مفهوم و معماری سامانه Edge AI Pipeline
AI-BASED ANOMALY DETECTION AND FAULT PREDICTION
[ROADMAP] EDGE AI PIPELINE: OFFLINE OLLAMA + LOCAL MPC OPTIMIZER
۱ - Edge AI (هوش مصنوعی در لبه / محلی)
برخلاف مدل‌های متکی به کلود (اینترنت)، در این معماری تمامی پردازش‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی مستقیماً بر روی سرور یا سخت‌افزار مستقر در سایت (On-Premises / اتاق کنترل) اجرا میشوند:
- امنیت داده‌ها (Air-Gapped): داده‌های تلمتری، سنسورها و پلنت به هیچ عنوان از شبکه محلی خارج نمی‌شوند.
- پاسخ‌دهی بلادرنگ (Zero-Latency): تصمیم‌گیری‌ها بدون تاخیر شبکه و در کسری از میلی‌ثانیه انجام می‌پذیرد.
- استقلال کامل (Offline): بدون نیاز به اینترنت، سیستم با حداکثر پایداری به کار خود ادامه می‌دهد.
۲ - خط لوله پردازش داده (Pipeline Architecture)
۱. دریافت داده (Ingestion)
دریافت بلادرنگ اطلاعات از
(OPC Client).
۲. پالایش (Preprocessing)
فیلتر نویز، نرمال‌سازی سیگنال‌ها و آماده‌سازی داده در حافظه موقت سیستم.
۳. استنتاج (Offline Ollama)
تحلیل هوشمند رفتار سیستم و شناسایی زودهنگام ناهنجاری‌ها
(ANOMALY).
۴. کنترل بهینه (Local MPC)
پیش‌بینی وقوع خطا
(FAULT) و محاسبه فرامین اصلاحی بهینه در کسری از زمان.
۳. نقش ارکان کلیدی سیستم
- Offline Ollama: موتور اجرای محلی و سریع مدل‌های هوشمند بدون نیاز به پردازش ابری.
-
Local MPC Optimizer:
کنترل‌کننده پیش‌بین مدل
(Model Predictive Control)
جهت بهینه‌سازی پارامترهای عملیاتی و پیشگیری از رخداد خطاهای پرهزینه.
- استقلال کامل (Offline): بدون نیاز به اینترنت، سیستم با حداکثر پایداری به کار خود ادامه می‌دهد.
خلاصه بیانیه سیستم:
این سامانه یک چرخه پردازش هوشمند، خودکفا و کاملاً On-Premise است که بدون وابستگی به شبکه خارجی، رفتار تجهیزات را پایش کرده و با تحلیل ناهنجاری‌ها و کنترل بهینه، وقوع خطا را قبل از وقوع پیش‌بینی و مدیریت می‌نماید.
