Документация, содержащая описание функциональных характеристик экземпляра программного обеспечения
1. Введение
1.1. Назначение документа
Этот документ содержит описание функциональных характеристик программного обеспечения "Рекомендательная система менеджмента производительности" (РСМП). В нем представлена информация о возможностях системы, ее компонентах и их взаимодействии.
1.2. Описание ПО
РСМП предназначена для анализа видеопотоков, преобразования их в поток событий и выявления их влияния на уровень производительности предприятия. Основные задачи системы:

• Детекция объектов на видеозаписях с применением нейросетей.
• Трансформация детекций в события по заданным правилам.
• Сопоставление событий с данными о производительности.
• Выявление повторяющихся паттернов и их анализ.
• Определение связи между паттернами и производительностью.
• Выявление значимых паттернов.
• Формирование рекомендаций и инструкций на основе анализа.
• Интерактивное представление данных для пользователей.
• Возможность настройки параметров анализа в зависимости от особенностей предприятия.

2. Основные компоненты системы
РСМП состоит из нескольких ключевых сервисов, которые взаимодействуют друг с другом.
2.1. Клиентские сервисы

1. Downloader – загружает видео с видеорегистраторов на сервер предприятия и конвертирует в нужный формат.
2. Mover – фильтрует поврежденные файлы и передает корректные видеозаписи в систему через FTP.
3. UI-компонент – предоставляет веб-интерфейс для пользователей, включающий дашборды, управление проектами и просмотр рекомендаций.

2.2. Серверные сервисы

1. Сервис обработки видео – получает видео с FTP-сервера и управляет процессом видеодетекции.
2. Сервис параметров детекции – управляет очередью детекции, настраивает обработку видео.
3. Сервис векторизации объектов – отвечает за извлечение признаков из видео и их хранение и упаковку для дальнейших поисков рекомендаций.
4. Сервис управления производственными показателями – хранит и анализирует данные о номенклатурах, нормочасах и производительности.
5. Сервис управления сменами – хранит информацию о рабочих сменах предприятия и помогает учитывать временные интервалы событий.
6. Сервис разметки зон – задает области анализа на видеозаписях, позволяет выделять зоны производственной активности.
7. Сервис событий и правил – отвечает за обработку и регистрацию событий в системе, их фильтрацию и хранение.
8. Сервис составления рекомендаций – анализирует производственные паттерны (совокупность действий, событий определенных ролей), выявляет эффективные и неэффективные действия и формирует предложения по улучшению.
9. Сервис авторизации – обеспечивает контроль доступа и управляет правами пользователей.
10. Сервис управления проектами – хранит информацию о созданных пользователями проектах, настройках анализа и истории изменений.
11. Файловый менеджер – отвечает за хранение больших файлов (например, данных о производительности) и предоставляет API для работы с ними.
12. Сервис интеграции – отвечает за взаимодействие с внешними системами, включая ERP, BI-инструменты и базы данных предприятия.

3. API и интеграции
3.1. Реализованные API

• REST API для взаимодействия между компонентами.
• Внешние API для получения видеопотоков и передачи данных в системы заказчика.
• API для интеграции с BI-инструментами (например, Power BI, Tableau).

3.2. Взаимодействие с внешними сервисами

• Используется NAS в качестве файлового хранилища.
• API видеорегистраторов для загрузки видео.
• Интеграция с учетными системами для привязки производственных данных.

4. Хранение данных
4.1. База данных

• СУБД: PostgreSQL.
• Структура: у каждого сервиса есть несколько моделей данных (обычно 2-4 модели).
• Все таблицы имеют индексы для ускорения поиска.
• Поддерживается шардирование и репликация для работы с большими объемами данных.

5. Процессы анализа данных
5.1. Детекция объектов

• Используются нейросетевые модели YOLOv8.
• Объекты детектируются и передаются на дальнейшую обработку.
• Возможность конфигурации модели под специфические задачи производства.

5.2. Анализ паттернов

• Разделение событий на повторяющиеся паттерны.
• Оценка влияния частотности паттернов на производительность.
• Корреляционный анализ для выявления закономерностей между событиями и KPI.

5.3. Формирование рекомендаций

• Анализ значимости выявленных паттернов.
• Генерация рекомендаций по улучшению производственных процессов.
• Возможность автоматической настройки рекомендаций в зависимости от целей бизнеса.

6. Производительность и масштабируемость
6.1. Оптимизация работы

• Использование индексов в базе данных.
• Оптимизация запросов и кэширование.
• Автоматическое масштабирование в облачных средах.

6.2. Масштабируемость

• Возможность развертывания в контейнерах Docker.
• Гибкость системы за счет микросервисной архитектуры.
• Поддержка балансировки нагрузки через NGINX и Kubernetes.

7. Контроль ошибок и логирование
7.1. Логирование

• Все сервисы ведут логи, доступные через централизованную систему хранения.
• Логи анализируются с использованием ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana).

7.2. Мониторинг

• Используются Prometheus, Grafana, Loki для мониторинга производительности системы.
• Автоматизированные оповещения в случае сбоев и перегрузок.

8. Заключение
Документ описывает ключевые функциональные характеристики РСМП, принципы ее работы и взаимодействия компонентов. Все приведенные сведения помогут понять, как система функционирует и какие задачи решает. Дополнительные возможности интеграции, аналитики и масштабируемости делают систему гибкой и адаптируемой под различные производственные сценарии.

Документация, содержащая описание функциональных характеристик экземпляра программного обеспечения