Диспетчеризация нового поколения
LLM-агент читает телеметрию SCADA, объясняет отклонения простым языком и хранит историю режимов объекта в памяти G-Brain — вместо дашборда, который показывает цифры, но не отвечает на вопрос «почему».
Обсудить проект →Что болит
Системы диспетчеризации написаны десятилетия назад под закрытые протоколы. Извлечь из них что-то, кроме мнемосхемы и звуковой тревоги, стоит отдельного проекта.
Контур автоматизации годами живёт за отдельным периметром безопасности. Аналитика, обученная на исторических данных, просто не видит, что происходит на объекте в реальном времени.
Диспетчер с двадцатилетним стажем помнит каждый нештатный режим объекта наизусть. Когда он уходит на пенсию, вместе с ним уходит институциональная память — а новых готовят годами.
Решение BASEMIND
BASE строит многоагентную систему поверх существующей SCADA: один агент читает телеметрию в реальном времени, второй сопоставляет её с историей режимов и инцидентов, третий формулирует рекомендацию дежурному инженеру на понятном языке. Долговременная память G-Brain хранит контекст объекта — какие отклонения были нормой, какие предшествовали аварии, что делали в похожей ситуации раньше — и не теряет его при смене смены или увольнении сотрудника.
Агент подключается к существующей SCADA через OPC UA или Modbus, не требуя замены оборудования и остановки процесса.
G-Brain годами хранит историю инцидентов и нормальных режимов объекта и использует её при каждом новом отклонении.
Агент не просто поднимает тревогу — он объясняет, почему параметр вышел за границу и что делали в похожей ситуации раньше.
Как это работает
Интеграция с SCADA и историческими базами через защищённый шлюз, без изменения OT-периметра и остановки процесса.
Агент загружает в G-Brain архив инцидентов, регламенты и режимные карты конкретного объекта.
Агент мониторит телеметрию 24/7, отличает шум от предаварийных паттернов и эскалирует по установленному регламенту.
Каждый инцидент разбирается вместе с инженером, вывод добавляется в G-Brain — точность рекомендаций растёт с каждым циклом.
Ожидаемый эффект
-40%
снижение числа ложных тревог за счёт распознавания нормальных отклонений
×3
быстрее выявление предаварийных состояний по сравнению с ручным мониторингом
24/7
непрерывное наблюдение за телеметрией без выгорания дежурной смены
6 нед.
от старта проекта до работающего пилота на реальном объекте
Значения — типовые ориентиры по индустрии, не гарантия. Фактический результат зависит от процессов, данных и задач конкретного проекта.
Частые вопросы
Нет, агент работает поверх существующей системы через стандартные протоколы — OPC UA, Modbus, MQTT — не затрагивая контур управления.
Через защищённый шлюз с односторонней передачей данных или в периметре заказчика, без выхода в открытый интернет.
G-Brain начинает с доступного минимума — регламентов, режимных карт, журналов — и дообучается на каждом новом инциденте, разобранном с инженером.
Агент формирует рекомендацию и объяснение, финальное решение остаётся за дежурным диспетчером. Это инструмент усиления, а не автопилот.
Первый пилот занимает около шести недель — от подключения к контуру до работающего мониторинга на реальной телеметрии.
Расскажите про контур, число сенсоров и текущие боли — предложим архитектуру пилота под конкретный объект.
Обсудить проект →