برنامه ریزی هوشمند تعمیرات شبکه برق

فهرست

نمونه روش ساده
داده‌ها
پیش‌پردازش
بهینه‌سازی
سیستم نرم‌افزار پیشنهادی
چارچوب اجرایی
تیم‌های درگیر پروژه
برنامه‌ریزی و مدیریت کارهای تعمیراتی
معرفی سیستم
فرم‌های لازم برای طراحی فرانت‌اند

نمونه روش ساده

توجه: اگر پس از کلیک با خطا مواجه شدید، صفحه را یک بار رفرش کرده و مجدد اجرا کنید. سپس 1 دقیقه صبر کرده و دوباره رفرش و اجرا نمایید (به دلیل sleep mode سرور).

در این پروژه بخش های زیر مد نظر هستند

داده‌ها

داده‌های کارهای تعمیراتی
داده‌های تیم‌های تعمیرات
داده‌های شبکه توزیع برق
داده‌های پویا
داده‌های تاریخی

پیش‌پردازش

پاک‌سازی داده‌ها
استانداردسازی فرمت‌ها
محاسبه ماتریس فاصله-زمان
گروه‌بندی کارها
اعمال محدودیت‌ها
ساختار نهایی خروجی

بهینه‌سازی

مدل‌سازی ریاضی مسئله
قیود مسئله
الگوریتم‌های حل
خروجی بهینه‌سازی

سیستم نرم‌افزار پیشنهادی

لایه Frontend
لایه API Gateway
لایه Backend Services
لایه هوشمند
لایه داده
اپلیکیشن موبایل

چارچوب اجرایی

فاز ۱: آماده‌سازی و طراحی
فاز ۲: توسعه
فاز ۳: استقرار

تیم‌های درگیر پروژه

تیم بهینه‌سازی
تیم توسعه امنیت
تیم توسعه Backend
تیم توسعه Frontend
تیم توسعه موبایل
تیم DevOps

در ادامه به تفصیل آنها را بحث می کنیم

داده ها

جدول داده های مربوط به کارهای تعمیراتی

نام داده‌ها	کد کار	نوع داده	توضیحات
تعویض ترانسفورماتور	TRM-2024-10-001	رشته (String)	تعمیر کابل - سرپرست - تعویض دکل
مختصات جغرافیایی	LOC-2024-10-001	(lat, long)	بخشی از نقشه - موقعیت دقیق عملیات
زمان تخمین اجرا	DUR-2024-10-001	ساعت (Integer)	مدت زمان پیش‌بینی شده برای اتمام کار (بر حسب ساعت)
زمان صرف شده	ACT-2024-10-001	ساعت (Double)	مدت زمان واقعی صرف شده برای کار (بر حسب ساعت)
تجهیزات مورد نیاز	EQP-2024-10-001	لیست (Array)	لیست ابزار و مواد مورد استفاده در عملیات

داده ها در شبکه توزیع

داده های تیم های تعمیرات

نام داده‌ها	کد داده	نوع داده	توضیحات
کد تیم	TEAM-2024-10-001	رشته (String)	شناسه منحصر به فرد هر تیم تعمیراتی (مثال: T-HO-01 برای تیم هوایی ۱)
نوع تخصص	SPEC-2024-10-001	لیست (Array)	تخصص‌های تیم (مثال: [شبکه هوایی, تعویض ترانسفورماتور])
مختصات پایگاه	BASE-2024-10-001	(lat, long)	موقعیت جغرافیایی ایستگاه کاری که تیم از آنجا اعزام می‌شود
تجهیزات حمل شده	EQIP-2024-10-001	لیست (Array)	لیست تجهیزات و ابزارهایی که تیم به طور معمول با خود حمل می‌کند
تاریخ‌های غیرفعال	DND-2024-10-001	لیست (Array)	تاریخ‌هایی که تیم به دلیل آموزش، مرخصی و… قادر به انجام کار نیست

داده های تیم تعمیرات

داده های شبکه توزیع برق

نام داده‌ها	کد داده	نوع داده	توضیحات
نقشه فیدرها	NET-FDR-001	شیء جغرافیایی (GeoJSON)	نقشه کامل و به‌روز فیدرهای شبکه توزیع برای شناسایی سریع محل وقوع fault و برنامه‌ریزی دسترسی
محدودیت ترافیک	NET-TRC-001	لیست (Array)	لیست خیابان‌ها، معابر و مسیرهای دارای محدودیت تردد (مانند طرح ترافیک، سنگین‌برد، تعمیرات راه)
نقاط دسترسی	NET-ACC-001	لیست (Array)	مختصات نقاط کلیدی برای دسترسی به تجهیزات شبکه (مانند درب ورودی، پارکینگ، محل مانور)
زمان‌های پیک ترافیک	NET-PTK-001	شیء (JSON)	بازه‌های زمانی اوج ترافیک در مناطق مختلف به صورت {منطقه: [زمان شروع, زمان پایان]}
زمان‌های ترجیحی	NET-PRF-001	شیء (JSON)	بازه‌های زمانی با ترافیک سبک‌تر و مناسب برای تردد سریع‌تر تیم‌های تعمیراتی

