавать только пути (исключение: включение в маршрут обязательного использования отдельных секций), остальное (реализация корреспонденций) автоматизируется.

Если будут другие вопросы к параметрам, отвечу с удовольствием в комментариях 👇

#Про_ИК

Когда имитационная модель – это цифровой двойник?

Цифровой двойник (ЦД) и имитационная модель — это не одно и то же. Хотя обе модели представляют систему в цифровом виде, их ключевое различие заключается в связи с реальным объектом.

Цифровой двойник обладает двумя основными характеристиками:

1. Уникальная идентификация реального объекта: ЦД представляет конкретный, физически существующий объект на протяжении всего его жизненного цикла — от проектирования до вывода из эксплуатации. Это не просто абстрактная модель, а виртуальное представление одного конкретного объекта.

2. Отображение реального состояния: ЦД постоянно обновляет свое состояние, используя данные из реального мира. Эти данные, полученные, например, с помощью датчиков IoT, описывают текущее и историческое состояние объекта. Частота обновления может варьироваться: для локомотива это может быть непрерывный мониторинг, а для цепочки поставок — периодическая синхронизация.

В отличие от ЦД, имитационная модель не привязана к конкретному объекту. Она может моделировать поведение системы в целом, не обязательно отражая состояние одного единственного объекта. Хотя имитационная модель может использовать реальные данные, она не обязана это делать и не отражает состояние конкретного объекта в реальном времени.

Если модель соответствует однозначно идентифицируемому объекту, а её состояние соответствует ему с достаточной точностью, то её можно считать цифровым двойником.

Таким образом, ЦД — это имитационная модель, тесно связанная с конкретным физическим объектом и постоянно обновляющаяся на основе данных из реального мира. В некоторых случаях ЦД может даже взаимодействовать с физическим объектом, влияя на его работу. Например, исторические данные, полученные от старых роботов-комплектовщиков на складе, могут использоваться для составления графиков технического обслуживания для эффективной работы новых устройств.

Рабочий лайфхак

Установите датчики у себя на производстве и увеличьте производительность.

Датчики должны быть подключены к системе мониторинга, которая может показывать текущее состояние, загрузку и неисправности оборудования (количество показателей для мониторинга ограничивается фантазией и местными условиями).

Лайфхак для предпринимателей

Скажите, что установили датчики и наблюдайте увеличение производительности.

Наличие наблюдателя изменяет показатели измеряемой системы.