У промислових, дослідницьких та освітніх середовищах спостерігається стійка тенденція до комплексної автоматизації контролю й керування обладнанням. Зростання обсягів адитивного виробництва, підвищення складності технологічних процесів і вимога мінімізувати вплив людського фактора диктують необхідність створення високопродуктивних цифрових сервісів, здатних забезпечити безперервний моніторинг та оперативне втручання у роботу техніки.
За прогнозом Precedence Research світовий ринок адитивного виробництва зросте з ≈ $21,6 млрд. США у 2024 р. до $110 млрд. США у 2033 р.; середньорічний приріст перевищує 20% [1]. Паралельно збільшується кількість принтерних ферм, де сотні пристроїв працюють синхронно, а кожна хвилина простою через збої або помилки операторів трансформується у прямі фінансові втрати й порушення виробничих графіків. За даними 3DPrinterOS, організації, що впровадили їхню хмарну платформу, відзначають до 40% зростання коефіцієнта використання принтерів, істотне скорочення простоїв і можливість централізовано керувати кількома десятками пристроїв із мінімальними витратами людських ресурсів [2]. Таким чином, розроблення масштабованих web-орієнтованих рішень є необхідною передумовою переходу до індустрії 4.0. Усе вищеперераховане зумовлює актуальність пропонованої публікації.
Поширені open source рішення, зокрема OctoPrint, AstroPrint і Repetier Server, розраховані переважно на керування одиничними пристроями; де кожен принтер потребує окремого одноплатного комп’ютера, а це ускладнює масштабування та підвищує сукупну вартість системи. Ф. Делфосс, спеціаліст мультинаціональної компанії BigRep, яка є провідним виробником індустріальних 3д-принтерів і адитивних рішень для цієї сфери, наголошує, що топологія «точка до точки» фрагментує дані й перешкоджає формуванню єдиної аналітичної платформи, необхідної для реалізації концепції smart manufacturing [3]. Альтернативою виступають хмарні SaaS платформи, наприклад 3DPrinterOS і UltiMaker Digital Factory, які виносять обчислення у віддалені дата центри, однак створюють критичну залежність від зовнішньої інфраструктури та безперервного інтернет сполучення; документація UltiMaker прямо зазначає, що «Digital Factory вимагає безперервного підключення до хмари для «оркестрування» завдань і моніторингу в режимі реального часу» [4]. Таким чином, існує потреба у локально розгорнутій, але масштабованій web системі, яка поєднує переваги централізованого контролю з автономністю й не залежить від сторонніх хмарних сервісів.
Відповіддю на ці виклики є створення веб-орієнтованої системи моніторингу та дистанційного керування мережею 3D-принтерів – інтегрованого програмно-апаратного комплексу, що об’єднує принтери, серверні служби й браузерний клієнт в єдиний кіберфізичний контур. Основна логіка збору телеметрії та оброблення команд зосереджена на веб-сервері: асинхронні REST- і WebSocket-ендпоїнти приймають і передають дані з часовою роздільною здатністю до однієї секунди. На рівні обладнання пристрої працюють під керуванням прошивки Klipper, а Moonraker забезпечує уніфікований JSON-RPC-інтерфейс [5]. Розроблене рішення пропонує єдину браузерну консоль для автоматичного виявлення принтерів у локальній мережі, безперервного моніторингу та віддаленого виконання технологічних операцій, підтримуючи високу продуктивність, відкритий API й інтеграцію з корпоративними ІТ-системами. Клієнт-серверна архітектура на базі FastAPI з неблокуючим I/O дозволяє одному серверу обслуговувати десятки пристроїв із затримкою відповіді не більше секунди; WebSocket-канал підтримує двосторонній обмін у реальному часі. Moonraker спрощує підключення ERP, MES і модулів прогнозного обслуговування, а вбудовані алгоритми ARP-/ICMP-сканування та нормалізації MAC-адрес гарантують автономність без потреби у VPN-тунелях чи зовнішніх хмарних каталогах.
Прототип, розгорнутий на Raspberry Pi 5, обробляє ≈ 200 HTTP запитів за секунду та автоматично генерує Swagger документацію API. Клієнтський застосунок на React демонструє 2D/3D візуалізацію bed mesh, дає змогу віддалено регулювати температурні режими, завантажувати G коди й керувати вентиляцією. Пілотне випробування у фермі з чотирма принтерами засвідчило скорочення часу простою, підвищення ефективності роботи та стабільний рівень дистанційного моніторингу і керування.
Таким чином, запропонована web-орієнтована система демонструє можливість безперервного моніторингу, гнучкого масштабування та оперативного дистанційного втручання в адитивні процеси, формуючи технологічну основу для концепції «розумного» виробництва. Подальші наукові розвідки доцільно спрямувати на кілька векторів: 1) впровадження модулів аналітики продуктивності та predictive-maintenance з використанням вбудованих моделей машинного навчання; 2) реалізацію цифрових двійників принтерів для симуляції та оптимізації параметрів друку в реальному часі; 3) розширення системи централізованою автентифікацією та RBAC-механізмами для багатокористувацьких середовищ; 4) контейнеризацію служб задля швидкого розгортання на edge-пристроях і в хмарі; 5) інтеграцію адаптивних алгоритмів нарізки G-коду та автоматичного балансування черг друку в багатофермених конфігураціях. Реалізація цих напрямів дозволить підвищити надійність, зменшити експлуатаційні витрати й поглибити інтеграцію адитивних комплексів у цифрові ланцюги постачання майбутніх кіберфізичних фабрик.
Список літератури
1. Precedence Research. Additive Manufacturing Market Report 2024–2033. URL: https://www.precedenceresearch.com/additive-manufacturing-market (дата звернення: 24.05.2025).
2. 3DPrinterOS. Enhancing Efficiency with Remote 3D Printing Management. URL: https://www.3dprinteros.com/articles/enhancing-efficiency-with-remote-3d-printing-management (дата звернення: 24.05.2025).
3. BigRep. 3D Printer Connectivity: From Monitoring to Smart Manufacturing. URL: https://bigrep.com/posts/3d-printer-connectivity-from-monitoring-to-smart-manufacturing/ (дата звернення: 24.05.2025).
4. UltiMaker. Digital Factory: Remote Monitoring and Printing. URL: https://ultimaker.com/software/ultimaker-digital-factory/ (дата звернення: 24.05.2025).
5. Arksine. Moonraker API Reference : GitHub repository. URL: https://github.com/Arksine/Moonraker (дата звернення: 24.05.2025).
_______________________
Науковий керівник: Кардашов Олександр Вадимович, асистент, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter