Облачно-периферийная экосистема когнитивной автоматики для интегрированного менеджмента CIP-процессов пивзавода

В работе представлена облачно-периферийная когнитивная архитектура для управления CIP-процессами пивоваренных линий. Система основана на связке ResNet-CNN и Transformer, работающих в контуре активного обучения и интегрированных с мультисенсорным мониторингом АТР-биолюминесценция, ИК-флуоресценция, оптическая плотность биопленок. Edge-узлы обеспечивают мгновенное обнаружение аномалий и локальное управление, тогда как облачный уровень выполняет предиктивную оптимизацию и дообучение моделей. Пилотные испытания показали сокращение расхода реагентов на 29 %, воды на 22 % и энергии на 18 %, уменьшение латентности управления до 140 мс и повышение точности прогнозов до R2 = 0,92 при снижении ложных тревог на 37 %. Архитектура демонстрирует соответствие нормативам и создает основу для перехода CIP-циклов в проактивный режим.

Целью исследования стало формирование облачно-периферийной экосистемы, обеспечивающей сокращение времени принятия решений в CIP-процессах до уровня менее 150 мс, снижение ресурсных затрат и повышение санитарной надежности в условиях высокой вариативности рецептур и технологических параметров пивоваренного производства.

Методология. Методологическая платформа основана на теории распределенных мультиагентных систем и принципах активного обучения. В качестве исходных данных использован массив из 48 000 профилей загрязнений, включающий показатели АТР-биолюминесценции, ИК-флуоресценции и оптической плотности биопленок. Edge-уровень выполняет предобработку сигналов, автоэнкодер формирует компактные эмбеддинги, а GRU-классификатор фиксирует аномалии с реакцией менее 40 мс. На облачном уровне реализована гибридная модель ResNet-CNN и Transformer, предсказывающая глубину очистки и оптимизирующая параметры CIP-цикла. Для объяснимости решений применялись SHAP-значения и Grad-CAM. Валидация корректности архитектуры проводилась в соответствии с ISO и ГОСТ по метрологии, кибербезопасности и санитарным регламентам.

Результаты. Эксперименты подтвердили устойчивую работу экосистемы в реальном времени и соответствие нормативным ограничениям. Средний расход моющих реагентов снизился на 29 %, потребление воды - на 22 %, энергозатраты - на 18 %. Латентность управления сократилась до 140 мс, а точность предсказаний достигла R2 = 0,92. Система показала снижение ложных тревог на 37 % и полную отказоустойчивость при частичной потере данных. Экономическая оценка выявила сокращение операционных затрат на 24,7 % и срок окупаемости инвестиций менее восьми месяцев.

Выводы. Разработанная облачно-периферийная когнитивная архитектура обеспечивает переход CIP-процессов от статических режимов к проактивному управлению. Сочетание быстродействующих edge-модулей и облачных предиктивных моделей гарантирует как снижение ресурсных затрат, так и соблюдение санитарных требований.