Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0 đang diễn ra mạnh mẽ, xu hướng tự động hóa dây chuyền sản xuất và xây dựng hệ thống nhà máy thông minh trở thành yêu cầu thiết yếu nhằm nâng cao năng suất, cải thiện chất lượng sản phẩm và giảm thiểu chi phí vận hành. Từ những năm 1990, các hệ thống điều khiển và giám sát thu thập dữ liệu (SCADA) kết nối qua mạng cục bộ (LAN) đã được triển khai rộng rãi trong công nghiệp. Mặc dù một số hãng sản xuất thiết bị tự động hóa (như Siemens) đã phát triển các Web Server tích hợp sẵn trên bộ điều khiển lập trình logic (PLC) để giám sát qua Internet, các hệ thống SCADA truyền thống vẫn bộc lộ nhiều hạn chế về cơ chế điều khiển, tính đóng của kiến trúc và sự phụ thuộc vào giao diện mặc định của nhà sản xuất. Nhằm giải quyết các rào cản này, việc ứng dụng công nghệ Internet of Things (IoT/IIoT) kết hợp với các cổng giao tiếp công nghiệp (Industrial Gateway) mở ra giải pháp cho phép lập trình linh hoạt, tùy biến giao diện giám sát không giới hạn và đẩy dữ liệu lên nền tảng điện toán đám mây.

Đề tài "Thiết kế chương trình giám sát hệ thống công nghiệp ứng dụng IoT" được thực hiện nhằm giải quyết các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể sau:

  1. Thiết lập và thực hiện giao tiếp truyền thông giữa PLC và mô-đun Gateway SIMATIC IOT2040.
  2. Thu thập dữ liệu vận hành từ thiết bị công nghiệp và truyền tải lên hệ thống Cloud.
  3. Truy xuất và đồng bộ dữ liệu từ Cloud về máy tính phục vụ công tác giám sát.
  4. Thiết kế giao diện điều khiển và giám sát luồng dữ liệu trên máy tính bằng Node-RED.
  5. Thiết kế ứng dụng giám sát trên thiết bị di động bằng framework Flutter và ngôn ngữ lập trình Dart (hỗ trợ nền tảng Android và iOS).
  6. Tích hợp tính năng cảnh báo và thông báo trạng thái qua nền tảng thư điện tử (Gmail, Outlook mail) và ứng dụng nhắn tin Telegram.
  7. Đánh giá toàn diện các kết quả thực nghiệm đạt được cùng những mặt hạn chế của hệ thống.
  8. Đề xuất phương pháp khắc phục các vấn đề kỹ thuật còn tồn tại và vạch ra hướng phát triển hệ thống trong tương lai.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống phần cứng và phần mềm thu thập dữ liệu công nghiệp bao gồm bộ điều khiển PLC Siemens S7-1200 (CPU 1215C DC/DC/DC), mô-đun Gateway SIMATIC IOT2040, biến tần Siemens SINAMICS V90, đồng hồ đo điện năng Phoenix Contact EMpro EEM-MA770, mô-đun ESP8266 NodeMCU và cảm biến nhiệt độ - độ ẩm DHT11; cùng các nền tảng phần mềm InfluxDB, Grafana, Node-RED, Google Firebase và Flutter.
  • Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu và thiết kế mô hình hệ thống xử lý, thu thập dữ liệu gửi về máy tính kết nối PLC; xây dựng giao diện quản lý, giám sát vận hành tối ưu cho người dùng. Đồ án được hoàn thành vào tháng 08 năm 2022 tại Khoa Đào tạo Chất lượng cao, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng trên nền tảng lý thuyết kết hợp giữa kỹ thuật tự động hóa truyền thống và công nghệ phần mềm/mạng hiện đại:

