Инженерные кейсы

Семантическая карта PLC-сигналов и узлов станка

Технологический стек

  • Python
  • PLC
  • Mitsubishi
  • ClickHouse
  • YAML
  • HMI
  • Electrical Schematics
  • RAGFlow

Задача

Станок отдавал тысячи активных PLC- и регистровых сигналов, но у большинства не было понятных названий и прямой связи с физическими узлами. Исходная логика PLC была недоступна, поэтому семантику нужно было выводить из подтверждений, а не догадок.

Что я сделал

  • Объединил каталоги коллектора, YAML-реестры, HMI-ссылки и электрические схемы в рабочий инвентарь сигналов.
  • Связал регистры-кандидаты с историей ClickHouse и проверил наличие стабильных и осмысленных временных рядов.
  • Провёл read-only smoke-тесты и полевую валидацию спорных связей, после чего зафиксировал подтверждённые соответствия в semantic registry.

Подход

Для каждого узла я сокращал широкий список адресов до набора опорных сигналов, сопоставлял переходы с реальными операциями и документировал уверенность и нерешённые вопросы. Техническая документация также индексировалась в RAGFlow для поиска.

Масштаб

Сводный каталог коллектора содержал около 7 271 активного сигнала из нескольких функциональных групп и узлов станка.

Результат

  • Низкоуровневые адреса превращены в поддерживаемую карту компонентов и процессов.
  • Создана семантическая основа для мониторинга, отбора признаков и следующих ML-исследований без заявлений о доступе к исходному коду PLC.