АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ РЕЖИМАМИ ПЕРЕДАЧИ ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКИХ СООБЩЕНИЙ В СЕТИ ПРОМЫШЛЕННОГО ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Балакшин Михаил Сергеевич

• Балакшин Михаил Сергеевич
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Балакшин Михаил Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРОЦЕССОВ ПЕРЕДАЧИ ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКИХ СООБЩЕНИЙ ДЛЯ МОНИТОРИНГА И КОНТРОЛЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ОБОРУДОВАНИЯ

1.1 Обзор особенностей использования технологий интернета вещей для мониторинга и контроля функционирования промышленного оборудования

1.2 Анализ средств обеспечения качества доставки телеметрических сообщений в

сети промышленного интернета вещей

Выводы по главе

ГЛАВА 2 ОЦЕНИВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ПРОЦЕССОВ ДОСТАВКИ СООБЩЕНИЙ В СЕТИ ПРОМЫШЛЕННОГО ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ

2.1 Разработка моделей процессов доставки сообщений в сети промышленного интернета вещей

2.2 Оценивание интенсивности пакетного трафика в сети промышленного

интернета вещей

Выводы по главе

ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА И ОЦЕНИВАНИЕ РАБОТОСПОСОБНОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СРЕДСТВ УПРАВЛЕНИЯ РЕЖИМАМИ ДОСТАВКИ ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКИХ СООБЩЕНИЙ

3.1 Разработка алгоритма и системы управления режимами доставки телеметрических сообщений в сети промышленного интернета вещей

3.2 Оценивание работоспособности автоматизированных средств управления режимами передачи телеметрических сообщений в сети промышленного

интернета вещей

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А Акты внедрения результатов диссертаций

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. На современных производственных предприятиях активно внедряются системы промышленного Интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT), позволяющие в реальном времени отслеживать техническое состояние и корректность функционирования используемого оборудования. В составе IIoT-систем функционируют многочисленные сенсорные узлы, подключаемые к определенным элементам производственной аппаратуры (механизмов, машин, технологических линий). Такие сенсорные узлы содержат датчики для измерения значений параметров, с помощью которых контролируется исправность и работоспособность функционирующего промышленного оборудования. Сенсорные узлы снабжены также приемопередающими модулями, предназначенными для получения служебных сообщений для настройки их работы и отправки измеренных телеметрических данных на узел центра управления производственными технологическими процессами (далее - центр управления). Для передачи и приема сообщений сенсорные узлы в качестве оконечных устройств подключаются к IIoT-сети, как правило, с использованием беспроводных каналов.

Применение IIoT-системы должно быть направлено на обеспечение превентивного управления производственными технологическими процессами. Эти процессы необходимо корректировать до моментов возникновения отказов или аварийных ситуаций, добиваясь исключения негативных последствий (вреда здоровью рабочих вследствие механических повреждений, ударов электротоком или возгорания аппаратуры, а также материального ущерба от незапланированного простоя производственных линий, вынужденного приобретения нового оборудования или дорогостоящего ремонта отказавшей аппаратуры). В процессе мониторинга технического состояния функционирующего производственного оборудования из сенсорных узлов IIoT-сети на узел центра управления передаются телеметрические данные с

определенной периодичностью. Они также передаются при выявлении опасных отклонений значений измеряемых параметров от требуемых норм. Чтобы своевременно устранить причины возможных аварийных ситуаций, требуется обеспечение высокой вероятности доставки сообщений, содержащих телеметрические данные. При этом необходимо минимизировать получение центром управления дублирующих сообщений, так как они могут привести к некорректному диагностированию состояния контролируемого оборудования. Кроме того, следует учитывать, что ухудшение характеристик доставки сообщений может быть обусловлено чрезмерным объемом передаваемого в IIoT-сети пакетного трафика. По этой причине также значительно увеличивается энергопотребление сенсорных узлов, поэтому требуется принимать меры к разумному сокращению количества передаваемых в сети пакетов.

Достижение требуемых характеристик доставки данных в сети промышленного Интернета вещей можно обеспечить за счет управления режимами передачи телеметрических сообщений. Одним из наиболее распространенных стандартов, на основе которых функционируют IIoT-системы, является протокол Message Queuing Telemetry Transport for Sensor Networks (MQTT-SN), адаптированный для беспроводных сенсорных сетей. В соответствии с этим протоколом предусмотрена реализация трех режимов, соответствующих различным уровням качества доставки сообщений (Quality of Service, QoS). Кроме этих режимов, управляемым параметром протокола MQTT-SN является также разрешенное число повторных передач тех информационных пакетов, которые были потеряны или некорректно доставлены адресату. Выбор реализуемого режима и разрешенного числа повторных передач существенно влияет на характеристики доставки телеметрических данных. Он должен осуществляться в автоматизированном режиме и обеспечивать значения вероятности доставки сообщений не ниже заданной величины, вероятности доставки дубликатов сообщений не выше заданного значения, а также минимизацию передаваемого в IIoT-сети пакетного трафика. Вышеуказанные аргументы определяют актуальность разработки автоматизированных средств управления режимами

передачи телеметрических сообщений в системе промышленного интернета вещей.

Степень разработанности темы исследования. Созданию и исследованию средств повышения качества передачи данных в системах интернета вещей посвящены работы А.Г. Владыко, Р.В. Киричека А.Е. Кучерявого, А.В. Рослякова, N. Gershenfeld, A. Iera, S. Li, S. Karnouskos, G. Morabito, R. Want, W. He, L.D. Xu и многих других российский и зарубежных ученых. Однако вопросам обеспечения требований к доставке сообщений в IIoT-сетях с учетом специфики контролируемых технологических процессов в научно-технической литературе уделяется недостаточно внимания.

Объектом исследования является процесс передачи телеметрических сообщений для удаленного мониторинга и контроля функционирования промышленного оборудования.

Предмет исследования - модели оценивания характеристик доставки данных и средства автоматизированного управления режимами передачи телеметрических сообщений в сети промышленного интернета вещей.

Цель диссертации - совершенствование процесса доставки данных в сети промышленного интернета вещей на основе разработки алгоритма и системы автоматизированного управления режимами передачи телеметрических сообщений.

Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи исследования:

1) анализ процесса передачи данных в сети промышленного интернета вещей с позиций обеспечения требуемых характеристик доставки сообщений;

2) разработка моделей передачи данных в сети промышленного интернета вещей при реализации различных режимов доставки сообщений;

3) разработка алгоритма автоматизированного управления режимами передачи телеметрических сообщений в сети промышленного интернета вещей;

4) оценивание работоспособности средств автоматизированного управления режимами передачи телеметрических сообщений на основе проведения вычислительных экспериментов.

Методология исследования. В диссертационной работе использованы методы теории вероятности и математической статистики, теории связи, теоретический аппарат вероятностных графов, методология построения автоматизированных систем управления, специализированные программные средства для выполнения вычислительных экспериментов по оцениванию характеристик доставки сообщений в сети промышленного интернета вещей.

Степень достоверности результатов диссертационной работы обеспечивается корректностью математических преобразований, отсутствием противоречий с известными положениями теории и практики автоматизированного управления передачей телеметрических данных в сети промышленного интернета вещей, что иллюстрируется с помощью вычислительных экспериментов. Полученные теоретические результаты согласованы с их реализацией в практической сфере, что подтверждается успешным внедрением разработанных научно-технических решений.

В работе получены результаты, обладающие научной новизной:

1. Модель реализации режима однократных подтверждений информационных пакетов в сети промышленного интернета вещей, которая основана на применении аппарата вероятностных графов и отличается отражением зависимости вероятности доставки и вероятности дублирования телеметрических сообщений от текущих характеристик передачи данных.

2. Модель передачи данных с двойными подтверждениями информационных пакетов в сети промышленного интернета вещей, которая впервые отражает зависимость вероятности доставки телеметрических сообщений от интенсивности битовых ошибок и разрешенного числа повторных передач пакетов.

3. Алгоритм управления режимами передачи телеметрических сообщений в сети промышленного интернета вещей, который обеспечивает научно

обоснованный выбор уровня качества доставки сообщений и разрешенного числа повторных передач пакетов с учетом критериев, обусловленных спецификой контролируемого технологического процесса.

Теоретическая значимость работы состоит в том, что проведенное исследование вносит вклад в развитие теоретических основ построения систем автоматизированного управления доставкой сообщений в беспроводных сетях передачи данных, обеспечивающих мониторинг производственных процессов.

Практическая значимость результатов исследования состоит в возможности их применения при создании автоматизированных средств, позволяющих обеспечить требуемое качество доставки телеметрических сообщений в сети промышленного Интернета вещей. В рамках диссертации получено свидетельство о государственной регистрации программы ЭВМ № 2024682493 «Программный модуль управления качеством передачи данных в системе промышленного Интернета вещей». Результаты диссертации внедрены на предприятии ООО «МТП Лавна» и используются в учебном процессе НИУ «БелГУ», что подтверждено соответствующими актами внедрения.

Положения, выносимые на защиту:

1. Модели передачи данных при реализации различных режимов доставки телеметрических сообщений в сети промышленного интернета вещей.

2. Алгоритм управления режимами передачи телеметрических сообщений в сети промышленного интернета вещей.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Диссертационная работа соответствует паспорту специальности 2.3.3. «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами» по следующим областям исследования:

п. 10 «Формализованные методы анализа, синтеза, исследования и оптимизация модульных структур систем сбора, хранения, обработки и передачи данных в АСУТП, АСУП, АСТПП и др.»;

п. 11 «Методы создания, эффективной организации и ведения специализированного информационного и программного обеспечения АСУТП,

АСУП, АСТПП и др., включая базы данных и методы их оптимизации, промышленный интернет вещей, облачные сервисы, удаленную диагностику и мониторинг технологического оборудования, информационное сопровождение жизненного цикла изделия».

Апробация результатов диссертации. Материалы исследования докладывались и обсуждались на III Международной молодежной научно-практической конференции «Информационные технологии и инжиниринг» (г. Белгород, 2025); Международной научно-практической конференции «Междисциплинарные аспекты современной науки: новые подходы и технологии» (Омск, 2024); Международной научно-практической конференции «Проблемы внедрения и применения результатов инновационных исследований и пути их решения» (Киров, 2024); Международной научно-практической конференции «Интеллектуальные технологии и инновационные подходы в междисциплинарных исследованиях: создание цифрового будущего» (Челябинск, 2024).

Связь работы с научными направлениями, программами и проектами.

Тематика работы соответствует приоритетному направлению развития науки, технологий и техники в Российской Федерации «Информационно-телекоммуникационные системы» (утверждено Указом Президента Российской Федерации от 07.07.2011 № 899). Работа связана с проведением исследований в рамках реализации научного проекта № 25-21-00431 «Разработка моделей и методов управления параметрами и режимами передачи информации в беспроводных системах удаленного мониторинга на базе Интернета вещей и летающих самоорганизующихся сетей» при поддержке РНФ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ, в числе которых 3 статьи в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 1 статья в журнале, индексируемом в международной базе Scopus; 3 работы в материалах научно-практических конференций, 1 свидетельство о государственной регистрации программы ЭВМ.

Личный вклад соискателя. Все основные научные результаты исследования получены автором самостоятельно или при его непосредственном участии.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка сокращений и условных обозначений, двух приложений. Работа изложена на 132 страницах машинописного текста, включающего 9 таблиц, 55 рисунков и список литературы из 188 наименований.

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРОЦЕССОВ ПЕРЕДАЧИ ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКИХ СООБЩЕНИЙ ДЛЯ МОНИТОРИНГА И КОНТРОЛЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ОБОРУДОВАНИЯ

1.1 Обзор особенностей использования технологий интернета вещей для мониторинга и контроля функционирования промышленного оборудования

В настоящее время наблюдается активное внедрение современных цифровых технологий в промышленную сферу в рамках концепции, именуемой «Индустрия 4.0» [Kusiak, 2018; Oztemel, 2020]. Согласно этой концепции, построение производственных систем осуществляется на основе принципов, обозначенных на рисунке 1.1 [Максимов, 2023].

