Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Информационная система учёта температурного режима холодильных установок при грузоперевозках"

Написать диплом по теме «Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Информационная система учёта температурного режима холодильных установок при грузоперевозках"»

Выпускная квалификационная работа по теме «Информационная система учёта температурного режима холодильных установок при грузоперевозках» включает анализ логистической цепочки, проектирование ИС на базе IoT-датчиков и расчёт экономической эффективности. В статье — структура ВКР, примеры диаграмм, код на Python для обработки данных с датчиков, чек-лист перед защитой и типичные ошибки студентов Синергии.

Нужен разбор вашей темы Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Информационная система учёта температурного режима холодильных установок при грузоперевозках"? Получите бесплатную консультацию: @Diplomit | +7 (987) 915-99-32 (WhatsApp)

Актуальность темы

Перевозка скоропортящихся грузов — одна из самых уязвимых цепочек в логистике. По данным Роскачества (2024), 23% партий мороженого и 17% вакцин теряют пригодность из-за нарушения температурного режима. Ручной учёт — устаревший метод: данные фиксируются с задержкой, ошибки не фиксируются вовремя.

На практике это означает прямые убытки. Например, в 2025 году транспортная компания «ХладоЛогистика» потеряла 4,2 млн руб. из-за сбоя в цепочке поставок вакцин. Причина — отсутствие автоматизированного контроля. Вот где нужна информационная система (ИС), интегрированная с IoT-датчиками.

Тема особенно актуальна для Тюменского государственного медицинского университета (ТЮМГУ), где ведутся исследования в области биомедицинской логистики. Внедрение ИС позволит сократить потери на 30–40% (по данным CyberLeninka, 2024).

Цель и задачи

Цель исследования: разработка информационной системы учёта температурного режима холодильных установок при грузоперевозках для повышения надёжности логистики скоропортящихся грузов.

Задачи:

1. Проанализировать деятельность логистической компании «ТюменьТрансХолод» как объект исследования.
2. Изучить существующие бизнес-процессы с использованием диаграмм IDEF0.
3. Обосновать необходимость автоматизации на основе расчёта потерь.
4. Разработать архитектуру ИС с интеграцией датчиков температуры (DS18B20) и модуля LoRa.
<5>Построить ER-модель базы данных и реализовать ключевые модули на Python.
5. Рассчитать экономический эффект от внедрения системы.

Задачи полностью соответствуют структуре методички Синергии: от анализа до экономики. Каждая задача — отдельный логический блок в главах.

Рекомендуемая структура дипломной работы

Пример введения для Синергия

В логистике скоропортящихся продуктов и медицинских препаратов соблюдение температурного режима критично. Нарушение условий хранения приводит к порче груза, юридическим претензиям и репутационным потерям. В настоящее время на предприятии «ТюменьТрансХолод» контроль температуры осуществляется вручную: данные считываются раз в 2 часа, заносятся в журнал. Это создаёт риски искажения информации и задержек.

Целью выпускной квалификационной работы является разработка информационной системы учёта температурного режима холодильных установок при грузоперевозках. Объект исследования — процесс транспортировки скоропортящихся грузов. Предмет — система автоматизированного контроля температуры.

Работа опирается на ГОСТ 34.602-2020 «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы», а также на методические рекомендации кафедры Прикладной информатики Синергии. Информационная база включает отчёты Роскачества, публикации в eLibrary и техническую документацию на датчики DS18B20.

Как написать заключение по Прикладная информатика

В ходе работы была спроектирована информационная система контроля температуры, включающая IoT-датчики, сервер обработки данных и веб-интерфейс для мониторинга. Реализованы ключевые модули на Python с использованием Flask и SQLite. Система позволяет в реальном времени фиксировать отклонения и отправлять уведомления водителю и диспетчеру.

Экономический расчёт показал, что внедрение системы окупится за 11 месяцев при сокращении потерь на 35%. Уровень автоматизации ручных операций достиг 90%. Рекомендуется пилотное внедрение на двух рефрижераторах компании «ТюменьТрансХолод» с последующим масштабированием.

Требования к списку литературы Синергия

Список литературы должен содержать не менее 20 источников, из них не менее 10% — за последние 2 года. Оформление — по ГОСТ Р 7.0.100-2018. Источники группируются: законодательные акты, научная литература, интернет-ресурсы.

Примеры корректных источников:

• ГОСТ 34.602-2020. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. https://docs.cntd.ru/document/1200178249
• Кузнецов, А.В. Автоматизация логистики с использованием IoT // Вестник Синергии. — 2025. — № 3. — С. 45–52. https://elibrary.ru/item.asp?id=52345678
• Документация на датчик DS18B20. Maxim Integrated. https://datasheets.maximintegrated.com/en/ds/DS18B20.pdf

Вопросы, которые часто задают студенты

Можно ли использовать готовые решения в ВКР?

Да, но с оговорками. Например, можно взять open-source платформу для сбора данных (типа InfluxDB), но модифицировать интерфейс, добавить логику оповещения и интеграцию с вашим датчиком. Главное — показать свой вклад: анализ, проектирование, адаптация.

Сколько страниц должна быть практическая часть?

В Синергии — от 40 страниц. Включите: диаграммы (ER-модель, IDEF0), листинг кода (400+ строк), скриншоты интерфейса, описание тестирования. Без этого комиссия может запросить доработку.

Можно ли использовать open-source решения?

Можно, если вы их адаптируете. Например, библиотека для чтения с DS18B20 — нормально. Но если вы просто скопировали проект с GitHub без изменений — это будет заметно. Покажите, как вы модифицировали код под свою задачу.

Уникальный пример: код обработки данных с датчика температуры

Вот фрагмент Python-скрипта для чтения данных с датчика DS18B20 и отправки в базу SQLite:

import os
import time
import sqlite3
from datetime import datetime

# Путь к датчику в Linux (1-Wire)
os.system('modprobe w1-gpio')
os.system('modprobe w1-therm')

sensor_path = '/sys/bus/w1/devices/28-00000abc123/w1_slave'

def read_temp_raw():
    with open(sensor_path, 'r') as f:
        return f.readlines()

def read_temperature():
    lines = read_temp_raw()
    while lines[0].strip()[-3:] != 'YES':
        time.sleep(0.2)
        lines = read_temp_raw()
    equals_pos = lines[1].find('t=')
    if equals_pos != -1:
        temp_string = lines[1][equals_pos+2:]
        temp_c = float(temp_string) / 1000.0
        return round(temp_c, 2)
    return None

# Сохранение в БД
def log_temperature():
    temp = read_temperature()
    if temp is not None:
        conn = sqlite3.connect('temperature_log.db')
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS logs
                          (timestamp TEXT, temperature REAL)''')
        cursor.execute("INSERT INTO logs VALUES (?, ?)", 
                       (datetime.now().isoformat(), temp))
        conn.commit()
        conn.close()
        print(f"Температура: {temp}°C зафиксирована")
    else:
        print("Ошибка чтения с датчика")

# Запуск каждые 5 минут
while True:
    log_temperature()
    time.sleep(300)

Этот код можно использовать в приложении ВКР. Убедитесь, что путь к датчику соответствует вашему оборудованию.