شبکه توزیع و داده ها

داده های پویا

نام داده‌ها	کد داده	نوع داده	توضیحات	منبع داده
ترافیک لحظه‌ای	DYN-TFC-001	شیء (JSON)	داده‌های زنده ترافیکی از APIهای نقشه (مانند Waze, Google) شامل رنگ مسیرها و زمان‌های سفر预估	سرویس‌های نقشه‌برداری خارجی (API)
آب و هوا	DYN-WTH-001	شیء (JSON)	شرایط جوی لحظه‌ای و پیش‌بینی شده (بارش، دما، باد، رعد و برق) که بر ایمنی و اجرای کار تأثیر می‌گذارد	سرویس‌های هواشناسی (API)
کارهای اضطراری	DYN-EMG-001	لیست (Array)	کارهای با اولویت بالا که به صورت غیرمنتظره در طول روز در کارتابل سرپرست ظاهر می‌شوند	سیستم مدیریت کار شرکت برق (Internal API)
وضعیت سلامت تیم	DYN-HLT-001	شیء (JSON)	وضعیت لحظه‌ای هر تیم (در حال حرکت، در حال کار, در راه بازگشت, در پایگاه) از طریق GPS	نرم‌افزار رهگیری تیم‌ها بر روی تلفن‌های همراه (Internal API)
پیشرفت کار	DYN-PRG-001	شیء (JSON)	درصد پیشرفت و زمان تخمینی باقی‌مانده برای تکمیل هر کار که توسط تیم گزارش می‌شود	نرم‌افزار گزارش‌دهی تیم‌ها (Internal API)
وضعیت تجهیزات	DYN-EQS-001	لیست (Array)	موجودی لحظه‌ای کالاها و تجهیزات در انبار مرکزی و خودروی تیم‌ها	سیستم انبارداری و لجستیک (Internal API)
قطعی‌های جدید	DYN-OUT-001	لیست (Array)	گزارش‌های قطعی جدید که از طریق سیستم SCADA یا تماس‌های مشتریان ثبت می‌شوند	سیستم SCADA و مرکز تماس مشتریان (Internal API)

داده های تاریخی

نام داده‌ها	کد داده	نوع داده	توضیحات	کاربرد در سیستم هوشمند
لاگ‌های تخصیص گذشته	HIST-ASN-001	آرایه (JSON)	تاریخچه کامل تخصیص‌های کار به تیم‌ها شامل کار، تیم، تاریخ، ساعت شروع/پایان، مسیر طی شده	تحلیل الگوهای تخصیص، شناسایی بهترین روش‌ها، آموزش مدل‌های ML
زمان‌های واقعی اجرای کار	HIST-DUR-001	آرایه (JSON)	مدت زمان واقعی صرف شده برای هر نوع کار در شرایط مختلف (آب و هوا، منطقه، فصل)	بهبود دقت “زمان تخمینی اجرا” در برنامه‌ریزی آینده
الگوهای ترافیک تاریخی	HIST-TFC-001	شیء (JSON)	داده‌های ترافیکی جمع‌آوری شده در روزهای گذشته برای شناسایی الگوهای هفتگی و ماهانه	پیش‌بینی دقیق‌تر زمان سفر و برنامه‌ریزی بهتر برای زمان‌بندی کارها
تاریخچه کارهای اضطراری	HIST-EMG-001	آرایه (JSON)	ثبت کامل کارهای اضطراری گذشته شامل نوع، محل، زمان وقوع، مدت زمان تعمیر	پیش‌بینی احتمال وقوع حوادث در مناطق مختلف و برنامه‌ریزی ظرفیت ذخیره برای آن‌ها
عملکرد تیم‌ها	HIST-PRF-001	شیء (JSON)	شاخص‌های عملکرد هر تیم (میانگین زمان انجام کار، کیفیت اجرا، رضایت مشتری)	تخصیص هوشمندانه‌تر کارها بر اساس توانایی‌های واقعی هر تیم
داده‌های مصرف برق	HIST-PWR-001	شیء (JSON)	الگوهای مصرف برق و داده‌های بار شبکه در گذشته	پیش‌بینی بار کاری آینده و ارتباط بین الگوهای مصرف و خرابی‌ها
شرایط آب و هوایی تاریخی	HIST-WTH-001	آرایه (JSON)	داده‌های دقیق آب و هوایی گذشته همراه با تأثیر آن بر اجرای کارها	ساخت مدل پیش‌بینی تأثیر آب و هوا بر مدت زمان اجرای کارهای مختلف

پیش‌پردازش داده‌ها

پیش‌پردازش شامل پاک‌سازی، استانداردسازی، محاسبه ماتریس مسافت-زمان، گروه‌بندی کارها، اعمال محدودیت‌ها و ساختاردهی نهایی برای ورودی به بخش بهینه‌سازی است.

پاک‌سازی داده‌ها

عملیات	ابزار	خروجی
حذف رکوردهای ناقص	`pandas.dropna()`	مجموعه داده بدون مختصات جغرافیایی نامعتبر
تصحیح مقادیر نامعتبر	`sklearn.SimpleImputer()`	درونیابی مقادیر نامعتبر با میانگین/میانه
یکسان‌سازی واحدها	`Python (datetime)`	تبدیل همه واحدهای زمانی به دقیقه
تشخیص ناهنجاری	`Python (scikit-learn)`	حذف داده‌های پرت برای مدل‌های رگرسیون

استانداردسازی فرمت‌ها

نوع داده	تبدیل	خروجی استاندارد
آدرس‌ها	Geocoding API	`(lat, long)`
زمان‌ها	Python datetime	دقیقه
تجهیزات	کدگذاری یکپارچه	کد یکپارچه تجهیزات
وابستگی‌ها	گراف جهت‌دار	ساختار گراف کارها

محاسبه ماتریس فاصله-زمان

اجرای این الگوریتم‌های پیشرفته مستلزم ورود داده‌های دقیق مکانی است. برای آگاهی از چگونگی محاسبه داده‌های مورد نیاز برای این ماژول، می‌توانید به جزییات بیشتر محاسبه ماتریس فاصله-زمان مراجعه کنید.