Взаимодействие людей, Запись и хранение

машин, датчиков и полной информации обо

устройств с помощью всех производственных

интернета вещей процессах

Принципы построения систем «Индустрии 4.0»

Компьютерный анализ данных и поддержка принятия решений при выполнении рутинных операций

Полная автоматизация с принятием управляющих решений людьми в нестандартных ситуациях

Рисунок 1.1 - Принципы построения систем в рамках «Индустрии 4.0»

Использование вышеуказанных принципов на производственных предприятиях позволяет добиться существенных преимуществ, ряд которых представлен на рисунке 1.2 [Максимов, 2023].

Рисунок 1.2 - Основные преимущества использования принципов

«Индустрии 4.0»

Внедрение современных цифровых технологий «Индустрии 4.0» в производственной сфере дает возможность решения многих масштабных задач, ориентированных на достижение конкурентных преимуществ как для отдельных предприятий, так и для индустриальных отраслей нашего государства, стремящегося к технологическому лидерству [Максимов, 2023; Харитонов, 2024]. Решение этих задач в конечном итоге направлено на достижение ключевых целей, обозначенных на рисунке

Рисунок 1.3 - Цели, достигаемые в результате внедрения цифровых технологий в

промышленную сферу

Системы «Индустрии 4.0» должны соответствовать следующим основным требованиям [Oztemel, 2020; Alabadi, 2022]:

1) способность выполнять основные процессы в автономном режиме, в котором человеку предоставляется роль общего контроля и принятия решений в нестандартных ситуациях;

2) обеспечение обработки данных в реальном времени в процессе функционирования системы, реагирование на изменение ситуации с минимальной задержкой;

3) способность анализировать большие данные для прогнозирования возможных внештатных ситуаций и превентивного управления производственными процессами;

4) возможность работы с данными, представленными в любых форматах, применение универсальных подходов, обеспечивающих использование различных протоколов взаимодействия системных компонентов;

5) реализация управления ресурсами в условиях наращивания количества функционирующих элементов;

6) использование модульных компонентов, позволяющее при необходимости выполнять их замену, а также создавать из них нужные системные конфигурации;

7) ориентация на стандартизацию используемой архитектуры для преодоления проблем, связанных с применением разнотипных технологий;

8) обеспечение защищенности данных, используемых внутри системы, контроль безопасности доступа и взаимодействия между элементами.

На рисунке 1.4 показано, каким уровням систем «Индустрии 4.0» соответствуют указанные требования [Л1аЬа&, 2022].

N Ф ш с^ 0 1 С л X га 1-га > архитектуры ( \ Уровень предприятия С N £ га т о с^ ^ ш п « |

0 1 с^ о х ы I I га ч и Й 0 1 I е и оз ■=* л ш

о 1£ т о о ш ^ о с^ с ш -е- X .0 ю Я с; т .0 I I ш '5 £ со .0 с; о 1= о и и ^ га со р га 1? га т 0 га 1 к и ^ га т Уровень производства и га 0 р & е р к и 1 е § га р 1= у / 6. Использование модульных компонентов V > " Ё ° | ю § о (О о с О со V

-0 I т 0 1 о 0 .0 ЕЁ 1 с; о 1= _о т .й К ч о со

.0 1- о ю га .о сЗ о о со О т е и I е т е с о е ю О схз Уровень управления к и ^ га со и с; га е 0. Ю г > 2. Обеспечение обработки данных в реальном времени

о X е

(О о о о с О V ) и р О V ^ Уровень устройств V J \

Рисунок 1.4 -Уровни систем «Индустрии 4.0»

Внедрение систем «Индустрии 4.0» способствует обеспечению технологического лидерства России по основным направлениям, обозначенным на рисунке 1.5 [Трофимов, 2022].

Рисунок 1.5 - Основные направления, развитие которых благодаря внедрению систем «Индустрии 4.0» способствует обеспечению технологического лидерства

России

Базовые цифровые технологии концепции «Индустрия 4.0» показаны на рисунке

По сути, эта концепция базируется на использовании распределенных сетей датчиков, измерительных и приемо-передающих устройств, а также вычислительных аппаратно-программных систем для автоматизации и интеллектуального контроля производственных процессов [Айагап, 2024]. Указанные устройства и системы, функционируя на основе цифровых производственных моделей, формируют так называемую «умную» среду

промышленных предприятий, рисунке 1.7 [Трофимов, 2022].

характерные черты которой показаны на

Системы автоматизации

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ РЕЖИМАМИ ПЕРЕДАЧИ ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКИХ СООБЩЕНИЙ В СЕТИ ПРОМЫШЛЕННОГО ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ»

интеллект реальность

Рисунок 1.6 - Базовые технологии «Индустрии 4.0»

С учетом вышеуказанного можно утверждать о том, что обеспечение функционирования «умных» производств базируется, в первую очередь, на использовании технологий интернета вещей. Концепция интернета вещей (Internet of Things, IoT) предполагает реализацию взаимодействия многочисленных технических объектов (устройств) и людей посредством, как правило, беспроводной передачи данных. IoT-сети служат для обеспечения связи между техническими устройствами (вещами), а также между вещами и людьми [Attaran, 2017].

Системы интернета вещей, используемые для мониторинга и управления производственными процессами, именуются системами промышленного

интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) [Alabadi, 2022]. В IIoT-системе к беспроводной сети передачи данных подключены датчики и другие аппаратно-программные средства, позволяющие в автоматизированном виде удаленно контролировать функционирование промышленных объектов [Еленева, 2018; Трофимов, 2022; Жиляева, 2024].

Рисунок 1.7 - Характерные черты «умных» промышленных предприятий

При функционировании «умных» производств использование промышленного интернета вещей дает ряд существенных преимуществ [^Ы^т, 2020; Sengupta, 2020; Pawar, 2023; Воронин, 2025], обозначенных на рисунке 1.8.

Основными целями внедрения ПoT на производстве, указанными в работе [Pawar, 2021], являются:

- снижение экономических затрат;

- увеличение производительности труда;

- минимизация травм и повреждений работников предприятия;

- повышение гибкости производства;

- экономия ресурсов, потребляемых в процессе производства.

Снижение себестоимости производства за счет автоматизации процессов мониторинга и управления

Обеспечение поддержки принятия решений на основе

реализации оптимизированной обработки данных

Повышение безопасности производства на основе предиктивной аналитики данных и оперативного оповещения

Снижение издержек за счет превентивного

управления производственными процессами

Рисунок 1.8 - Преимущества внедрения ПoT на производстве

Эти цели достигаются на основе модернизации производственных процессов, состоящей в реализации автоматического сбора данных о функционировании оборудования [Шабалина, 2020]. Полученные данные можно использовать для построения цифровых двойников, позволяющих выполнять оптимизацию работы контролируемых технических объектов [Picone, 2021]. Обработка и анализ этих данных также позволяет прогнозировать возможные

отказы и повреждения, что повышает эффективность технического обслуживания производственных машин, обеспечивает своевременность проведения ремонтно-восстановительных работ [Pawar, 2023].

Благодаря используемым IIoT-технологиям обеспечивается контроль работы оборудования в реальном времени [Алтухов, 2019; Апанасенко, 2021; Копьева, 2024]. Это позволяет заблаговременно предотвращать отказы, сбои и аварийные ситуации, обеспечивая безопасность труда [Vijayaraghavan, 2019]. Использование технологий интернета вещей дает возможность существенно сократить количество несчастных случаев, происходящих на рабочих местах в процессе выполнения производственных задач [Alabadi, 2022]. В этих целях разработана специализированная IIoT-платформа обеспечения безопасности жизни и здоровья на промышленных предприятиях и других учреждениях, пользователями которой является многочисленный работающий персонал [Roy, 2020].

В научно-технической литературе представлены многочисленные примеры применения промышленного интернета вещей [Коробицына, 2021; Пиковер, 2021; Фурдуй, 2021; Номерчук, 2023; Серебренников, 2024]. IIoT активно применяется во многих промышленных отраслях [Перепелица, 2020; Силкина, 2022; Serhane, 2023], что отражено на рисунке 1.9.

Интеллектуальные системы, которые базируются на функционировании промышленного интернета вещей, применяются для управления процессами транспортировки и хранения товаров [Зырянова, 2021; Верченкова, 2025]. Так, в работе [Zhang, 2018] рассмотрена IIoT-архитектура, предназначенная для сбора, передачи и анализа данных в процессе управления системой производственной логистики. Представлена модель управления транспортировкой и оптимизации логистических процессов на основе применения промышленного интернета вещей, позволяющая выбрать маршрут доставки продукции, а также в реальном времени выполнять наблюдение за температурным режимом, расходом топлива, вибрацией автомобильных колес [Bhargava, 2022]. Благодаря этой разработке

повышается удовлетворенность потребителей и оптимизируется техническое обслуживание используемых транспортных средств.

Рисунок 1.9 - Отрасли применения 11оТ

Предложено применение IIoT в системе управления электрооборудованием, которая позволяет корректировать схему обслуживания пользователей в зависимости от изменения требований к потреблению электроэнергии [Zhang, 2020]. Рассмотрена возможность применения IIoT-датчиков для контроля работы воздушных линий электропередач.

На основе обработки собираемых данных о параметрах передачи электроэнергии прогнозируется техническое состояние линий. Затем результаты прогнозирования используются для изменения топологии системы электроснабжения во избежание возможных неисправностей и перерывов в поставках электроэнергии потребителям [Zhang, 2020].

Разработана структура IIoT-системы обслуживания ветряных электростанций, представленная на рисунке 1.10. В этой структуре на оборудовании ветряных электростанций размещены датчики, используемые для мониторинга работы ветряных турбин.

Рисунок 1.10 - Структура IIoT-системы обслуживания ветряных электростанций

Предложена IIoT-архитектура для крупной энергетической компании, позволяющая осуществлять мониторинг температуры сети многочисленных электрических подстанций [Usamentiaga, 2018]. На основе связи сенсорных и производственных систем обеспечивается своевременное обнаружение неисправностей оборудования при минимальном человеческом участии.

Данные мониторинга передаются для хранения на сервер облачного хранилища и в модуль интеллектуальной обработки, вырабатывающего управляющие рекомендации для операторов, обслуживающих систему [Zhang, 2020].

Развертывание IIoT-сети особенно востребовано на предприятиях, относящихся к опасным производствам [Гавриленко, 2019; Панова, 2022]. В работе [Pawar, 2023] рассмотрено применение промышленного интернета вещей на химическом заводе в условиях выделения вредных паров газов. Здесь для управления производственными процессами предложено использование датчиков следующих параметров:

- температуры;

- охлаждения;

- дыма;

- плотности вещества и др.

Известны примеры применения IIoT-технологий в нефтегазовой отрасли [Чигвинцев, 2019; Абрамов, 2022; Khan, 2024]. Кроме того, в энергетической сфере используются промышленные системы управления энергопотреблением, основанные на функционировании интернета вещей [Брезгин, 2016; Цуриков, 2018; Ullah, 2022].

Данные о текущих значениях контролируемых параметров, полученные с помощью этих датчиков, передаются по сети, а затем анализируются для принятия управляющих решений. При этом, акцентируется внимание на задержках доставки данных в процессе мониторинга, от которых зависит своевременность и адекватность реакции на изменение состояний объектов на предприятии.

Развертывание промышленного интернета вещей применяется для поддержки управления ресурсами и мощностями предприятий в целях устранения проблемных участков в производственных процессах [Tao, 2014; Селиверстов, 2025]. Для предприятий обрабатывающей промышленности предложен IIoT-комплект [Lee, 2017], концептуальная схема которого представлена на рисунке 1.11.

Планшетный ПК

Человеко-машинный интерфейс

IIoT-шлюз

IIoT-шлюз

IIoT-шлюз

Фабрика

Склад

Рисунок 1.11 - ПoT-комплект для предприятий обрабатывающей

промышленности

В работе [Grassi, 2020] предложена IIoT-концепция для управления фрезеровочным процессом. В рамках данной концепции в качестве «вещей» взаимодействуют инструменты и оборудование. В результате такого

взаимодействия осуществляется прогнозирование и контроль производственного процесса, что позволяет обеспечить требуемое качество выпускаемой конечной продукции.

