Materiały konferencyjne SEP 2021

Smart wearable, punkty dostępowe, serwery to nie jedyne elementy jakie można wdrożyć w tej architekturze. Można dodatkowo przesyłać dane do serwerów z bramek wejściowych. Te- go typu dane są kluczowe w przypadku organizacji akcji ratunkowych, kiedy można połączyć dane z bramek wejściowych z danymi smart wearable i uzyskać informację o pracowniku, np. czy wszedł lub opuścił teren danego oddziału wydobywczego. PODSUMOWANIE W tym artykule skoncentrowano się na rozwiązaniach Big Data oraz IoT dla przedsiębiorstw górniczych. Na podstawie przeprowadzonego badania literatury oraz analizy wielozakładowe- go przedsiębiorstwa, przedstawiono przykłady zastosowań BD i IoT oraz zidentyfikowano główne wyzwania związane z rozbudową architektury ICT o BD i IoT w przedsiębiorstwach górniczych. Przydatność użycia urządzeń zaliczanych do IoT w przypadku przedsiębiorstwa górniczego przedstawiono na przykładzie użycia czujników (smart wearable) do zbierania da- nych o lokalizacji i parametrach życiowych pracowników dołowych i ich otoczenia. W przy- padku wielozakładowych przedsiębiorstw górniczych architektura BDA powinna stanowić de- dykowany projekt, uwzględniający potrzeby biznesowe firmy oraz zachodzące w niej procesy. Natomiast wskazane jest opisywanie studiów przypadków istniejącej architektury lub propozy- cję takiej architektury w przedsiębiorstwie górniczym. Będą one różnić się koncepcją oraz za- stosowanym sprzętem i oprogramowaniem. Jednak opis takiej architektury, pokazanie zastoso- wania urządzeń IoT w realizowanych procesach biznesowych, identyfikacja korzyści oraz wad takiego rozwiązania może być inspiracją do projektowania przydatnej architektury systemu in- formatycznego w przedsiębiorstwie górniczym. Zaprojektowana architektura ICT dla wieloza- kładowego przedsiębiorstwa górniczego może być potem wdrażana stopniowo, obejmując ko- lejne obszary działalności oraz zakłady. Architektura ICT z oprogramowaniem i sprzętem Big Data oraz IoT może być kluczowym rozwiązaniem pozwalającym na przeprowadzanie optymalizacji procesów, jak i predykcję zda- rzeń niepożądanych. Ogrom danych pozyskiwanych za pomocą rozwiązań IoT, przy wykorzy- staniu technologii Big Data mogą stanowić istotne informacje w zapobieganiu awarii oraz wzrostu bezpieczeństwa pracowników w kopalni. Jednym z podstawowych zadań przedsię- biorstw górniczych jest szukanie rozwiązań, które zminimalizują wystąpienie zagrożeń dla ży- cia i zdrowia pracowników. Dalsze badania będą koncentrowały się w obszarze projektowania architektury uwzględnia- jącej przesyłanie danych niemalże w czasie rzeczywistym pochodzących z urządzeń IIoT. Do- celowa architektura powinna posiadać systemy, które na podstawie tych danych będą w stanie w czasie rzeczywistym ostrzegać dyspozytorów maszyn i urządzeń o potencjalnych zagroże- niach. Pozyskane dane po odpowiednim procesie oczyszczenia (przygotowania danych) mają posłużyć do budowy modeli uczenia maszynowego, które będą wykorzystywane do predykcji niepożądanych zdarzeń (awarie, konieczność serwisu urządzeń, itp.).