برنامه ریزی هوشمند تعمیرات شبکه هوشمند

برنامه ریزی هوشمند تعمیرات شبکه برق

در این پروژه بخش های زیر مد نظر هستند: داده ها - پیش پردازش -بهینه سازی - سیستم نرم افزار پیشنهادی چارچوب اجرایی -تیم های درگیر پروژه

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 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 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

داده های پویا

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

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	توضیح
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	xijk	تیم k از کار i به کار j می‌رود
زمان‌بندی کارها	sik	زمان شروع کار i توسط تیم k
مسیرهای بهینه	[i1 → i2 → … → in]	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

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								✅