Применение IIoT-сетей позволяет добиться успехов в предотвращении несчастных случаев на предприятиях горнодобывающей промышленности [Qiuping, 2011]. В транспортно-логистической сфере с помощью промышленного интернета вещей есть возможность по всей цепочке поставок получить важную информацию об отслеживании и времени выполнения заказов, осуществлять контроль уровня товарных запасов [Xu, 2014].

Известны примеры применения технологий интернета вещей на предприятиях сталелитейной отрасли. Внедрение IIoT на металлургических заводах дает возможность уменьшить масштаб ручного труда, минимизировать влияние изменения параметров технологических процессов на конечный продукт, что в конечном итоге приводит к улучшению свойств стали [Hassan, 2024]. Благодаря принятию управляющих решений на основе обработки больших объемов данных, отправляемых IIoT-устройствами, удается добиться значительного сокращения дефектов выпускаемых стальных пластин [Zhang, 2025].

Спроектирована IIoT-платформа, предназначенная для применения на предприятиях автомобильной промышленности [He, 2024]. Проведены исследования эффективности применения интернета вещей в отрасли железнодорожного транспорта [Тамаркин, 2018] и железнодорожного машиностроения [Gupta, 2023]. На основе IIoT-систем сбора данных создан метод диагностирования механических неисправностей авиационных двигателей [Wang, 2025], а также разработана модель для интеллектуального анализа динамики турбовентиляторных двигателей летательных аппаратов [Gou, 2019].

В строительной отрасли существуют проблемные вопросы, связанные, в частности, с необходимостью мониторинга и управления парком транспортных средств и другой тяжелой техники. Для решения этих задач предложен аппаратно-программный прототип системы, которая основана на использовании

промышленного интернета вещей и предназначена для выполнения следующих основных функций:

- автоматизированный сбор данных о состоянии строительного оборудования и транспортной техники на основе применения сенсорных технологий;

- передача данных об отслеживаемой технике по каналам беспроводной IIoT-сети дальнего радиуса действия, функционирующей на основе протокола Long Range Wide Area Network (LoRaWAN);

- последующий анализ данных мониторинга для принятия решений по управлению техническим состоянием и использованием строительной техники [Sanchez, 2023].

В работе [Lopez-Leyva, 2019] предложена пятиуровневая система IIoT-автоматизации. В соответствии с этой структурой физические устройства составляют первый уровень, который расположен внизу пирамиды. Принятие решений осуществляется при поддержке компонентов второго уровня. Компоненты третьего уровня выполняют функции централизованного контроля над несколькими удаленными процессами. Уровень номер четыре служит для планирования общесистемных процессов. Пятый уровень, составляющий вершину рассматриваемой пирамиды, осуществляет общее управление всеми производственными процессами и ресурсами.

Архитектура промышленного интернета вещей представлена в виде пяти основных уровней и в работе [Alabadi, 2022]. Функционал этих уровней схематично показан на рисунке 1.12.

Нижний уровень IIoT составляют промышленное оборудование, подключенные к нему датчики, измерительные, исполнительные устройства и аппаратные средства передачи данных. На втором уровне выполняется взаимодействие сетевых компонентов на основе алгоритмов и протоколов связи, с помощью которых осуществляется доставка измеренных данных в виде телеметрических сообщений.

Третий уровень ПoT предназначен для объединения доставленных данных с целью направить их на дальнейшую обработку. При этом агрегация данных может осуществляться на основе централизованного, внутрисетевого, древовидного или кластерного методов [Sirsikar, 2015].

С \

5

ч_)

Уровень интерфейса мониторинга и управления производственными процессами

С \

4

\---

Уровень хранения, обработки и анализа данных

С \

3

V_)

Уровень объединения данных

/ \ 2

^---'

с

Уровень передачи

телеметрических сообщений

V У

С \

1

V_у

Уровень промышленного оборудования, сенсорных и сетевых устройств

Рисунок 1.12 - Основные уровни системы промышленного

интернета вещей

На четвертом уровне реализуется хранение и анализ данных. Эти функции выполняются, в частности, с применением облачных технологий [Kishore, 2022; Wang, 2022; Yan, 2024;], статистических методов [Wen, 2021; Kolisnyk, 2024] и машинного обучения [Ahmed, 2017; Ambika, 2020; Matke, 2023], периферийных и туманных вычислений [Chalapathi, 2021], средств обработки и анализа больших данных [Gandhi, 2023; Qi, 2023]. Наконец, к верхнему уровню IIoT относится пользовательский интерфейс, позволяющий с помощью средств визуализации и

элементов управления осуществлять общий контроль функционирования «умного» производства.

Достижение рассмотренных выше целей использования промышленного интернета вещей возможно при обеспечении требуемого качества доставки данных в ПoT-сети, что осуществляется на уровне передачи телеметрических сообщений. Анализу средств обеспечения качества доставки телеметрических сообщений в сети промышленного Интернета вещей посвящен следующий подраздел работы.

1.2 Анализ средств обеспечения качества доставки телеметрических сообщений в сети промышленного интернета вещей

Под качеством процесса доставки сообщений в сети промышленного интернета вещей будем понимать свойство этого процесса, характеризуемое его вероятностными и временными показателями, к которым относятся:

- вероятность доставки сообщения;

- вероятность доставки сообщения без дублирования;

- вероятность дублирования сообщения в процессе его доставки;

- среднее время (задержка) доставки сообщения и т.д.

Показатели качества доставки сообщений в ПoT-сетях зависят, в первую очередь, от значений характеристик качества передачи данных по беспроводным каналам, в частности, пропускной способности, битовой скорости, интенсивности битовых ошибок, интенсивности передаваемого трафика (нагрузки) и др. Кроме того, качество доставки сообщений в сети промышленного интернета вещей зависит от битовой длины передаваемых сообщений, а также от используемых протоколов беспроводной связи и протоколов передачи данных [Родчанин, 2024]. Протоколы беспроводной связи, которые чаще всего применяются в IIoT-сетях, представлены на рисунке 1.13 [Sontakke, 2021; Tamas, 2024].

Одной из наиболее распространенных технологий беспроводной связи является Bluetooth, которая обеспечивает взаимодействие IIoT-устройств на коротких расстояниях, претерпев ряд усовершенствований с момента своего появления в конце 1990-х годов [Huang, 2023; Sobouti, 2024; Koulouras, 2025; Leonardi, 2025].

Рисунок 1.13 - Наиболее используемые в IIoT-сетях протоколы беспроводной

связи

Пожалуй, наиболее часто используемым протоколом беспроводной связи является Wi-Fi. Он активно применяется в IIoT-приложениях для автоматизации различных производственных процессов [Frascolla, 2022; Mas-Machuca, 2022; Karamyshev, 2024]. В частности, рассмотрено применение этой технологии в сети промышленного интернета вещей на целлюлозно-бумажном заводе [Suthar, 2021],

на предприятиях нефтегазовой сферы и коммунального обслуживания [Karthikeyan, 2022] многих других. Технология Wi-Fi постоянно совершенствуется путем внесения поправок в стандарт IEEE 802.11 [Fink, 2021].

Протокол ZigBee является востребованным у многочисленных пользователей интернета вещей. Известны примеры его успешного использования в сельскохозяйственной промышленности [Hidayat, 2020], нефтеперерабатывающих предприятиях [Ramos, 2018], в системах «умный дом» для управления работой бытовой техники [Froiz-Míguez, 2018]. Технологии ZigBee создавалась для персональных сетей, поэтому исследователи отмечают ряд проблемных вопросов, связанных с безопасностью её использования в IIoT-системах [Allakany, 2023], сложностями координации узлов, размерами пакетных заголовков и особенностями маршрутизации [Padma, 2023].

Сетевые устройства, функционирующие в соответствии со стандартом физического уровня LoRa (Long Range), отличаются высокой надежностью и значительной дальностью передачи данных [Sun, 2020]. На базе этой технологии создаются различные IIoT-системы, используемые, например, для мониторинга среды подземной угольной шахты [Chowdhury, 2025], управления водными ресурсами [Khutsoane, 2020], нефтяными месторождениями [Fahmida, 2022], проектами аддитивного производства [Vitturi, 2020] и во многих других сферах промышленности [Leonardi, 2018; Di Renzone, 2021; Kotti, 2025].

В соответствии с протоколом NBIoT (Narrowband IoT) реализуется передача данных на основе использования сотовой связи. Эта технология широко применяется в сетях промышленного интернета вещей в различных производственных отраслях, например, на предприятиях сельпромышленного комплекса, в транспортно-логистической сфере, на автомобильных заводах [Dangana, 2021] и многих других предприятиях [Dangana, 2022].

Протокол Thread регламентирует создание беспроводных сетей, функционирующих на основе стандарта IEEE 802.15.4 [Unwala, 2018; Rzepecki, 2019]. Этот протокол используется для автоматизации управления городской инфраструктурой [Khattak, 2023]. Известны примеры его применения в сетях

интернета вещей в промышленном секторе. Так, в работе [Castro, 2022] представлено техническое решение по применению Thread-сети на заводе, выпускающем серверную аппаратуру.

Для передачи данных в сетях промышленного интернета вещей применяются протоколы прикладного уровня модели взаимодействия открытых систем (Open Systems Interconnection, OSI), обозначенные на рисунке 1.14.

Рисунок 1.14 - Протоколы передачи данных, используемые в сетях промышленного интернета вещей

Протокол MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) отличается логической простотой и приспособленностью к использованию в условиях ограниченной пропускной способности и низкого энергопотребления. Он является, пожалуй, одним из самых востребованных стандартов прикладного

уровня в IIoT-сетях [Anh, 2024; Pawar, 2024]. В литературе имеются многочисленные примеры применения протокола MQTT для сбора данных о функционировании объектов на производстве [Amjad, 2021]. На его основе, в частности, предложены системы интернета вещей для мониторинга неисправностей вращающихся машин [Le, 2025], контроля автоматизированных рабочих мест [Vagas, 2025], производственных линий химического завода [Pawar, 2023], окружающей среды [Banerjee, 2024], управления оборудованием предприятий обрабатывающей промышленности [Yeh, 2021] и многих других сфер «умного» производства [Koprov, 2024].

В число IIoT-протоколов прикладного уровня входит стандарт CoAP (Constrained Application Protocol), ориентированный для работы сетевых устройств, имеющих ограниченные ресурсы [Iglesias-Urkia, 2019; Mohamadi, 2024; Sarkar, 2025]. Протокол CoAP имеет сходства со стандартом HTTP (Hypertext Transfer Protocol), который применяется для управления производственными процессами [Budnikov, 2022; Neruda, 2024], но требует значительных ресурсов.

Кроме рассмотренных выше, более предпочтительным, чем HTTP, для использования в IIoT-системах являются следующие стандарты:

- протокол AMQP (Advanced Message Queuing Protocol), который характеризуется надежностью и безопасностью [Uy, 2019; Lalhriatpuii, 2025], обеспечивает расширенные функции, но является более сложным, чем MQTT;

- протокол XMPP (Extensible Messaging and Presence Protocol), который отличается децентрализованной архитектурой и гибкостью [Alkwiefi, 2024], но относительно сложно настраивается, допускает ненужные повторения передаваемых данных и редко используется в IoT [Bibi, 2021];

- протокол DDS (Data Distribution Service) поддерживает непосредственный обмен данными между устройствами, реализует выполнение усложненных настроек, обеспечивает высокую производительность, надежность и обработку данных в реальном времени, поэтому применяется в промышленных критически важных системах [Ioana, 2021; Chen, 2022].

Проведенный анализ показал, что благодаря простоте, низкому потреблению ресурсов и возможности обеспечивать относительно надежную доставку сообщений, отправляемых в низкоскоростной среде маломощными устройствами, наибольшее распространение в IIoT-сетях получил протокол MQTT.