مؤلفه	روش محاسبه	ابزار
مسافت جغرافیایی	فرماد هورساین	`geopy.distance`
زمان سرف	مدل ترافیک + داده تاریخی	الگوریتم‌های پیش‌بینی
ضریب اصلاح آب‌وهوا	۳۰% در شرایط بد	مدل‌های هواشناسی
محدودیت‌های ترافیکی	مدل‌سازی شبکه جاده‌ای	GraphHopper API

گروه‌بندی کارها

الگوریتم	پارامترها	کاربرد
K-Means	موقعیت جغرافیایی	خوشه‌بندی مکانی کارها
Mean-Shift	چگالی کارها	شناسایی مناطق پرتراکم
شباهت تاریخی	مقایسه با داده‌های قبلی	پیش‌بینی الگوهای مشابه

اعمال محدودیت‌ها

نوع محدودیت	پارامترها	تأثیر بر بهینه‌سازی
ظرفیت تیم‌ها	min/max ظرفیت	تعادل بار کاری
ابزار و تجهیزات	موجودی و قابلیت‌ها	تخصیص مبتنی بر قابلیت
بازه زمانی	پنجره‌های زمانی مجاز	زمان‌بندی بهینه

ساختار نهایی خروجی

{
  "meta": {
    "date": "2024-10-04",
    "region": "تهران مرکزی",
    "time_created": "2024-10-04T10:30:00Z"
  },
  "teams": {
    "id": "T-HO-01",
    "type": "هوایی",
    "capacity": 8,
    "cluster": "شمالی",
    "tools": ["TRM-001", "CBL-002"]
  },
  "jobs": {
    "id": "J-2024-10-001",
    "location": [35.6892, 51.3890],
    "duration": 120,
    "time_window": [480, 720],
    "cluster": "C1",
    "required_tools": ["TRM-001"],
    "dependencies": ["J-2024-10-002"]
  },
  "distance_matrix": {
    "T-HO-01_J-2024-10-001": {
      "distance_km": 5.2,
      "time_min": 15,
      "weather_factor": 1.3
    }
  },
  "constraints": {
    "max_capacity_per_team": 6,
    "time_windows": true,
    "tool_requirements": true
  },
  "dynamic_data": {
    "traffic": "moderate",
    "weather": "rainy"
  }
}

ابزارهای مورد استفاده در پیش‌پردازش

مرحله	ابزارهای اصلی	توضیحات
پاک‌سازی	Pandas, scikit-learn	برای حذف داده‌های ناقص، تصحیح مقادیر نامعتبر و تشخیص ناهنجاری‌ها
استانداردسازی	Geopy, datetime	تبدیل آدرس به مختصات جغرافیایی و یکسان‌سازی فرمت زمان‌ها
محاسبات مکانی	GraphHopper, OSRM	محاسبه مسافت و زمان سفر بر اساس شبکه جاده‌ای
گروه‌بندی	scikit-learn, SciPy	خوشه‌بندی کارها بر اساس موقعیت جغرافیایی و ویژگی‌های مشترک
ساختاردهی	JSON, Python dictionaries	ایجاد ساختار استاندارد برای ورودی به الگوریتم بهینه‌سازی

این ساختار استاندارد، ورودی بهینه‌ای برای الگوریتم‌های بهینه‌سازی فراهم می‌کند.

قیود مسئله

قید	فرمول
هر کار دقیقاً یک بار انجام شود	Σ Σ x_ijk = 1, ∀i∈I	k∈K j∈I
تداوم مسیر هر تیم	Σ x_ihk - Σ x_hjk = 0, ∀h∈I, ∀k∈K	i∈I j∈I
محدودیت پنجره زمانی	a_i ≤ s_ik ≤ b_i, ∀i∈I, ∀k∈K
محدودیت ظرفیت تیم	Σ Σ (d_i + t_ij) * x_ijk ≤ C_k, ∀k∈K	i∈I j∈I

الگوریتم‌های حل

دسته الگوریتم	روش‌ها	کاربرد
دقیق	Branch-and-Bound, Branch-and-Cut	برای instances کوچک
فراابتکاری	Genetic Algorithm, Simulated Annealing	برای instances متوسط
متاهیوریستیک	ALNS, Tabu Search	برای instances بزرگ
یادگیری ماشین	Reinforcement Learning	برای محیط پویا

خروجی بهینه‌سازی

خروجی	فرمت	توضیح
تخصیص کار به تیم	x_ijk	تیم k از کار i به کار j می‌رود
زمان‌بندی کارها	s_ik	زمان شروع کار i توسط تیم k
مسیرهای بهینه	[i₁ → i₂ → … → i_n]	ترتیب انجام کارها برای هر تیم

مثال خروجی

{
  "team_assignments": [
    {
      "team_id": "T-HO-01",
      "route": [
        {
          "job_id": "J-001",
          "start_time": "08:30",
          "end_time": "10:15"
        },
        {
          "job_id": "J-003", 
          "start_time": "10:45",
          "end_time": "12:30"
        }
      ],
      "total_travel_time": 45,
      "total_work_time": 210
    }
  ],
  "objective_value": 255,
  "solve_time": "120s",
  "optimality_gap": "0.05%"
}

ساختار اجزا و فلوچارت کار

فرآیند از جمع‌آوری پنج نوع داده کلیدی (کارهای تعمیراتی، تیم‌های تعمیرات، شبکه توزیع برق، داده‌های پویا و تاریخی) آغاز می‌شود که وارد مرحله پیش‌پردازش می‌شوند. در این مرحله، داده‌ها پاک‌سازی و استانداردسازی شده، ماتریس فاصله-زمان محاسبه می‌گردد، کارها گروه‌بندی شده و محدودیت‌ها اعمال می‌شوند تا ساختار نهایی خروجی شکل بگیرد. سپس این داده‌های پردازش‌شده به بخش بهینه‌سازی منتقل می‌شوند، جایی که مدل‌سازی ریاضی مسئله انجام شده، قیود مسئله تعریف می‌گردند و الگوریتم‌های حل، خروجی بهینه را تولید می‌کنند. نتایج بهینه‌سازی به معماری سیستم نرم‌افزاری منتقل می‌شوند که شامل لایه‌های Frontend، API Gateway، Backend Services، هوشمند، داده و اپلیکیشن موبایل است. پیاده‌سازی سیستم طی سه فاز آماده‌سازی و طراحی، توسعه و استقرار انجام می‌شود و شش تیم تخصصی (بهینه‌سازی، توسعه امنیت، توسعه Backend، توسعه Frontend، توسعه موبایل و DevOps) در تمامی مراحل پروژه همکاری می‌کنند تا سیستم یکپارچه برنامه‌ریزی هوشمند تعمیرات شبکه برق را پیاده‌سازی نمایند.

