Разработка моделей и алгоритмов взаимодействия систем ERP с IoT платформой
ВВЕДЕНИЕ
В современном мире цифровизации и автоматизации бизнес-процессов, системы Enterprise Resource Planning (ERP) и Internet of Things (IoT) играют ключевую роль в управлении предприятиями и сборе данных. ERP-системы предоставляют комплексный подход к управлению ресурсами, бизнес-процессами и информацией, в то время как IoT платформы позволяют подключать и собирать данные с различных устройств, сенсоров и сетей.
Взаимодействие между системами ERP и IoT платформой представляет собой важную составляющую цифровой трансформации предприятий. Это позволяет объединить данные о бизнес-процессах и информацию, полученную от устройств IoT, для улучшения управленческих решений, оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности предприятия.
Однако, успешное взаимодействие между системами ERP и IoT платформой требует разработки моделей и алгоритмов, которые обеспечивают эффективную передачу данных и взаимодействие между этими системами.
СОДЕРЖАНИЕ
1 ОСНОВЫ СИСТЕМ ERP И IOT ПЛАТФОРМЫ.. 8
1.1 Обзор систем ERP и их основных компонентов. 8
1.2 Обзор IoT платформы и ее архитектуры.. 14
1.3 Различия между системами ERP и IoT платформами и возможности их взаимодействия 42
2 РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МЕЖДУ СИСТЕМАМИ ERP И IOT ПЛАТФОРМОЙ.. 45
2.1 Определение требований к взаимодействию систем ERP и IoT платформы.. 45
2.2 Разработка модели взаимодействия, включая архитектуру, протоколы и интерфейсы 49
2.3 Описание выбранного подхода и обоснование его применимости. 55
3 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МЕЖДУ СИСТЕМАМИ ERP И IOT ПЛАТФОРМОЙ.. 59
3.1 Разработка алгоритмов обмена данными между системами ERP и IoT платформой 59
3.2 Тестирование и анализ эффективности разработанных алгоритмов. 62
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 73
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Allen B., Samaniego M., Nowlan E. Applying Internet of Things (IoT) in Enterprise Resource Planning (ERP) Systems // Proceedings of the 2017 International Conference on Engineering, Technology and Innovation. – IEEE, 2017. – С. 1294-1301.
Amin R., Farshidpour M., Farshidpour S., Remy G., Skoogh A. Integrating IoT and ERP Systems: Requirements, Technologies, and Trends // Procedia Manufacturing. – 2019. – Т. 30. – С. 284-291.
Appelrath H.-J., Reichle R. Integration of ERP and IoT: A Case Study Approach // Proceedings of the International Conference on Business Information Systems. – Springer, Cham, 2017. – С. 334-347.
Choi, J., & Moon, Y. (2020). Development of a Framework for Interoperability between IoT Platform and ERP System. In International Conference on Information Technology Convergence and Services (pp. 50-61). Springer, Cham.
Garg, R., & Saxena, A. (2019). A Framework for Integration of ERP Systems with IoT Platforms. In International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (pp. 390-401). Springer, Cham.
Johnson, M. A., & Rompf, L. (2018). Integration of IoT Platforms with ERP Systems: A Literature Review. In International Conference on Advanced Information Systems Engineering (pp. 373-389). Springer, Cham.
Kuo, Y. L., Shu, H. C., & Chen, C. M. (2018). Integration Model between ERP and IoT Platforms for Smart Manufacturing. In International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence (pp. 202-211). Springer, Cham.
Liu, C., Qiu, S., Xiong, X., & Fan, J. (2019). A Middleware Approach for Integrating IoT Platforms with ERP Systems. In IEEE International Conference on Industrial Internet (pp. 314-319). IEEE.
Операция извлечения данных (Extract) включает чтение информации из соответствующих очередей. Операция преобразования может выполняться специализированными облачными сервисами, такими как AWS Lambda, или с использованием вычислительных ресурсов внутри контейнеров или виртуальных машин. Каждый из этих методов имеет свои преимущества и недостатки. Например, сервис Lambda обеспечивает практически полную автоматизацию, но может занимать значительное время для создания, поэтому не подходит для операций, требующих быстрой реакции на появление новых данных. Кроме того, сервис Lambda неэффективен для постоянных обработок данных, так как его использование оплачивается по времени. Наиболее распространенным и удобным методом являются контейнеризованные вычисления, которые легко масштабируются и могут быть перенесены на различные Backend-системы. Основная цель операции преобразования данных - приведение их к удобному для хранения, сортировки и поиска формату. Для этого данные часто объединяются из разных сообщений и очередей.