Протокол MQTT основан на использовании архитектуры «издатель -подписчик». В соответствии с этим протоколом для доставки телеметрических данных регламентируется использование сервера как промежуточного устройства, к которому подключаются устройства-клиенты. В качестве таких клиентов в IIoT-сети применяются сенсорные узлы, которые осуществляют измерение контролируемых параметров и отправку на сервер соответствующих телеметрических сообщений. Затем эти сообщения передаются из сервера на узел центра управления производственным процессом.

В MQTT-сети предусмотрены три режима, при которых обеспечиваются уровни качества доставки сообщений QoS-0, QoS-1 и QoS-2. Наименьшей протокольной избыточностью обладает самый низкий уровень QoS-0. При его реализации не используются повторные передачи искаженных или потерянных информационных пакетов, что обеспечивает невысокий объем трафика, передаваемого в IIoT-сети. Схема доставки сообщения при реализации этого уровня показана на рисунке 1.15.

Телеметрическое сообщение содержится в информационном пакете PUBLISH. В соответствии с протоком MQTT этот пакет сначала отправляется сенсорным узлом на сервер. После корректного (безошибочного) приема пакета сервер отправляет его на узел центра управления. При реализации уровня QoS-0 получатель не отправляет подтверждения, а отправитель не выполняет повторных передач, поэтому сообщение может быть доставлено на узел центра управления не более одного раза.

Режим, при котором обеспечивается уровень QoS-1, предполагает передачу подтверждений на корректно принятые информационные пакеты. При этом, если до истечения времени тайм-аута подтверждение не было получено устройством-

отправителем, то осуществляется повторная передача соответствующего информационного пакета.

-PUBLISH-

-PUBLISH-

Сенсорный узел

Сервер

Узел центра управления

Рисунок 1.15 - Схема доставки сообщения при реализации уровня QoS-0

На рисунке 1.16 показана схема доставки сообщения при реализации этого режима. Сначала пакет PUBLISH отправляется сенсорным узлом на сервер. После корректного приема этого пакета сервер отправляет его на узел центра управления и передает на сенсорный узел подтверждающий пакет PUBACK.

-PUBLISH-

-PUBACK-

-PUBLISH-

-PUBACK-

Сенсорный узел

Сервер

Узел центра управления

Рисунок 1.16 - Схема доставки сообщения при реализации уровня QoS-1

После корректного приема пакета PUBLISH узел центра управления отправляет на сервер подтверждающий пакет PUBACK. Особенность уровня QoS-1 состоит в том, что при его использовании возможно дублирование доставляемых сообщений.

QoS-2 - это режим, при котором реализуется наивысший уровень качества доставки сообщений. В этом режиме гарантируется отсутствие дублирования сообщений за счет использования двойных подтверждений корректного приема пакетов.

Схема доставки сообщения при реализации этого уровня показана на рисунке 1.17. Пакет PUBLISH, в котором содержится сообщение, передается из сенсорного узла на сервер. После корректного приема этого пакета сервер отправляет на сенсорный узел первое подтверждение - пакет PUBREC.

-PUBLISH--PUBREC-

—PUBREL— -PUBCOMP-

Сенсорный узел

-PUBLISH--PUBREC--PUBREL-

-PUBCOMP-

Сервер

Узел центра управления

Рисунок 1.17 - Схема доставки сообщения при реализации уровня QoS-2

После получения этого подтверждения сенсорный узел отправляет на сервер служебный пакет PUBREL, разрешающий передачу пакета PUBLISH на узел центра управления. После корректного приема служебного пакета PUBREL сервер отправляет на узел центра управления информационный пакет PUBLISH, а

на сенсорный узел передает второе подтверждение - пакет PUBCOMP. Аналогичный обмен пакетами выполняется также между сервером и узлом центра управления. Недостатком уровня QoS-2 является то, что при его реализации объем передаваемого трафика является самым высоким.

Поддержке качества доставки сообщений в MQTT-сетях посвящено значительное число разработок. В этих целях созданы различные расширения протокола MQTT, представленные на рисунке 1.18.

Рисунок 1.18 - Расширения протокола MQTT

В целях повышения качества доставки пакетов на основе протокола MQTT предложено использовать возможности концепции программно-определяемой сети (Software-Defined Networking, SDN) [Habbal, 2017; Messaoud, 2021; Troscia,

2022; Трейтяк, 2023; Bartoli, 2025]. Создано расширение RT-MQTT, в котором интегрируются преимущества SDN и протокола MQTT [Shahri, 2024]. Такая разработка позволяет задавать требования по передаче сообщений в реальном времени и обеспечивать их выполнение с помощью сетевых резервирований [Shahri, 2022]. Основные характеристики расширения RT-MQTT представлены на рисунке 1.19.

Расширение щ ^ RT-MQTT

Назначение Щ Обеспечение своевременной доставки в IIoT сообщений, чувств ительных к задержками

Особенности Щ Используются сетевые резервирования с помощью контроллера SDN

Преимущества Ц Повышение гибкости управления сетью. Поддержка передачи сообщений в реальном времени

Недостатки Ц Усложнение IIoT-системы за счет бесшовной интеграции с SDN

Рисунок 1.19 - Основные характеристики расширения RT-MQTT

На основе SND работает также расширение Direct Multicast-MQTT (DM-MQTT), которое ориентировано на сокращение задержек доставки данных и

снижение сетевого трафика. С помощью этого расширения реализуется многоадресная отправка сообщений одновременно группе подписчиков без использования брокера [Park, 2018; Spohn, 2022]. Основные характеристики расширения DM-MQTT представлены на рисунке 1.20.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Балакшин Михаил Сергеевич, 2025 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абрамов, Ф.К. Промышленный интернет вещей и Индустрия 4.0 в нефтегазовой отрасли / Ф.К. Абрамов // Информационные системы и технологии в геологии и нефтегазодобыче: Материалы докладов Международной научно-практической конференции, Тюмень, 11-12 ноября 2021 года / Отв. редактор С.К. Туренко. - Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2022. - С. 214-218.

2. Алтухов, А.И. Оптимизация энергопотребления на предприятиях АПК с использованием технологий «умное производство» (промышленный Интернет вещей) / А.И. Алтухов, М.Н. Дудин, А.Н. Анищенко // Проблемы рыночной экономики. - 2019. - № 1. - С. 58-66.

3. Апанасенко, А.А. Промышленный интернет вещей (ПоТ) как инструмент стратегии «Индустрия 4.0» / А.А. Апанасенко // Закономерности, тенденции и перспективы развития информационной экономики XXI века: сборник научных трудов Международной научно-практической конференции, Магнитогорск, 30 марта 2021 года. - Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 2021. - С. 132-136.

4. Балакшин, М.С. Алгоритм автоматизированного управления параметрами передачи телеметрических сообщений в системе промышленного Интернета вещей / М.С. Балакшин, К.А. Польщиков // Современные наукоемкие технологии. - 2024. - № 9. - С. 10-15.

5. Балакшин, М.С. К вопросу об автоматизации управления передачей данных в сети промышленного Интернета вещей / М.С. Балакшин // Сборник статей Международной научно-практической конференции «Проблемы внедрения и применения результатов инновационных исследований и пути их решения». -Киров, 2024. - С. 117-119.

6. Балакшин, М.С. Об управлении передачей телеметрических данных в сети промышленного Интернета вещей / М.С. Балакшин // Сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции

«Междисциплинарные аспекты современной науки: новые подходы и технологии». - Омск, 2024. - С. 127-129.

7. Балакшин, М.С. Оценивание вероятности дублирования сообщений в системе промышленного Интернета вещей [Электронный ресурс] / М.С. Балакшин, К.А. Польщиков // Инженерный вестник Дона. - 2024. - № 8. - Режим доступа: http://www.ivdon.ru/uploads/article/pdf/IVD_47N8y24_ Balakshin_Polshchikov.pdf_7fea5b3808. pdf.

8. Балакшин, М.С. Оценивание характеристик доставки данных в системе промышленного Интернета вещей / М.С. Балакшин, К.А. Польщиков // Современные наукоемкие технологии. - 2024. - № 8. - С. 35-40. - С. 35-40.

9. Балакшин, М.С. Разработка системы управления доставкой сообщений в сети промышленного Интернета вещей / М.Дж.Я. Ясир, М.С. Балакшин, И.К. Польщиков // Сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции «Интеллектуальные технологии и инновационные подходы в междисциплинарных исследованиях: создание цифрового будущего». -Челябинск, 2024. - С. 136-138.

10. Брезгин, В.И. Промышленный интернет вещей (IIoT) и оборудование паротурбинных установок / В.И. Брезгин, А.А. Вечканов // Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта (СЛВ/СЛМ/PDM - 2016): труды XVI-ой международной молодёжной конференции, Москва, 17-19 октября 2016 года. - Москва: ООО «Аналитик», 2016. - С. 133-137.

11. Верченкова, А.М. Промышленный Интернет вещей как важный элемент системы поддержки логистических процессов / А.М. Верченкова, А.Н. Кузьмин // Молодежная неделя науки института промышленного менеджмента, экономики и торговли: Сборник трудов всероссийской студенческой научно-учебной конференции, Санкт-Петербург, 02-07 декабря 2024 года. - Санкт-Петербург: Издательство Политехнического университета, 2025. - С. 191-194.

12. Воронин, С.М. Промышленный интернет вещей как фактор развития промышленности в условиях перехода к цифровой экономике / С.М. Воронин //

Актуальные проблемы современного общества и пути их решения в условиях перехода к цифровой экономике: Материалы XIV международной научной конференции: в 4-х частях, Москва, 05 апреля 2018 года / Под редакцией А.В. Семенова, Н.Г. Малышева, Ю.С. Руденко. Том Часть 3. - Москва: Московский университет им. С.Ю. Витте, 2018. - С. 144-151.

13. Гавриленко, Т.Ю. Промышленный интернет вещей в химическом комплексе России и инструменты проектного управления: особенности имплементации / Т.Ю. Гавриленко, О. И. Жемерикин // Управленческие науки в современном мире: Сборник докладов научной конференции, Москва, 07-09 ноября 2018 года. Том 1. - Москва: Издательский дом «Реальная экономика», 2019. - С. 259-264.

14. Джамил, К.Дж.К. Модель передачи видеопотоков в летающей беспроводной самоорганизующейся сети / К.Дж.К. Джамил, Р.В. Лихошерстов, К.А. Польщиков // Экономика. Информатика. - 2022. - Т. 49. - № 2. - С. 403-415.

15. Еленева, Ю.Я. Промышленный интернет вещей как компонент концепции «Индустрия 4.0» в практике бизнеса / Ю.Я. Еленева, В.А. Копачевская, С.В. Пополитова // Наука сегодня: накопленный опыт и перспективы: Материалы международной научно-практической конференции, Вологда, 13 декабря 2018 года. - Вологда: Общество с ограниченной ответственностью «Маркер», 2018. -С. 22-24.

16. Жиляева, М. С. Промышленный интернет вещей / М.С. Жиляева, Е.А. Овсянникова // Актуальные проблемы бухгалтерского учета, анализа и аудита: Материалы XVI Всероссийской молодежной научно-практической конференции, Курск, 25 апреля 2024 года. - Курск: ЗАО «Университетская книга», 2024. - С. 32-35.

17. Зырянова, П.А. Промышленный интернет вещей в цепях поставок на российском рынке / П.А. Зырянова // Цифровая трансформация промышленности: тренд или необходимость: Сборник статей, Москва, 11 ноября 2020 года. -Москва: Общество с ограниченной ответственностью «Издательство «КноРус», 2021. - С. 62-66.

18. Игитян, Е.В. Оценивание вероятностно-временных характеристик человеко-машинного диалога на естественном языке / Е.В. Игитян, К.А. Польщиков, А.Н. Немцев // Экономика. Информатика. - 2023. - Т. 50(1). - С. 62-172.