فلوچارت کلی

لایه‌های سیستم

🚪 لایه Frontend

کامپوننت	تکنولوژی	مسئولیت
مدیریت داشبورد	React/Vue.js	نمایش وضعیت روی نقشه، مانیتورینگ لحظه‌ای
پنل نظارت تیم‌ها	TypeScript	ردیابی موقعیت و وضعیت تیم‌ها
تحلیل کارایی	Chart.js, D3.js	تجزیه و تحلیل کاهش زمان سفر و تعادل کاری
اینترفیس سرپرستان	Material-UI	مدیریت تخصیص کار و برنامه‌ریزی

🌐 لایه API Gateway

سرویس	تکنولوژی	وظیفه
مسیریابی	NGINX, Kong	مدیریت ترافیک و Load Balancing
احراز هویت	JWT, OAuth2	امنیت و مدیریت دسترسی‌ها
کش‌سازی	Redis	بهبود عملکرد درخواست‌های تکراری

⚙️ لایه Backend Services

سرویس	تکنولوژی	مسئولیت
Job Management	Python/Django	مدیریت کارهای تعمیراتی و اولویت‌بندی
Team Orchestrator	Node.js	هماهنگی و مدیریت تیم‌های تعمیراتی
Optimization API	Python/FastAPI	رابط سرویس بهینه‌سازی
Decision Engine	Java/Spring	موتور تصمیم‌گیری هوشمند
Geo Service	Go	سرویس‌های مکانی و مسیریابی

🧠 لایه هوشمند

کامپوننت	تکنولوژی	وظیفه
Optimization Engine	Python, OR-Tools	حل مسئله بهینه‌سازی تخصیص
ML Services	Python, scikit-learn	پیش‌بینی و تحلیل‌های هوشمند

💾 لایه داده

کامپوننت	تکنولوژی	وظیفه
پایگاه داده اصلی	PostgreSQL	ذخیره‌سازی داده‌های تراکنشی
پایگاه داده مکانی	PostGIS	مدیریت داده‌های جغرافیایی
کش	Redis	ذخیره‌سازی موقت داده‌های پرتکرار
جریان داده	Apache Kafka	پردازش رویدادهای بلادرنگ

📱 اپلیکیشن موبایل (تیم اندروید)

الزامات فنی

بخش	تکنولوژی	ویژگی‌ها
پلتفرم	Android (Kotlin)	پشتیبانی از نسخه ۸ به بالا
نقشه و موقعیت‌یابی	Google Maps SDK	نمایش موقعیت و مسیریابی
ارتباط بلادرنگ	WebSocket, MQTT	بروزرسانی وضعیت کارها
ذخیره‌سازی محلی	Room Database	عملکرد آفلاین
رابط کاربری	Jetpack Compose	طراحی مدرن و واکنش‌گرا

ماژول‌های اپلیکیشن

ماژول	عملکرد
مدیریت کارها	دریافت و نمایش کارهای تخصیص یافته
مسیریابی هوشمند	نمایش بهینه‌ترین مسیر بین کارها
گزارش‌دهی	ثبت پیشرفت کار و زمان‌بندی
ارتباط تیمی	چت و هماهنگی با سرپرست و تیم‌ها
هشدار و اعلان	دریافت اطلاعیه‌های فوری

🔧 الزامات سخت‌افزاری

سرورها

سرویس	مشخصات	تعداد
Application Server	۸ core, ۱۶GB RAM, ۵۰۰GB SSD	۳+
Database Server	۱۶ core, ۳۲GB RAM, ۱TB SSD	۲+
Cache & Message Broker	۴ core, ۸GB RAM, ۲۵۰GB SSD	۲+

زیرساخت شبکه

کامپوننت	مشخصات
Load Balancer	HAProxy / AWS ALB
CDN	CloudFront / Cloudflare
Monitoring	Prometheus, Grafana

🔒 ملاحظات امنیتی

لایه	اقدامات امنیتی
Frontend	HTTPS, CSP, XSS Protection
API Gateway	Rate Limiting, API Key Management
Backend	Encryption at Rest, SQL Injection Protection
Mobile App	Certificate Pinning, Secure Storage

چارچوب اجرایی پروژه

فازبندی پروژه

فاز ۱: آماده‌سازی و طراحی

فعالیت	مدت تخمینی	خروجی‌ها	مسئول
تحلیل نیازمندی‌های کسب‌وکار	۲ هفته	سند نیازمندی‌های مفصل	تحلیل‌گر کسب‌وکار
طراحی معماری فنی	۳ هفته	نمودارهای معماری، انتخاب تکنولوژی‌ها	معمار سیستم
طراحی پایگاه داده	۲ هفته	مدل ERD، اسکریپت‌های دیتابیس	معمار دیتابیس
طراحی واسط‌های کاربری	۲ هفته	وایرفریم، پروتوتایپ	طراح UX/UI

فاز ۲: توسعه

بخش Backend

ماژول	مدت تخمینی	تکنولوژی	مسئول
هسته مسیریابی و بهینه‌سازی	۶ هفته	Python, OR-Tools	تیم بهینه‌سازی
سرویس‌های جغرافیایی	۳ هفته	Go, PostGIS	توسعه‌دهنده Backend
مدیریت کارها و تیم‌ها	۴ هفته	Python/Django	توسعه‌دهنده Backend
API Gateway	۲ هفته	Node.js, Kong	توسعه‌دهنده Backend

