Вимоги до автоматизованої системи підбору олив

Abstract

У сучасних умовах розвитку транспортної інфраструктури та промислових технологій питання правильного добору мастильних матеріалів, зокрема моторної оливи, набуває особливої актуальності. Відповідність оливи технічним характеристикам і реальним умовам експлуатації безпосередньо впливає на ефективність, довговічність та безпеку роботи двигунів і машин. Однак наявність великого асортименту мастильних матеріалів на ринку, різниця у їхніх властивостях і стандартах, а також відсутність універсальних цифрових рішень для підбору ускладнюють цей процес як для професіоналів, так і для пересічних користувачів. У роботі наведено аналіз сучасних інструментів добору оливи, серед яких онлайн-платформи, мобільні застосунки та модулі ERP-систем. Встановлено, що існуючі рішення мають суттєві обмеження: орієнтацію на конкретні бренди, недостатнє врахування умов експлуатації, обмежену масштабованість та слабку інтеграцію з іншими системами. Це підтверджує потребу у створенні нової автоматизованої системи підтримки прийняття рішень, яка була б незалежною від виробника, гнучкою, масштабованою і здатною враховувати широкий спектр технічних та експлуатаційних параметрів. Запропоновано концепцію побудови такої системи, що включає модульну архітектуру, інтеграцію з зовнішніми базами даних через API, автоматичне оновлення інформації та застосування інтелектуальних алгоритмів обробки даних, включаючи машинне навчання. Розроблені функціональні та нефункціональні вимоги до системи передбачають високу швидкодію, стійкість до навантажень, захист персональних даних та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс користувача. Запропоновано вимоги до архітектури системи у вигляді клієнтського інтерфейсу як вебпорталу або мобільного застосунку, серверну логіку обробки запитів, централізоване сховище даних і аналітично-рекомендаційний модуль. Окремо розглянуто варіанти реалізації системи як у вигляді локального рішення для підприємств, так і як хмарного сервісу. Технічна реалізація повинна базуватися на відкритих технологіях, таких як Python, Django/Flask, PostgreSQL або MySQL, із використанням сучасних фреймворків для фронтенду. Таким чином, запропонований підхід до створення автоматизованої системи добору моторної оливи забезпечує високу адаптивність, точність рекомендацій та відповідність вимогам сучасного ринку, що сприятиме підвищенню ефективності технічного обслуговування транспортних засобів і промислового обладнання.