19. Интернет вещей / А.В. Росляков, С.В. Ваняшин, А.Ю. Гребешков, М.Ю. Самсонов. - Самара: Ас Гард, 2014. - 342 с.

20. Копьева, А.С. Промышленный интернет вещей: преимущества и проблемы внедрения в деятельность российских компаний / А.С. Копьева // Цифровая экономика и финансы: Материалы VII Международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 14-15 марта 2024 года. - Санкт-Петербург: Центр научно-производственных технологий «Астерион», 2024. -С. 572-576.

21. Коробицына, М. А. Промышленный Интернет вещей на предприятиях минерально-сырьевого комплекса / М. А. Коробицына // Современные образовательные технологии в подготовке специалистов для минерально -сырьевого комплекса: Сборник научных трудов IV Всероссийской научной конференции, Санкт-Петербург, 04-05 марта 2021 года. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский горный университет, 2021. - С. 449-451.

22. Лихошерстов, Р.В. Метод обеспечения качества видеотрансляции на базе летающей самоорганизующейся сети / Р.В. Лихошерстов, К.А. Польщиков // Информационные системы и технологии. - 2022. - № 5(133). - С. 109-117.

23. Максимов, Н.А. Индустрия 4.0: планирование производственных процессов / Н.А. Максимов, Ю.Б. Склеймин. - Москва: Изд-во МАИ, 2023. -160 с.

24. Махди, Т.Н. Моделирование доставки сообщений в системе удаленного мониторинга медицинского интернета вещей / Т.Н. Махди, И.К. Польщиков // Сборник статей по итогам Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Модели инновационных решений повышения конкурентоспособности отечественной науки». - Омск, 2024. - С. 17-19.

25. Модель для оценки эффективности обслуживания запросов на передачу потоков реального времени в беспроводной самоорганизующейся сети / А.В. Коськин, К.А. Польщиков, С.А. Лазарев, Е.Д. Киселева // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. - 2017. - № 23(272). - С. 169-177.

26. Модельные сети для Интернета вещей и программируемых сетей / Р.В. Киричек, А.Г. Владыко, М.В. Захаров, А.Е. Кучерявый // Информационные технологии и телекоммуникации. - 2015. - Т. 3, № 3. - С. 17-26.

27. Модель пакетной передачи потока реального времени в беспроводной самоорганизующейся сети / В.Е. Киселев, Е.Д. Киселева, С.А. Лазарев, К.А. Польщиков // Информационные системы и технологии. - 2019. - № 1(111). - С. 87-95.

28. Новые перспективы научных исследований в области сетей связи на 2021-2024 годы / А.Е. Кучерявый, Р.В. Киричек, М.А. Маколкина [и др.] // Информационные технологии и телекоммуникации. - 2020. - Т. 8, № 3. - С. 1-19.

29. Номерчук, А.Я. Концепция реализации инженерной магистерской подготовки на микромодульной основе на примере программы «Промышленный интернет вещей» / А.Я. Номерчук, В.В. Соловьев, В.В. Шадрина // Проблемы автоматизации. Региональное управление. связь и акустика: Сборник трудов XII Всероссийской научной конференции и молодежного научного форума, Геленджик, 01-03 ноября 2023 года. - Ростов-на-Дону: Южный федеральный университет, 2023. - С. 25-28.

30. Оценивание вероятностно-временных характеристик человеко-машинного диалога / П.А. Бузов, Е.В. Игитян, К.А. Польщиков, А.С. Лебедева // Научный результат. Информационные технологии. - 2023. - Т.8, №3. - С. 27-33.

31. Панова, В.М. Промышленный интернет вещей как технологическая основа химического производства / В.М. Панова, Н.В. Миляева // Управление развитием социально-экономических систем: Материалы V Всероссийской научно-практической конференции, Ульяновск, 27 мая 2022 года. - Ульяновск: Ульяновский государственный технический университет, 2022. - С. 153-155.

32. Перепелица, А.А. Промышленный интернет вещей - базовая технология цифрового предприятия / А.А. Перепелица // Управление информационным ресурсами: Материалы XVI Международной научно-практической конференции, Минск, 26 февраля 2020 года. - Минск: Академия управления при Президенте Республики Беларусь, 2020. - С. 105-107.

33. Перспективы научных исследований в области сетей связи на 2017-2020 годы / А.Е. Кучерявый, А.Г. Владыко, Р.В. Киричек [и др.] // Информационные технологии и телекоммуникации. - 2016. - Т. 4, № 3. - С. 1-14.

34. Пиковер, А. В. Интернет вещей и промышленный Интернет вещей в КНР / А. В. Пиковер // Социально-экономические итоги 13-й пятилетки КНР (2016-2020 гг.) и задачи 14-й пятилетки (2021-2025 гг.): Статьи ежегодной научной конференции Центра экономических и социальных исследований Китая Института Дальнего Востока РАН, Москва, 21 апреля 2021 года. - Москва: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт Дальнего Востока Российской академии наук, 2021. - С. 195-209.

35. Польщиков, К.А. Оценивание вероятности доставки сообщений в 1оМТ-системе / К.А. Польщиков, Т.Н. Махди // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. - 2025. - Т. 52, № 1. - С. 113-121.

36. Польщиков, К.А. Оценка вероятностно-временных характеристик доставки данных в беспроводной самоорганизующейся сети / К.А. Польщиков // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. - 2015. - № 7(204). - С. 183-187.

37. Родчанин, Д. Р. Промышленный интернет вещей и применяемые в нём протоколы связи / Д.Р. Родчанин, Д.А. Борисов, А.Л. Федянин // Наука. Технологии. Инновации: Сборник научных трудов XVII Всероссийской научной конференции молодых ученых. В 11 -ти частях, Новосибирск, 04-08 декабря 2023 года. - Новосибирск: Новосибирский государственный технический университет, 2024. - С. 12-16.

38. Росляков, А.В. Сеть 2030: архитектура, технологии, услуги / А.В. Росляков. - Москва: Общество с ограниченной ответственностью «Издательско-книготорговый центр «Колос-с», 2022. - 278 с.

39. Росляков, А.В. Стандартизация интернета вещей в России / А.В. Росляков // Стандарты и качество. - 2020. - № 7. - С. 18-23.

40. Селиверстов, А.В. Промышленный интернет вещей в автоматизированных системах производства, его преимущества и недостатки / А.В. Селиверстов, М.А. Кулапин // Эффективное обеспечение научно-технического прогресса: анализ задач и поиск решений: сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции, Саратов, 14 января 2025 года. - Стерлитамак: Агентство международных исследований, 2025. - С. 146149.

41. Серебренников, А.Г. Промышленный интернет вещей в технологиях лесозаготовительных и деревоперерабатывающих производств / А.Г. Серебренников, Д.С. Русаков // Проблемы и перспективы устойчивого развития промышленности в XXI веке: от теории к практике: Материалы международной студенческой конференции, Санкт-Петербург, 18 апреля 2024 года. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова, 2024. - С. 220-223.

42. Силкина, Г.Ю. Промышленный Интернет вещей как технология управления производственно-сервисными экосистемами / Г.Ю. Силкина, С.Ю. Шевченко // Современный менеджмент: проблемы и перспективы: сборник статей по итогам XVII национальной научно-практической конференции с международным участием, Санкт-Петербург, 29-30 сентября 2022 года. Том Часть I. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2022. - С. 147-152.

43. Тамаркин, В.М. Промышленный интернет вещей на железнодорожном транспорте / В.М. Тамаркин, Т.Э. Лобанова, М.В. Тамаркин // Автоматика, связь, информатика. - 2018. - № 8. - С. 10-13.

44. Трейтяк, Д.И. Промышленный интернет вещей (ПОТ) - современная реализация технологии программно-конфигурируемых сетей / Д.И. Трейтяк // Наука и образование в современном вузе: вектор развития: сборник материалов научно-практической конференции, Шуя, 18 мая 2023 года / Ивановский государственный университет, Шуйский филиал. - Шуя: Ивановский государственный университет, Шуйский филиал, 2023. - С. 225-228.

45. Трофимов, А.В. Компьютерные технологии в машиностроении. Индустрия 4.0 / А.В. Трофимов, И.А. Зверев. - СПб.: СПбЛГТУ, 2022. - 68 с.

46. Фурдуй, О. М. Промышленный интернет вещей. Возможности и перспективы развития / О.М. Фурдуй, Е.Н. Аксенов, В.А. Лелин // Прикладные вопросы точных наук: Материалы V международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и преподавателей, Армавир, 30-31 октября 2021 года. - Армавир: Армавирский государственный педагогический университет, 2021. - С. 293-295.

47. Харитонов, С.О. Промышленный интернет вещей (11оТ) как инструмент достижения экономического суверенитета / С.О. Харитонов, Э.С. Мубинова, О.И. Гафарова // Инженерная экономика: Материалы международной научно-технической конференции, Минск, 27-28 ноября 2024 года. - Минск: Белорусский национальный технический университет, 2024. - С. 545-552.

48. Цуриков, Г.Н. Промышленный интернет вещей в энергетике / Г.Н. Цуриков // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Тезисы докладов, Москва, 15-16 марта 2018 года. - Москва: Общество с ограниченной ответственностью «Центр полиграфических услуг «Радуга», 2018. - С. 919.

49. Чигвинцев, С.В. Промышленный интернет вещей как средство мониторинга экологического состояния территории объектов нефтегазовой отрасли / С.В. Чигвинцев, П.А. Хлюпин // Электропривод, электротехнологии и электрооборудование предприятий: сборник научных трудов IV Международной научно-технической конференции, Уфа, 18-20 апреля 2019 года. - Уфа: Уфимский государственный нефтяной технический университет, 2019. - С. 178180.

50. Шабалина, А.А. Промышленный интернет вещей как инструмент повышения эффективности деятельности организации / А.А. Шабалина, М.В. Перова // Студенческий научный форум: Материалы Международной студенческой научной конференции, Москва, 01 декабря 2020 года / Под редакцией Н.Е. Старчиковой. - Том III. - Москва: общество с ограниченной ответственностью «Евроазиатская научно-промышленная палата», 2020. - С. 115117.

51. Ясир, М.Д.Я., Модель доставки сообщения в сенсорной сети с низким энергопотреблением / М.Д.Я. Ясир, К.А. Польщиков, В.И. Федоров // Экономика. Информатика. - 2023. - Т. 50(2). - С. 439-447.

52. Ahmed, E. The role of big data analytics in Internet of Things / E. Ahmed, I. Yaqoob, I.A.T. Hashem // Computer Networks. - 2017. - Vol. 129. - Р. 459-471.

53. Alabadi, M. Industrial Internet of Things: Requirements, Architecture, Challenges, and Future Research Directions / M. Alabadi, A. Habbal, X. Wei // IEEE Access. - 2022. - Vol. 10. - Р. 66374-66400.

54. Al Enany, M.O. A Comparative analysis of MQTT and IoT application protocols / M.O. Al Enany, H.M. Harb, G. Attiya // International Conference on Electronic Engineering (ICEEM). - Menouf, 2021. - Р. 1-6.

55. Alkwiefi, M. M2M Protocols: An Overview on LwM2M and XMPP Machine-to-Machine Protocols in IoT Context / M. Alkwiefi, A. Khalifeh // 2024 IEEE/ACIS 24th International Conference on Computer and Information Science (ICIS). - Shanghai, 2024. - Р. 209-215.

56. Allakany, A. Enhancing Security in ZigBee Wireless Sensor Networks: A New Approach and Mutual Authentication Scheme for D2D Communication / A. Allakany, A. Saber, S.M. Mostafa // Sensors. - 2023. - Vol. 23(12). - Р. 5703.

57. Ambika, P. Chapter Thirteen - Machine learning and deep learning algorithms on the Industrial Internet of Things (IIoT) / P. Ambika // Advances in Computers. -2020. - Vol. 117(1). P. 321-338.

58. Amjad, A. A Systematic Review on the Data Interoperability of Application Layer Protocols in Industrial IoT / A. Amjad, F. Azam, M.W. Anwar // IEEE Access. -2021. - Vol. 9. - P. 96528-96545.