بخش Frontend

ماژول	مدت تخمینی	تکنولوژی	مسئول
داشبورد عملیاتی	۵ هفته	React, TypeScript	توسعه‌دهنده Frontend
پنل مدیریت سرپرستان	۴ هفته	Vue.js, Material-UI	توسعه‌دهنده Frontend
نمایش نقشه و موقعیت‌ها	۳ هفته	Leaflet, Mapbox	توسعه‌دهنده Frontend

بخش موبایل

ماژول	مدت تخمینی	تکنولوژی	مسئول
اپلیکیشن اندروید	۶ هفته	Kotlin, Jetpack Compose	توسعه‌دهنده موبایل
سرویس‌های موقعیت‌یابی	۳ هفته	Google Maps SDK	توسعه‌دهنده موبایل

فاز ۳: استقرار

فعالیت	مدت تخمینی	شرح	مسئول
راه‌اندازی زیرساخت	۲ هفته	سرورها، شبکه، دیتابیس	DevOps
استقرار محیط تست	۱ هفته	Deploy بر روی staging	DevOps
تست یکپارچگی	۲ هفته	Integration Testing	QA
استقرار تولید	۱ هفته	Deploy نهایی	DevOps

گانت چارت تیم‌های توسعه

تیم بهینه‌سازی (۳ نفر)

نقش	مسئولیت‌ها	مهارت‌های مورد نیاز
پژوهشگر بهینه‌سازی	طراحی الگوریتم‌ها، مدل‌سازی مسئله	OR-Tools، مسائل VRP، الگوریتم‌های فراابتکاری
توسعه‌دهنده هوش مصنوعی	پیاده‌سازی مدل‌های ML	Python، scikit-learn، TensorFlow
مهندس نرم‌افزار	توسعه سرویس بهینه‌سازی	Python، FastAPI، Docker

تیم توسعه امنیت (۲ نفر)

نقش	مسئولیت‌ها	مهارت‌های مورد نیاز
متخصص امنیت نرم‌افزار	امنیت برنامه‌های تحت وب	OWASP، تست نفوذ، رمزنگاری
مهندس امنیت زیرساخت	امنیت شبکه و سرورها	Linux Hardening، شبکه، فایروال

تیم توسعه Backend (۴ نفر)

نقش	مسئولیت‌ها	مهارت‌های مورد نیاز
توسعه‌دهنده ارشد	طراحی معماری سرویس‌ها	Python، Django، طراحی الگوها
توسعه‌دهنده میانی	توسعه ماژول‌های کسب‌وکار	Python، REST APIs، PostgreSQL
توسعه‌دهنده سرویس‌های مکانی	توسعه سرویس‌های موقعیت‌مکانی	Go، PostGIS، GraphHopper
توسعه‌دهنده API	توسعه و مدیریت API Gateway	Node.js، Kong، Redis

تیم توسعه Frontend (۳ نفر)

نقش	مسئولیت‌ها	مهارت‌های مورد نیاز
توسعه‌دهنده ارشد Frontend	طراحی معماری فرانت‌اند	React، TypeScript، State Management
توسعه‌دهنده Frontend	توسعه کامپوننت‌ها	Vue.js، JavaScript، CSS
طراح UX/UI	طراحی رابط کاربری	Figma، Adobe XD، طراحی واکنش‌گرا

تیم توسعه موبایل (۲ نفر)

نقش	مسئولیت‌ها	مهارت‌های مورد نیاز
توسعه‌دهنده ارشد اندروید	توسعه اپلیکیشن موبایل	Kotlin، Jetpack Compose، Android SDK
توسعه‌دهنده اندروید	توسعه ماژول‌های اپلیکیشن	Java، Room Database، Location Services

تیم DevOps (۲ نفر)

نقش	مسئولیت‌ها	مهارت‌های مورد نیاز
مهندس DevOps	مدیریت زیرساخت	Docker، Kubernetes، AWS/Azure
مهندس پایگاه داده	مدیریت و بهینه‌سازی دیتابیس	PostgreSQL، Redis، Monitoring

جدول زمانی کلی (بر اساس هفته)

هفته	۱-۲	۳-۵	۶-۹	۱۰-۱۳	۱۴-۱۶	۱۷-۱۹	۲۰-۲۱	۲۲-۲۴
فاز ۱	✅	✅
فاز ۲			✅	✅	✅	✅
فاز ۳							✅	✅
تست					✅	✅	✅
استقرار								✅

پیوست ها

جزییات بیشتر محاسبه ماتریس فاصله-زمان

۱. مسافت جغرافیایی (Distance Matrix)

این بخش تنها مؤلفه‌ای است که مستقیماً با یک فرمول ریاضی (بر اساس مختصات) قابل محاسبه است.

مؤلفه	منطق ریاضی/برنامه‌نویسی
فرمول هورساین	این فرمول فاصله بزرگ‌ترین کمان دایره (Great-Circle Distance) بین دو نقطه روی یک کره (زمین) را بر اساس مختصات جغرافیایی (عرض $\phi$ و طول $\lambda$) محاسبه می‌کند.
ورودی	$P_1 = (\phi_1, \lambda_1)$ (مختصات مبدأ) و $P_2 = (\phi_2, \lambda_2)$ (مختصات مقصد)
خروجی	مسافت بر حسب کیلومتر یا متر.
ابزار	استفاده از کتابخانه‌ای مانند `geopy.distance` در پایتون، این فرمول را به صورت آماده پیاده‌سازی می‌کند تا نیازی به پیاده‌سازی دستی آن نباشد.