59. Anh, D.H.M. Mesh network based on MQTT broker for smart home and IIoT factory / D.H.M. Anh // ASEAN Journal of Science and Engineering. - 2024. -Vol. 2(2). P. 173-180.

60. Attaran, M. The Internet of Things: Limitless opportunities for business and society / M. Attaran // Journal of Strategic Innovation and Sustainability. - 2017. -Vol. 12(1). - P. 10-29.

61. Attaran, S. Digital Twins and Industrial Internet of Things: Uncovering operational intelligence in industry 4.0 / S. Attaran, M. Attaran, B.G. Celik // Decision Analytics Journal. - 2024. - Vol. 10. - P. 100398.

62. Banerjee, S. Development of MQTT Protocol-Based Sensor Data Subscription Using Raspberry-Pi as a Server Mode for IIoT Application / S. Banerjee, P. Kumari, T. Maity // 2024 IEEE International Conference on Smart Power Control and Renewable Energy (ICSPCRE). - Rourkela, 2024. - P. 1-5.

63. Bartoli, C. The Alliance of SDN and MQTT for the Web of Industrial Things / C. Bartoli, M. Bonanni, F. Chiti // IEEE Transactions on Industrial Informatics. -2025. - Vol. 21(6). - P. 4367-4376.

64. Bhargava, A. Industrial IoT and AI implementation in vehicular logistics and supply chain management for vehicle mediated transportation systems / A. Bhargava, D. Bhargava, P.N. Kumar et al. // International Journal of System Assurance Engineering and Management. - 2022. - Vol. 13(1). - P. 673-680.

65. Bibi, N. A Survey of Application Layer Protocols of Internet of Things / N. Bibi, F. Iqbal, S.M. Akhtar // International Journal of Computer Science and Network Security. - 2021. - Vol. 21(11). - P. 301-311.

66. Borsatti, D. From IoT to Cloud: Applications and Performance of the MQTT Protocol / D. Borsatti, W. Cerroni, F. Tonini // 22nd International Conference on Transparent Optical Networks (ICTON). - Bari, 2020. - P. 1-4.

67. Budnikov K.I. Application of HTTP Filters to Manage Access to the Equipment in Automated Control Systems Based on the Technology of Industrial Internet of Things / K.I. Budnikov, O.V. Serdyukov, A.V. Kurochkin // Current Overview on Science and Technology Research. - 2022. - Vol. 7. - P. 120-130.

68. Castro, C.M.T. The implementation of Thread Network for a Smart Factory /

C.M.T. Castro, A. Sharma, D.S. Kumar // 2022 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). - Singapore, 2022. - P. 253-260.

69. Chalapathi, G.S. Industrial Internet of Things (IIoT) applications of edge and fog computing: A review and future directions / G.S. Chalapathi, V. Chamola, A. Vaish // Fog/edge computing for security, privacy, and applications. - 2021. - Vol. 83, P. 293-325.

70. Chen, H.-M. An OpenDDS cross-platform data exchange module for cloud-edge-based industrial internet of things / H.-M. Chen, Y.-F. Lu, J.-H. Jhang // In Proceedings of the Conference on Research in Adaptive and Convergent Systems (RACS '22). Association for Computing Machinery. - New York, 2022. - P. 153-158.

71. Chowdhury, A.R. Design and Study of LoRa-Based IIoT Network for Underground Coal Mine Environment / A.R. Chowdhury, S.C. Bakshi, A. Pramanik // IEEE Access. - 2025. - Vol. 13. - P. 4984-4995.

72. Clusters partition algorithm for a self-organizing map for detecting resource-intensive database inquiries in a geo-ecological monitoring system/ T.N. Mahdi, J.Q. Jameel, K.A. Polshchykov et al. // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. -2021. - Vol. 9, No. 4. - P. 1138-1145.

73. Dangana, M. Suitability of NB-IoT for Indoor Industrial Environment: A Survey and Insights / M. Dangana, S. Ansari, Q.H. Abbasi // Sensors. - 2021. -Vol. 21(16). - P. 5284.

74. Dangana, M. Towards the Digital Twin (DT) of Narrow-Band Internet of Things (NBIoT) Wireless Communication in Industrial Indoor Environment / M. Dangana, S. Ansari, S.M. Asad // Sensors. - 2022. - Vol. 22(23). - P. 9039.

75. Gershenfeld, N. The Internet of Things / N. Gershenfeld, R. Krikorian,

D. Cohen // Scientific American. - 2004. - Vol. 291(4). - P. 76-81.

76. Govindan, K. End-to-end service assurance in IoT MQTT-SN / K. Govindan, A.P. Azad // 2015 12th Annual IEEE Consumer Communications and Networking Conference (CCNC). - Las Vegas, 2015. - P. 290-296.

77. Development of a mathematical model of video monitoring based on a self-organizing network of unmanned aerial vehicles / J.Q. Jameel, T.N. Mahdi, K.A. Polshchykov et al. // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. - 2022. -Vol. 10, No. 6. - P. 84-95.

78. Di Renzone, G. Data Transmission from ATEX Boxes by Means of LoRa Technology for Industrial Internet of Things (IIoT) Applications / G. Di Renzone, A. Fort, M. Mugnaini // 2021 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC). - Glasgow, 2021. - P. 1-6.

79. Estimating the Message Delivery Probability Without Duplication in an Industrial Internet of Things Network System / M.J. Yaser, D. Abdullateef, K.A. Polshchykov, M.S. Balakshin // Journal of Advances in Information Technology. -2025. - Vol. 16(6). - P. 830-837.

80. Fahmida, S. Real-Time Communication over LoRa Networks / S. Fahmida, V.P. Modekurthy, D. Ismail // 2022 IEEE/ACM Seventh International Conference on Internet-of-Things Design and Implementation (IoTDI). - Milano, 2022. - P. 14-27.

81. Fink, A. Empirical Performance Evaluation of EnterpriseWi-Fi for IIoT Applications Requiring Mobility / A. Fink, R.S. Mogensen, I. Rodriguez // 26th European Wireless Conference. - Verona, 2021. - P. 1-8.

82. Fontes, F. Extending MQTT-SN with Real-Time Communication Services / F. Fontes, B. Rocha, A. Mota // 2020 25th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). - Vienna, 2020. - P. 1-4.

83. Frascolla, V. Wi-Fi Evolution: The Path Towards Wi-Fi 7 and Its Impact on IIoT / V. Frascolla, D. Cavalcanti, R. Shah // Journal of Mobile Multimedia. - 2022. -Vol. 19(01). - P. 263-276.

84. Froiz-Miguez, I. Design, Implementation and Practical Evaluation of an IoT Home Automation System for Fog Computing Applications Based on MQTT and

ZigBee-WiFi Sensor Nodes / I. Froiz-Miguez, T.M. Fernandez-Carames, P. Fraga-Lamas // Sensors. - 2018. - Vol. 18(8). - P. 2660.

85. Gandhi, A. Integrating Big Data Analytics and Machine Learning for Predictive Maintenance within Industrial IoT Frameworks / A. Gandhi // 2023 International Conference on Communication, Security and Artificial Intelligence (ICCSAI), Greater Noida, 2023. - P. 1015-1019.

86. Gou, L. A Linearization Model of Turbofan Engine for Intelligent Analysis Towards Industrial Internet of Things / L. Gou, X. Zeng, Z. Wang // IEEE Access. -2019. - Vol. 7. - P. 145313-145323.

87. Grassi, S. Electric drive supervisor for milling process 4.0 automation: A process analytical approach with IIoT NIR devices for common wheat / S. Grassi, A. Marti, D. Cascella // Sensors. - 2020. - Vol. 20(4). - P. 1147.

88. Gupta, N. Demystifying the Role of Big Data Analytics in IIoT-Based Connected Railways / N. Gupta, B. Narwal, S. Batra // 2023 3rd International Conference on Advancement in Electronics & Communication Engineering (AECE). -Ghaziabad, 2023. - P. 1-4.

89. Habbal, A. Design and assessment of an experimental SDN-enabled private cloud using Openstack / A. Habbal, S. Hassan, B.M. Addokali // Journal of Telecommunication, Electronic and Computer Engineering. - 2017. - Vol. 9(1-4). -P. 1-5.

90. Hassan, E. Demonstration of a Novel AI-Based Approach for Digitalization Ladle Metallurgy Facility / E. Hassan, A. Eaman / 2024 IEEE 3rd International Conference on Intelligent Reality (ICIR). - Coimbra, 2024, P. 1-2.

91. He, Y. Architecture Design and Application of IIoT Platform in Automobile Manufacturing Based on Microservices and Deep Learning Techniques / Y. He et al. // IEEE Access. - 2024. - Vol. 12. - P. 166834-166842.

92. Herrero, R. MQTT-SN, CoAP, and RTP in wireless IoT real-time communications / R. Herrero // Multimedia Systems. - 2020. - No. 26. - P. 643-654.

93. Hidayat, T. Method of Systematic Literature Review for Internet of Things in ZigBee Smart Agriculture / T. Hidayat, R. Mahardiko, F.D. Sianturi Tigor // 2020 8th

International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT). -Yogyakarta, 2020. - P. 1-4.

94. Huang, H. Time-Sensitive IIoT System based on BLE Physical Layer / H. Huang, S.-T. Sheu // 2023 IEEE 98th Vehicular Technology Conference (VTC2023-Fall). - Hong Kong, 2023. - P. 1-6.

95. Iera, A. The Internet of things / A. Iera, C. Floerkemeier, J. Mitsugi // IEEE Wireless Communications. - 2010. - Vol. 17(6). - P. 8-9.

96. Iglesias-Urkia, M. Analysis of CoAP implementations for industrial Internet of Things: a survey / M. Iglesias-Urkia, A. Orive, A. Urbieta // Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. - 2019. - Vol. 10. - P. 2505-2518.

97. Ioana, A. DDS and OPC UA Protocol Coexistence Solution in Real-Time and Industry 4.0 Context Using Non-Ideal Infrastructure / A. Ioana, A. Korodi // Sensors. -2021. - Vol. 21(22). - P. 7760.

98. Justification for the decision on loading channels of the network of geoecological monitoring of resources of the agroindustrial complex / K. Polshchykov, A.H.T. Shabeeb, S. Lazarev, V. Kiselev // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. - 2021. - Vol. 9, No. 3. - P. 781-787.

99. Karamyshev, A. Enabling Industrial Internet of Things With Wi-Fi 6: An Automated Factory Case Study / A. Karamyshev, M. Liubogoshchev, A. Lyakhov // IEEE Transactions on Industrial Informatics. - 2024. - Vol. 20(11). - P. 13090-13100.

100. Karnouskos, S. Cyber-Physical Systems in the SmartGrid / S. Karnouskos // 2011 9th IEEE International Conference on Industrial Informatics. - Lisbon, 2011. -P. 20-23.

101. Karthikeyan, S. The industrial internet of things (IIoT): An analysis framework for industry 4.0 applications / S. Karthikeyan, G.J. Rani, K. Ramamoorthy // AIP Conf. Proc. - 2022. Vol. 2418(1). - P. 030014.

102. Khan, N. Industrial Internet of Things (IIoT) and Other Industry 4.0 Technologies in Spare Parts Warehousing in the Oil and Gas Industry: A Systematic Literature Review / N. Khan, W.D. Solvang, H. Yu // Logistics. - 2024. - Vol. 8(1). -P. 16.

103. Khattak, S.B.A. Performance Evaluation of an IEEE 802.15.4-Based Thread Network for Efficient Internet of Things Communications in Smart Cities / S.B.A. Khattak, M.M. Nasralla, H. Farman // Applied Sciences. - 2023. - Vol. 13(13).

- P. 7745.

104. Khutsoane, O. WaterGrid-Sense: A LoRa-Based Sensor Node for Industrial IoT Applications / O. Khutsoane, B. Isong, N. Gasela // IEEE Sensors Journal. - 2020.

- Vol. 20(5). - P. 2722-2729.