۲. زمان سفر (Travel Time)

این مؤلفه دیگر یک مسأله هندسی (مانند مسافت) نیست، بلکه یک مسأله مدل‌سازی و پیش‌بینی است که پیچیدگی آن بالاست و بر اساس متغیرهایی مانند روز هفته و ساعت فعلی تعیین می‌شود.

مؤلفه	منطق ریاضی/مدل‌سازی
مدل ترافیک	از مدل‌های رگرسیون سری‌های زمانی (Time-Series Regression) یا شبکه‌های عصبی (Neural Networks) برای پیش‌بینی سرعت حرکت در بخش‌های مختلف شبکه جاده‌ای در یک زمان مشخص (مثلاً ساعت ۹ صبح دوشنبه) استفاده می‌شود.
داده تاریخی	این مدل‌ها بر اساس داده‌های ترافیکی گذشته (سرعت واقعی رانندگی مردم) آموزش داده می‌شوند.
خروجی	زمان مورد نیاز برای طی مسافت (بر حسب دقیقه).
ابزار	GraphHopper API، Google Maps API، OSRM و ابزارهای مشابه، از این مدل‌ها برای ارائه زمان دقیق سفر استفاده می‌کنند.

۳. ضرایب اصلاحی (Correction Factors)

این ضرایب معمولاً به صورت ضرب ماتریسی (Matrix Multiplication) یا اعمال فاکتور ضربی روی زمان سفر اعمال می‌شوند تا شرایط محیطی یا محدودیت‌های جاده‌ای را در نظر بگیرند.

مؤلفه	منطق ریاضی/مدل‌سازی
ضریب اصلاح آب‌وهوا	یک ضریب ضربی ($F_w$) بر اساس شرایط آب‌وهوایی. اگر زمان سفر اولیه $T$ باشد، زمان اصلاح شده $T’$ برابر خواهد بود با: $T' = T \times F_w$
مثال ضریب	اگر شرایط نامساعد باشد، $F_w = 1.3$ (یعنی ۳۰% زمان سفر بیشتر). در حالت عادی $F_w = 1.0$.
محدودیت‌های ترافیکی	این مورد با استفاده از نظریه گراف (Graph Theory) و الگوریتم‌هایی مانند دایجسترا (Dijkstra) یا A* در شبکه جاده‌ای مدل‌سازی می‌شود تا کوتاه‌ترین مسیر بر اساس محدودیت‌ها (مثل بسته بودن یک پل یا خیابان یک‌طرفه) محاسبه شود.

۴. ساختار نهایی ماتریس فاصله-زمان (Distance-Time Matrix)

در نهایت، تمام این محاسبات برای هر جفت مبدأ-مقصد (مثلاً از انبار تیم $T-01$ تا محل کار $J-03$) انجام می‌شود و نتایج در یک ماتریس $M$ جمع‌آوری می‌شود:

ابعاد ماتریس: (تعداد مبدأها) $\times$ (تعداد مقصدها)
محتوای سلول: هر سلول ماتریس (مثلاً $M_{i, j}$) حاوی زمان سفر نهایی از مبدأ $i$ به مقصد $j$ است که شامل تأثیر ترافیک، مسافت و ضرایب اصلاحی است.

این ماتریس، ورودی اصلی برای الگوریتم بهینه‌سازی (مانند آن‌هایی که در app.py شبیه‌سازی کردید) خواهد بود.

برنامه‌ریزی و مدیریت کارهای تعمیراتی

جدول ۱: موجودیت‌ها و مشخصات عملیاتی

موضوع	نکات کلیدی و اطلاعات مورد نیاز
کار تعمیراتی	۱. شناسه کار و مکان (نقاط شبکه توزیع) 📍 ۲. اولویت کار (سطوح مختلف) ⏫ ۳. نوع تخصص مورد نیاز (روشنایی معابر، شبکه هوایی، زمینی، تابلو، چندتخصصی) 🛠️ ۴. ظرفیت اجرایی مورد نیاز (تعداد اکیپ/نفر-ساعت) ⏱️ ۵. وضعیت کار (زمان‌بندی شده توسط پلنر، اضطراری) 🚨 ۶. محدودیت‌های زمانی (پنج روز کاری، ۶ ساعت کار مؤثر روزانه، شروع ساعت ۸ صبح، بازگشت قبل از ۱۴) ۷. هماهنگی بین گروهی برای کارهای چندتخصصی (نیاز به ورود ترتیب یا همزمانی)
گروه/اکیپ تعمیراتی	۱. شناسه و نام گروه (روشنایی، هوایی، زمینی، تابلو) ۲. شناسه و نام اکیپ‌های زیرمجموعه هر گروه ۳. تعداد اعضای هر اکیپ (حداقل ۲ نفر) ۴. ایستگاه کاری (مبدأ اعزام و بازگشت) 🏠 ۵. ظرفیت روزانه (تعداد ساعت کار مؤثر، درصد ظرفیت رزرو شده برای اضطراری - حدود ۱۰٪) 📊 ۶. شیفت کاری (ساعات کاری مبدأ-مبدا و ساعات کار مؤثر)
اطلاعات جغرافیایی و زمان‌بندی	۱. نقشه و موقعیت جغرافیایی دقیق (Lat/Long) همه نقاط تعمیراتی و ایستگاه‌های کاری 🗺️ ۲. ماتریس زمان سفر/مسافت بین هر جفت نقطه (ایستگاه کاری به کار و کار به کار) 🚗 ۳. روزهای کاری (معمولاً شنبه تا چهارشنبه)