105. Kim, C.S. A Study on Method for Message Processing by Priority in MQTT Broker / C.S. Kim // JKIICE-Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering. - 2017. - Vol. 21. - P. 1320-1326.

106. Kim, Y. AoI-Aware Retained Message Policy in MQTT-Based IoT Networks / Y. Kim, Y. Kyung // IEEE Sensors Journal. - 2024. - Vol. 24(21). -P. 35809-35819.

107. Kim, Y.-S. Message queue telemetry transport broker with priority support for emergency events in Internet of Things / Y.-S. Kim, H.-H. Lee, J.-H. Kwon // Sensors and Materials. - 2018. - Vol. 30(8). - P. 1715-1721.

108. Kishore, S.K. A Real-Time Machine learning based cloud computing Architecture for Smart Manufacturing / S.K. Kishore, G. Vasukidevi, E.P.C. Prasad // 2022 International Conference on Applied Artificial Intelligence and Computing (ICAAIC), Salem, 2022. - P. 562-565.

109. Kolisnyk, M. ML-based Fault Tree Analysis of Industrial Router Reliability in the System IIoT / M. Kolisnyk, A. Jantsch // 2024 International Conference on Applied Mathematics & Computer Science (ICAMCS), Venice, 2024. -P. 173-178.

110. Koprov, P. Machine identity authentication via unobservable fingerprinting signature: A functional data analysis approach for MQTT 5.0 protocol / P. Koprov, X. Fang, B. Starly // Journal of Manufacturing Systems. - 2024. - Vol. 76. - P. 59-74.

111. Kotti, A. A New Digital LoRa Wireless Communication Based on a Rössler Chaotic Oscillator for IIoT / A. Kotti, Z. Ben Jemaa, S. Belghith // 2025 IEEE

Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). - Milan, 2025. -P. 1-6.

112. Koulouras, G. Evolution of Bluetooth Technology: BLE in the IoT Ecosystem / G. Koulouras, S. Katsoulis, F. Zantalis // Sensors (Basel). - 2025. -Vol. 25(4). - P. 996.

113. Kusiak, A. Smart manufacturing / A. Kusiak // International journal of production Research. - 2018. - Vol. 56(1-2). - P. 508-517.

114. Lalhriatpuii. Comprehensive Exploration of IoT Communication Protocol: CoAP, MQTT, HTTP, LoRaWAN and AMQP / Lalhriatpuii, Ruchi, V. Wasson // Machine Learning Algorithms. Communications in Computer and Information Science. - 2025. - Vol. 2238. - P. 261-274.

115. Lee C.K.M. Development of an industrial internet of things suite for smart factory towards re-industrialization / C.K.M. Lee, S.Z. Zhang, K.K.H. Ng // Advances in Manufacturing. - 2017. - Vol. 5(4). - P. 335-343.

116. Leonardi, L. A runtime admission control for industrial IoT over bluetooth low energy mesh networks / L. Leonardi, L. Lo Bello, G. Patti // Journal of Network and Computer Applications. - 2025. - Vol. 242. - P. 104232.

117. Leonardi, L. Industrial LoRa: A Novel Medium Access Strategy for LoRa in Industry 4.0 Applications / L. Leonardi, F. Battaglia, G. Patti // IECON 2018 - 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. - Washington, 2018. -

P. 4141-4146.

118. Le, T.M. An Internet-of-Things-Integrated Deep Learning Model for Fault Diagnosis in Industrial Rotating Machines / T.M. Le, H.M. Tran, K. Wang // IEEE Access. - 2025. - Vol. 13. - P. 57266-57286.

119. Polshchykov, K. Limitary request queue choice mathematical model for the real time streams transfer by means of the mobile ad hoc network radio channel / K. Polshchykov, S. Lazarev, A. Zdorovtsov // Journal of Fundamental and Applied Sciences. - 2017. - Vol 9, No 7S. - P. 1317-1327.

120. Lopez-Leyva, J.A. Industrial IoT projects based on automation pyramid: Constraints and minimum requirements / J.A. Lopez-Leyva, A. Talamantes-Alvarez,

M.A. Ponce-Camacho // The Internet of Things in the Industrial Sector. - 2019. -Р. 21-142.

121. Mahdi, T.N. Research of Transmitting Telemetry Messages in the Internet of Things System for Remote Medical Monitoring / T.N. Mahdi, I.K. Polshchikov // Сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции «Новая наука: история становления, современное состояние, перспективы развития». - Калуга, 2024. - С. 27-29.

122. Mas-Machuca, C. Techno-Economics of LiFi compared to Wi-Fi in Industrial IoT applications / C. Mas-Machuca et al. // IECON 2022 - 48th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. - Brussels, 2022. - Р. 1-5.

123. Mathematical Model of Message Delivery in a Mobile Ad Hoc Network / I. Konstantinov, K. Polshchykov, S. Lazarev, O. Polshchykova // Proceedings of the 11th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). - Moscow, 2017. - PP. 10-13.

124. Matke, M. An Empirical Evaluation of Machine Learning Algorithms for Intrusion Detection in IIoT Networks / M. Matke, K. Saurabh, U. Singh // 2023 IEEE 20th India Council International Conference (INDICON). - Hyderabad, 2023. -Р. 1353-1358.

125. Messaoud, S. Slicing Optimization based on Machine Learning Tool for Industrial IoT 4.0 / S. Messaoud, A. Bradai, S. Dawaliby // 2021 IEEE International Conference on Design & Test of Integrated Micro & Nano-Systems (DTS). - Sfax, 2021. - Р. 1-5.

126. Model networks for Internet of Things and SDN / R. Kirichek, A. Vladyko, M. Zakharov, A. Koucheryavy // 2016 18th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT). - Pyeongchang, 2016. - P. 76-79.

127. Mohamadi, M. CoAP-Based Remote Network Management Model for Deterministic 6TiSCH Networks / M. Mohamadi, Q. Lampin, M. Dumay // IEEE Internet of Things Journal. - 2024. - Vol. 11(23). - Р. 37509-37524.

128. Mohindru, G. Internet of Things and data analytics: A current review / G. Mohindru, K. Mondal, H. Banka // WIREs Data Mining and Knowledge Discovery. - 2020. - Vol. 10(3). - P. e1341.

129. MQTT for Sensor Networks (MQTT-SN). Protocol Specification.Version 1.2 [Электронный ресурс]. - 2013. - Режим доступа: https://groups.oasis-open.org/higherlogic/ws/public/download/66091/MQTT-SN_spec_v1.2.pdf/latest (дата обращения: 05.05.2025).

130. Neruda, M. Sensing System for Technological Data Collection in Industrial Internet of Things: Non-Cloud Based Solution / M. Neruda, J. Hofman, L. Vojtech // 2024 International Symposium ELMAR. - Zadar, 2024. - Р. 247-250.

131. Oztemel, E. Literature review of industry 4.0 and related technologies /

E. Oztemel, S. Gursev // Journal of Intelligent Manufacturing. - 2020. - Vol. 31(1). -Р. 127-182.

132. Padma, B. End-to-end communication protocol in IoT-enabled ZigBee network: Investigation and performance analysis / B. Padma, S.B. Erukala // Internet of Things. - 2023. - Vol. 22. - 100796.

133. Palmese, F. Adaptive Quality of Service Control for MQTT-SN /

F. Palmese, A.E.C. Redondi, M. Cesana // Sensors. - 2022. - Vol. 22(22). - Р. 8852.

134. Park, J.-H. DM-MQTT: An Efficient MQTT Based on SDN Multicast for Massive IoT Communications / J.-H. Park, H.-S. Kim, W.-T. Kim // Sensors. - 2018. -Vol. 18(9). - Р. 3071.

135. Patti, G. PrioMQTT: A prioritized version of the MQTT protocol, /

G. Patti, L. Leonardi, G. Testa // Computer Communications. - 2024 - Vol. 220. -P. 43-51.

136. Pawar, S. A Novel Approach for Enhancement of Security through Evaluation of Quality-of-Service Parameters in Industrial Internet of Things / S. Pawar, S. Patil // 2021 International Conference on Intelligent Technologies (CONIT), 2021. -P. 1-6.

137. Pawar, S. Evaluation of Delay Parameter of MQTT Protocol / S. Pawar, N. Panigrahi, A.P. Jyothi et al. // International Journal of Engineering Trends and Technology. - 2023. - Vol. 71(3). - P. 227-235.

138. Pawar, S. Evaluation of quality of service parameters for MQTT communication in IoT application by using deep neural network / S. Pawar, D.B. Jadhav, M. Lokhande // International Journal of Information Technology. - 2024. - Vol. 16. - P. 1123-1136.

139. Picone, M. WLDT: A general purpose library to build IoT digital twins. / M. Picone, M. Mamei, F. Zambonelli // SoftwareX. - 2021. - Vol. 13. - P. 100661.

140. Polshchykov K. Multimedia Messages Transmission Modeling in a Mobile Ad Hoc Network / K. Polshchykov, S. Lazarev, A. Zdorovtsov // Proceedings of the 11th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). - Moscow, 2017. - PP. 24-27.

141. Qi, Q. Big data analytics challenges to implementing the intelligent Industrial Internet of Things (IIoT) systems in sustainable manufacturing operations / Q. Qi, Z. Xu, P. Rani // Technological Forecasting and Social Change. - 2023. -Vol. 190. - P. 122401.

142. Qiuping, W. Study On Key Technologies Of Internet Of Things Perceiving Mine / W. Qiuping, Z. Shunbing, D. Chunquan // Procedia Engineering. - 2011. -Vol. 26. - P. 2326-2333.

143. Quy, N.M. Edge computing for real-time Internet of Things applications: Future internet revolution / N.M. Quy, L.A. Ngoc, N.T. Ban et al. // Wireless Personal Communications. - 2023. - Vol. 132(2). - P. 1423-1452.

144. Ramos, B. A Perfomance Comparison of WirelessHART and ZigBee in Oil Refinery / B. Ramos et al. // 2018 IEEE-APS Topical Conference on Antennas and Propagation in Wireless Communications (APWC). - Cartagena, 2018. - P. 846-849.

145. Rosli, A.N. Implementation of MQTT and LoRaWAN System for Realtime Environmental Monitoring Application / A.N. Rosli, R. Mohamad, Y.W.M. Yusof // 2020 IEEE 10th Symposium on Computer Applications & Industrial Electronics (ISCAIE). - Malaysia, 2020. - P. 287-291.

146. Roy, C. Blockchain-enabled safety-as-a-service for industrial IoT applications / C. Roy, S. Misra, and S. Pal // IEEE Internet of Things Magazine. - 2020.

- Vol. 3(2). - P. 19-23.

147. Rzepecki, W. IoTSP: Thread Mesh vs Other Widely used Wireless Protocols - Comparison and use Cases Study / W. Rzepecki, P. Ryba // 2019 7th International Conference on Future Internet of Things and Cloud (FiCloud). - Istanbul, 2019. - 291-295.

148. Sanchez, O.T. An IIoT-Based Approach to the Integrated Management of Machinery in the Construction Industry / O.T. Sanchez et al. // IEEE Access. - 2023. -Vol. 11. - P. 6331-6350.

149. Sarkar, C. Development of CoAP protocol for communication in mobile robotic systems using IoT technique / C. Sarkar, A. Das, R.K. Jain // Scientific Reports.

- 2025. - Vol. 15. - P. 9269.

150. Serhane, A. IA Applied to IIoT Intrusion Detection: An Overview / A. Serhane, E.-M. Hamzaoui, K. Ibrahimi // 2023 10th International Conference on Wireless Networks and Mobile Communications (WINCOM), Istanbul, 2023. - P. 1-6.

151. Sengupta, J. A comprehensive survey on attacks, security issues and blockchain solutions for IoT and IIoT / J. Sengupta, S. Ruj, S. Das Bit // Journal of Network and Computer Applications. - 2020. - Vol. 149. - P. 102481.

152. Shahri, E. A Scalable Real-Time SDN-Based MQTT Framework for Industrial Applications / E. Shahri, P. Pedreiras, L. Almeida // IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society. - 2024. - Vol. 5. - P. 215-235.