جدول ۲: چارچوب برنامه‌ریزی و بهینه‌سازی

فرآیند و تصمیم‌گیری	جزئیات و معیارها
ظرفیت‌سازی و تخصیص	• ظرفیت اعلامی رئیس اداره نگهداشت (برای پلنر)
معیارهای انتخاب و تخصیص کار	• اولویت کار • نزدیکی جغرافیایی (برای حداقل‌سازی زمان تردد)
اهداف بهینه‌سازی	• توزیع عادلانه کار بین اکیپ‌ها ⚖️ • حداقل‌سازی مجموع زمان طی مسافت کل اکیپ‌ها

معرفی سیستم

این یک سیستم مدیریت تیم‌های تعمیراتی است که شامل:

Frontend: رابط وب برای مدیریت کارها و تیم‌ها
Backend: سرور Flask با APIهای REST
Tunnel: اتصال اینترنتی با LocalTunnel
Database: دیتابیس فایل‌محل (JSON)

ساختار فایل‌ها

smart-repair-api/
├── app.py                 # سرور اصلی Flask
├── tunnel.js              # مدیریت LocalTunnel
├── main.bat              # فایل راه‌اندازی اصلی
├── repair_database.json  # دیتابیس سیستم
├── static/               # فایل‌های استاتیک
│   └── images/
└── templates/            # قالب‌های HTML
    └── index.html

مستندسازی پروژه برنامه‌ریزی هوشمند تعمیرات شبکه برق

ساختار کلی فرانت‌اند

معماری فایل‌ها و پوشه‌ها

frontend/
├── index.html                 # نقطه ورود اپلیکیشن
├── css/
│   ├── style.css             # استایل‌های اصلی و متغیرهای CSS
│   ├── components.css        # استایل‌های کامپوننت‌های خاص
│   └── responsive.css        # رسپانسیو برای دستگاه‌های مختلف
├── js/
│   ├── app.js                # فایل اصلی و راه‌انداز اپلیکیشن
│   ├── modules/              # ماژول‌های مستقل
│   │   ├── map.js            # مدیریت نقشه و موقعیت‌یابی
│   │   ├── jobs.js           # مدیریت کارهای تعمیراتی
│   │   ├── teams.js          # مدیریت تیم‌های تعمیراتی
│   │   ├── optimization.js   # الگوریتم‌های بهینه‌سازی
│   │   └── api.js            # ارتباط با سرویس‌های بک‌اند
│   └── utils/                # ابزارهای کمکی
│       ├── helpers.js        # توابع کاربردی عمومی
│       ├── validation.js     # اعتبارسنجی داده‌ها
│       └── constants.js      # مقادیر ثابت و پیکربندی
├── assets/                   # منابع استاتیک
│   ├── images/               # تصاویر
│   └── icons/                # آیکون‌ها
└── docs/                     # مستندات

ساختار کامپوننت‌های UI

Header: نوار بالایی شامل لوگو، عنوان و ناوبری
Tab System: سیستم تب‌های اصلی برنامه
Form Components: کامپوننت‌های فرم برای ثبت داده
Map Component: کامپوننت نقشه با قابلیت‌های تعاملی
Data Tables: جداول نمایش داده‌ها با قابلیت مرتب‌سازی
Status Messages: کامپوننت‌های نمایش وضعیت و پیام

ساختار داده‌ها

مدل‌های داده اصلی

مدل کار تعمیراتی (RepairJob)

{
  id: "string",           // شناسه یکتای کار
  location: "string",     // آدرس یا موقعیت فیزیکی
  priority: "enum",       // سطوح اولویت: low, medium, high, urgent
  specialties: "array",   // لیست تخصص‌های مورد نیاز
  crewCapacity: "number", // ظرفیت مورد نیاز بر حسب نفر-ساعت
  status: "enum",         // وضعیت: scheduled, emergency
  timeLimit: "number",    // مهلت انجام کار (روز)
  coordinates: {          // مختصات جغرافیایی
    lat: "number",
    lng: "number"
  },
  timestamp: "datetime"   // زمان ایجاد رکورد
}

مدل تیم تعمیراتی (RepairTeam)

{
  teamId: "string",       // شناسه یکتای گروه
  teamName: "string",     // نام گروه تخصصی
  crewId: "string",       // شناسه اکیپ
  crewMembers: "number",  // تعداد اعضای اکیپ
  workStation: "string",  // ایستگاه کاری اصلی
  dailyCapacity: "number", // ظرفیت کاری روزانه (ساعت)
  workShift: "enum",      // نوع شیفت: daily, nightly, emergency
  specialties: "array",   // تخصص‌های تیم
  currentLocation: {      // موقعیت جغرافیایی فعلی
    lat: "number",
    lng: "number"
  },
  timestamp: "datetime"   // زمان ایجاد
}

مدل موقعیت جغرافیایی (Location)

{
  name: "string",         // نام توصیفی موقعیت
  lat: "number",         // عرض جغرافیایی
  lng: "number",         // طول جغرافیایی
  type: "enum",          // نوع: repair, station
  address: "string",     // آدرس کامل
  timestamp: "datetime"  // زمان ثبت
}

مدیریت وضعیت اپلیکیشن

const AppState = {
  // داده‌های اصلی
  repairJobs: [],        // لیست کارهای تعمیراتی
  repairTeams: [],       // لیست تیم‌های تعمیراتی
  locations: [],         // لیست موقعیت‌های جغرافیایی
  
  // وضعیت رابط کاربری
  activeTab: "string",   // تب فعال
  loading: "boolean",    // وضعیت بارگذاری
  errors: [],           // خطاهای سیستم
  
  // مدیریت نقشه
  map: {
    center: "array",     // مرکز نقشه
    zoom: "number",      // سطح زوم
    selectedLocation: "object" // موقعیت انتخاب شده
  },
  
  // سیستم بهینه‌سازی
  optimization: {
    results: "object",   // نتایج بهینه‌سازی
    loading: "boolean",  // وضعیت پردازش
    algorithm: "string"  // الگوریتم انتخاب شده
  },
  