153. Shahri, E. Extending MQTT with Real-Time Communication Services Based on SDN / E. Shahri, P. Pedreiras, L. Almeida // Sensors. - 2022. - Vol. 22(9). -P. 3162.

154. Shanmuga, S.J.P. A survey on LoRa networking: Research problems current solutions and open issues / S.J.P. Shanmuga, W. Du, Z. Zhao // IEEE Communications Surveys & Tutorials. - 2020. - Vol. 22(1). - P. 371-388.

155. Sirsikar, S. Issues of data aggregation methods in wireless sensor network: A survey / S. Sirsikar, S. Anavatti // Procedia Computer Science. - 2015. - Vol. 49(1). -P. 194-201.

156. Sobouti, M.J. Cooperative High-Rate and Low-Latency Transmission, Employing Two-Tier Narrow-Band Internet-of-Things and Bluetooth Low-Energy Networks / M.J. Sobouti, H.Y. Adarbah, M. Miraghajanian // IEEE Open Journal of the Communications Society. - 2024. - Vol. 5. - P. 6135-6149.

157. Sontakke, P.M. A Comparative Study to Explore Communication Protocols for IoT and IIoT Devices / P.M. Sontakke, A.S. Lanje // African Diaspora Journal of Mathematics. - 2021. - Vol. 24(6). - P. 168.

158. Spohn, M.A. On MQTT Scalability in the Internet of Things: Issues, Solutions, and Future Directions / M.A. Spohn // Journal of Electronics and Electrical Engineering. - 2022. - Vol. 1. - P. 4.

159. Sun, C. Design and Implementation of Cloud-based Single-channel LoRa IIoT Gateway Using Raspberry Pi / C. Sun, F. Zheng, G. Zhou // 2020 39th Chinese Control Conference (CCC). - Shenyang, 2020. - P. 5259-5263.

160. Suthar, K. Multiclass moisture classification in woodchips using IIoT Wi-Fi and machine learning techniques / K. Suthar, Q. P. He // Computers & Chemical Engineering. - 2021. - Vol. 154. - P. 107445.

161. Tachibana, T. Implementing and Evaluating Priority Control Mechanism for Heterogeneous Remote Monitoring IoT System / T. Tachibana, T. Furuichi, H. Mineno // Adjunct Proceedings of the 13th International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems: Computing Networking and Services (MOBIQUITOUS 2016). Association for Computing Machinery. - New York, 2016. - P. 239-244.

162. Tamas, B.M. Categorization of IoT and IIoT Systems / B.M. Tamas, P.J. Varga // 2024 IEEE 7th International Conference and Workshop Obuda on Electrical and Power Engineering (CANDO-EPE). - Budapest, 2024. - P. 275-280.

163. Tao, F. IoT-based intelligent perception and access of manufacturing resource toward cloud manufacturing / F. Tao, Y. Zuo, L.D. Xu // IEEE Transactions on industrial informatics. - 2014. - Vol. 10. - P. 1547-1557.

164. Tejashree, V. MQTT-SN Based Architecture for Estimating Delay and Throughput in IoT [Электронный ресурс] / V. Tejashree, N. Vidhyashree, S. Anusha et al. // Communications in Computer and Information Science. - 2021. - Vol. 1483. -Режим доступа: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91244-4_38 (дата обращения: 05.05.2025).

165. Troscia, M. Scalable OneM2M IoT open-source platform evaluated in an SDN optical network controller scenario / M. Troscia, A. Sgambelluri, F. Paolucci // Sensors. - 2022. - Vol. 22(2). - Р. 431.

166. Ullah, M. Industrial Energy Management System: Design of a Conceptual Framework Using IoT and Big Data / M. Ullah, A. Narayanan, A. Wolff // IEEE Access. - 2022. - Vol. 10. - Р. 110557-110567.

167. Unwala, I. Thread: An IoT Protocol / I. Unwala, Z. Taqvi, J. Lu // 2018 IEEE Green Technologies Conference (GreenTech). - Austin, 2018. - Р. 161-167.

168. Usamentiaga, R. Temperature monitoring for electrical substations using infrared thermography: Architecture for industrial Internet of Things / R. Usamentiaga, M.A. Fernandez, A.F. Villan // IEEE transactions on industrial informatics. - 2018. -Vol. 14(12). - Р. 5667-5677.

169. Uy, N.Q. A comparison of AMQP and MQTT protocols for Internet of Things / N.Q. Uy, V.H. Nam // 2019 6th NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS). - Hanoi, 2019. - Р. 292-297

170. Vagas, M. Data Processing Approach Based on OPC UA Architecture Implementation and Bluebird Platform / M. Vagas, O. Majercak, A. Galajdova // IEEE Access. - 2025. - Vol. 13. - Р. 51069-51084.

171. Vijayaraghavan, V. Internet of Things applications and use cases in the era of industry 4.0 / V. Vijayaraghavan, J.R. Leevinson // The Internet of Things in the Industrial Sector: Security and Device Connectivity, Smart Environments, and Industry 4.0. - 2019. - P. 279-298.

172. Vitturi, S. Evaluation of LoRaWAN for Sensor Data Collection in an IIoT-based Additive Manufacturing Project / S. Vitturi, L. Trevisan, A. Morato // 2020 IEEE

International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC). -Dubrovnik, 2020. - P. 1-6.

173. Wang, C. An Energy-Efficient Mechanical Fault Diagnosis Method Based on Neural-Dynamics-Inspired Metric SpikingFormer for Insufficient Samples in Industrial Internet of Things / C. Wang, J. Yang, H. Jie // IEEE Internet of Things Journal. - 2025. - Vol. 12(1). - P. 1081-1097.

174. Wang, W. Efficient Resource Configuration and Bandwidth Allocation for IIoT with Edge-Cloud Computing / W. Wang, Y. Zhang // 2022 China Automation Congress (CAC), Xiamen, 2022. - P. 6934-6939.

175. Want, R. Enabling the Internet of Things / R. Want, B.N. Schilit, S. Jenson // Computer. - 2015. - Vol. 48(1). - P. 28-35.

176. Wen, P. Remaining Useful Life Prediction of IIoT-Enabled Complex Industrial Systems With Hybrid Fusion of Multiple Information Sources / P. Wen, Y. Li, S. Chen // IEEE Internet of Things Journal. - 2021. - Vol. 8(11). - P. 9045-9058.

177. Xu, L.D. Internet of things in industries: a survey / L.D. Xu, W. He, S. Li // IEEE Transactions on industrial informatics. - 2014. - Vol. 10. - P. 2233-2243.

178. Yamamoto, K. Hardware Implementation of MQTT Broker and Precise Time Synchronization Using IoT Devices / K. Yamamoto, A. Fukuhara, H. Nishi // IEEJ Transactins Electrical Electronic Engineering. - 2022. - Vol. 17. - P. 209-217.

179. Yan, C. Yang Cloud Control for IIoT in a Cloud-Edge Environment / C. Yan, Y. Xia, H. Yang // Journal of Systems Engineering and Electronics. - 2024.-Vol. 35(4). - P. 1013-1027.

180. Yeh, C.-S. Implementation of MQTT protocol based network architecture for smart factory / C.-S. Yeh, S.-L. Chen, I.-C. Li // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part B: Journal of Engineering Manufacture. -2021. -Vol. 235(13). - P. 2132-2142.

181. Yew, H.T. IoT Based Real-Time Remote Patient Monitoring System / H.T. Yew, M.F. Ng, S.Z. Ping // 2020 16th IEEE International Colloquium on Signal Processing & Its Applications (CSPA). - Langkawi, 2020. - P. 176-179.

182. Yi, S. A survey of fog computing: Concepts applications and issues / S. Yi, C. Li, Q. Li // Proceedings of the 2015 Workshop on Mobile Big Data. - 2015. - Р. 3742.

183. Zambrano, A.M. SIGPRO: A Real-Time Progressive Notification System Using MQTT Bridges and Topic Hierarchy for Rapid Location of Missing Persons / A.M. Zambrano, M. Zambrano, E.L.O. Mejia // IEEE Access. - 2020. - Vol. 8. -Р. 149190-149198.

184. Zhang, H. Delay-reliability-aware protocol adaption and quality of service guarantee for message queuing telemetry transport-empowered electric Internet of things [Электронный ресурс] / H. Zhang, H. Zhang, Z. Wang et al. // International Journal of Distributed Sensor Networks. - 2022. - Vol. 18(5). - Режим доступа: https://doi: 10.1177/15501329221097815 (дата обращения: 05.05.2025).

185. Zhang, P. Open ecosystem for future industrial Internet of things (IIoT): Architecture and application / P. Zhang, Y. Wu, H. Zhu // CSEE Journal of Power and Energy Systems. - 2020. - Vol. 6(1). - P. 1-11.

186. Zhang, W. HOA-KELM: An Intelligent Diagnosis Method for Hot-Rolled Strip Manufacturing in the Industrial Internet of Things / W. Zhang, R. Qi, X. Ge // IEEE Internet of Things Journal. - 2025. - URL: https://doi.org/10.1109/JIOT.2025.3562923.

187. Zhang, Y. A framework for smart production-logistics systems based on CPS and industrial IoT / Y. Zhang, Z. Guo, J. Lv // IEEE Transactions on Industrial Informatics. - 2018. - Vol. 14(9). - Р. 4019-4032.

188. Zhang, Y.J. Analysis of network overhead and delay of rule engine based on MQTT protocol / Y.J. Zhang, W.Q. Tao // Proceedings of the 2022 10th International Conference on Information Technology: IoT and Smart City (ICIT '22). -New York, 2023. - Р. 179-183.

130

ПРИЛОЖЕНИЕ А Акты внедрения результатов диссертаций

ААВНА

Общество с ограниченной ответственностью «Морской торговый порт «Лавна»

184363, Мурманская обл., р-н. Кольский, нп. Междуречье, тер. ТОР Столица Арктики, участок №3,4.5 ИНН/КПП 5190152248/510501001 Адрес для почтовой корреспонденции: 183038, г. Мурманск, а/я №1086 Тел.:[phone] E-mail: [e-mail]

Акт о внедрении результатов диссертационной работы

Разработанный в диссертационной работе «Автоматизация управления режимами передачи телеметрических сообщений в сети промышленного интернета вещей» Балакшина Михаила Сергеевича алгоритм управления режимами передачи телеметрических сообщений в сети промышленного интернета вещей использован в ООО «МТП Лавна» для модификации аппаратно-программных средств удаленного контроля работоспособности производственного оборудования. Результаты его реализации показали возможность повысить качество мониторинга технического состояния и корректности функционирования конвейерных линий технологического оборудования.

Г/Г. ¿0¿S № / /р

На №

от

Генеральный директор

С.Л. Мультах

УТВЕРЖДАЮ

СПРАВКА

о внедрении результатов диссертационной работы

Балакшина Михаила Сергеевича«Автоматизация управления режимами передачи телеметрических сообщений в сети промышленного интернета вещей» в учебный процесс федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Белгородский государственный национальный исследовательский университет»

Результаты диссертационного исследования Балакшина Михаила Сергеевича «Автоматизация управления режимами передачи телеметрических сообщений в сети промышленного интернета вещей» внедрены в учебный процесс НИУ «БелГУ» и используются при изучении дисциплины «Корпоративные информационно-управляющие сети» студентами направления подготовки 09.03.02 Информационные системы, а также дисциплины «Глобальные и локальные компьютерные сети» студентами направления подготовки 15.03.06 Мехатроннка и робототехника.

Разработанные в ходе исследования модели передачи данных в сети промышленного интернета вещей при реализации различных режимов доставки сообщений используются в качестве теоретической базы при подготовке выпускных квалификационных работ студентами кафедры информационных и робототехнических систем института инженерных и цифровых технологий НИУ «БелГУ».

Заведующий кафедрой информационных и робототехнических систем НИУ «БелГУ»

д.т.н., профессор

О.А. Иващук

132

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