  // ارتباط با سرویس‌ها
  api: {
    baseUrl: "string",   // آدرس پایه بک‌اند
    connected: "boolean", // وضعیت اتصال
    lastSync: "datetime" // آخرین همگام‌سازی
  }
}

الگوهای طراحی

الگوی ماژول برای جداسازی مسئولیت‌ها

ماژول مدیریت نقشه:

مقداردهی اولیه نقشه
مدیریت مارکرها و موقعیت‌ها
محاسبات جغرافیایی
تعاملات کاربر با نقشه

ماژول مدیریت کارها:

ایجاد، خواندن، به‌روزرسانی و حذف کارها
اعتبارسنجی داده‌های ورودی
همگام‌سازی با بک‌اند

ماژول مدیریت تیم‌ها:

مدیریت اطلاعات تیم‌ها
محاسبه ظرفیت‌ها
تخصیص تیم به کارها

الگوی Observer برای مدیریت رویدادها

سیستم انتشار/مشترک برای ارتباط غیرمستقیم بین کامپوننت‌ها:

ثبت رویدادها
انتشار تغییرات
مدیریت callbackها

مدیریت وضعیت

جریان داده‌ها

ورود داده: از طریق فرم‌های UI
اعتبارسنجی: بررسی صحت داده‌های ورودی
ذخیره موقت: در state محلی
همگام‌سازی: ارسال به بک‌اند
به‌روزرسانی UI: نمایش تغییرات

مدیریت خطاها

اعتبارسنجی سمت کلاینت
نمایش پیام‌های خطای کاربرپسند
بازیابی از خطاهای شبکه

ارتباط با بک‌اند

سرویس‌های API

GET /api/jobs: دریافت لیست کارها
POST /api/jobs: ارسال کارهای جدید
GET /api/teams: دریافت لیست تیم‌ها
POST /api/teams: ارسال تیم‌های جدید
POST /optimize: اجرای الگوریتم بهینه‌سازی

مدیریت درخواست‌ها

هندلینگ خطاهای شبکه
نمایش وضعیت بارگذاری
retry خودکار برای درخواست‌های ناموفق

امنیت و بهینه‌سازی

ملاحظات امنیتی

اعتبارسنجی داده‌های ورودی
مدیریت CORS
جلوگیری از XSS

بهینه‌سازی‌ها

کش‌گذاری داده‌ها
lazy loading کامپوننت‌ها
بهینه‌سازی عملکرد نقشه
مدیریت حافظه

مستندسازی کد

استانداردهای مستندسازی

مستندسازی توابع

/**
 * ایجاد یک کار تعمیراتی جدید
 * @param {Object} jobData - داده‌های کار جدید
 * @param {string} jobData.id - شناسه یکتای کار
 * @param {string} jobData.location - موقعیت کار
 * @returns {Object} کار ایجاد شده
 * @throws {Error} در صورت وجود خطا در داده‌ها
 */
function createJob(jobData) {
  // implementation
}

مستندسازی کلاس‌ها

/**
 * @class JobManager
 * @description مدیریت کامل چرخه عمر کارهای تعمیراتی
 * شامل ایجاد، ویرایش، حذف و همگام‌سازی با بک‌اند
 */
class JobManager {
  // implementation
}

توابع و ابزارهای مهم

سیستم لاگ‌گیری

سیستم ثبت رویدادها و خطاها برای دیباگ و مانیتورینگ

محاسبات جغرافیایی

توابع محاسبه فاصله و مسیر بین نقاط مختلف

اعتبارسنجی داده‌ها

توابع بررسی صحت داده‌های ورودی قبل از ارسال به سرور

مدیریت تاریخ و زمان

توابع فرمت‌دهی و مدیریت زمان‌بندی‌ها

نکات مهم پیاده‌سازی

قابلیت نگهداری: کدهای ماژولار و مستقل
قابلیت توسعه: طراحی قابل گسترش برای ویژگی‌های جدید
کاربرپسندی: رابط کاربری intuitive و responsive
پایداری: مدیریت خطا و بازیابی از failureها

این مستندات به عنوان راهنمای توسعه و نگهداری پروژه قابل استفاده است و باید همراه با تکمیل ویژگی‌های جدید، به‌روزرسانی شود.

فرم‌های لازم برای طراحی فرانت‌اند

۱. مدیریت کارهای تعمیراتی (ورودی پلنر و اضطراری)

فرم ثبت کار جدید

اطلاعات اصلی:

نام/شناسه کار
توصیف کار
محل جغرافیایی (آدرس و مختصات نقشه)

پارامترهای فنی:

نوع تخصص مورد نیاز (با قابلیت انتخاب چند تخصص)
زمان تخمینی انجام کار (نفر-ساعت)

اولویت‌بندی:

تعیین سطح اولویت (مثلاً ۱ تا ۵)

وضعیت ورود:

زمانبندی شده (پلنر) / اضطراری

نیاز به هماهنگی:

فیلد بله/خیر برای کارهای چندتخصصی
در صورت بله، جدول کوچک برای تعریف ترتیب یا همزمانی حضور اکیپ‌های مختلف

صفحه کارتابل پلنر

لیستی از کارهای نیازمند برنامه‌ریزی
ابزار برای انتخاب کارها تا روز چهارشنبه بر اساس فیلترهای اولویت و نزدیکی
ورودی برای سیستم تصمیم‌ساز

صفحه مدیریت کارهای اضطراری

ابزار برای ثبت سریع کارهای اضطراری با بالاترین اولویت

۲. مدیریت منابع (گروه‌ها و اکیپ‌های تعمیراتی)

فرم ثبت گروه تعمیراتی

نام گروه (مثلاً گروه روشنایی معابر)
رئیس اداره/سرپرست مربوطه
ظرفیت اعلامی کلی (تعداد نفر-ساعت در هفته)

فرم ثبت و تنظیم اکیپ