  • Internet of Things trong công nghiệp (IIoT) & Gateway công nghiệp: Khái niệm kết nối vạn vật, nguyên lý chuyển đổi giao thức truyền thông công nghiệp (PROFINET, Modbus, Ethernet/IP) sang các giao thức Internet chuẩn, kết hợp vai trò điện toán biên (Edge Computing) và tường lửa phân tách mạng công nghiệp với không gian Internet mở.
  • Mô hình mạng TCP/IP & Giao thức HTTP Request: Cấu trúc 4 tầng mạng (Tầng Vật lý, Tầng Mạng/Internet, Tầng Giao vận với TCP/UDP, Tầng Ứng dụng); cơ chế trao đổi dữ liệu qua các phương thức HTTP (GET, POST, PUT, PATCH, DELETE, HEAD) và quản lý kết nối qua Internet Socket.
  • Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian (Time-Series Database - TSDB): Cơ chế lưu trữ và tối ưu hóa truy vấn dữ liệu được gắn nhãn thời gian (timestamp), đóng vai trò cốt lõi trong ghi nhận thông số cảm biến và trạng thái máy móc. Cụ thể sử dụng InfluxDB (viết bằng ngôn ngữ Go, cung cấp cú pháp truy vấn tương đồng SQL, hiệu năng đọc/ghi cao qua API).
  • Trực quan hóa dữ liệu và Nền tảng Đám mây:
    • Grafana: Nền tảng mã nguồn mở biểu diễn số liệu chuỗi thời gian dưới dạng bảng điều khiển (dashboard), tích hợp hệ thống cảnh báo qua Email, Slack, Webhook, Google Chat.
    • Google Firebase: Nền tảng Backend-as-a-Service cung cấp cơ sở dữ liệu thời gian thực (Realtime Database/Firestore) định dạng JSON qua kênh bảo mật SSL 2048-bit và dịch vụ xác thực người dùng (Firebase Authentication).
    • Flutter & Ngôn ngữ Dart: Bộ công cụ phát triển giao diện đa nền tảng, cơ chế xử lý bất đồng bộ (asynchrony), tính năng an toàn kiểu (Type-safe), biên dịch trước AOT (Ahead-Of-Time) ra mã máy ARM/x86.
  • Bộ điều khiển lập trình logic (PLC): Cấu trúc phần cứng vi xử lý trung tâm (CPU), bộ nhớ RAM/ROM, module I/O và nguyên lý chu kỳ quét (Scan Cycle từ 1 đến 100 ms).

Phương pháp nghiên cứu:

  • Phương pháp phân tích - tổng hợp tài liệu kỹ thuật: Khảo sát tài liệu phần cứng của Siemens (S7-1200, SIMATIC IOT2040), tài liệu cấu hình mạng công nghiệp và các bộ thư viện mã nguồn mở.
  • Phương pháp thiết kế và tích hợp hệ thống: Lựa chọn chuẩn truyền thông Ethernet làm nền tảng kết nối vật lý; xây dựng quy hoạch địa chỉ IP cho toàn bộ thiết bị trong mạng LAN; cài đặt hệ điều hành nhúng Linux Yocto/Poky cho Gateway IOT2040; cấu hình luồng dữ liệu trung gian bằng Node-RED.
  • Phương pháp thực nghiệm kiểm chứng: Đo kiểm thực tế quá trình đọc thanh ghi từ PLC S7-1200, ghi dữ liệu vào InfluxDB, đồng bộ lên Firebase và hiển thị trên giao diện Grafana, Node-RED Dashboard cũng như ứng dụng di động Flutter.

Nguồn dữ liệu: Dữ liệu số học và trạng thái logic trích xuất thời gian thực từ PLC Siemens S7-1200, hệ thống truyền động động cơ Siemens SINAMICS V90, đồng hồ đo điện năng EMpro EEM-MA770 và tín hiệu cảm biến môi trường DHT11 qua vi điều khiển ESP8266.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc phân tầng kết nối tập trung, sử dụng chuẩn truyền thông vật lý Ethernet RJ45 nhằm tận dụng hạ tầng mạng LAN sẵn có trong nhà máy, tối ưu chi phí đi dây và nâng cao độ tin cậy truyền dữ liệu.

1. Phần cứng hệ thống

Hệ thống phần cứng bao gồm các thiết bị công nghiệp tiêu chuẩn được lựa chọn dựa trên yêu cầu kỹ thuật và tính tương thích:

Thiết bị Thành phần / Thông số kỹ thuật chính Vai trò trong hệ thống
SIMATIC IOT2040 - CPU: Intel Quark x1020 (x86 400 MHz), tích hợp Secure Boot
- Bộ nhớ: 1 GB DDR3 RAM, 8 MB Flash, 256 KB SRAM
- Cổng giao tiếp: 2x 10/100 Ethernet RJ45, 2x RS232/RS485, 1x USB
- Mở rộng: Khe mPCIe, chân cắm Arduino Shield, module I/O
- Nguồn cấp: 9–36 VDC, kích thước 144 x 90 x 53 mm		 Cổng kết nối IoT công nghiệp (Gateway), thu thập dữ liệu từ PLC và chuyển tiếp lên Server/Cloud
PLC S7-1200 (CPU 1215C DC/DC/DC) - Nguồn: 24 VDC, kích thước 130 x 100 x 75 mm
- Bộ nhớ làm việc: 125 KB; Bộ nhớ nạp: 4 MB; Vùng nhớ giữ lại: 10 KB
- Ngõ vào/ra tích hợp: 14 DI / 10 DO, 2 AI / 2 AO
- Vùng nhớ bit (M): 4096 bytes
- Cổng truyền thông: PROFINET/Ethernet, tốc độ lệnh 0.08 µs/lệnh		 Điều khiển logic dây chuyền, thu nhận tín hiệu từ cảm biến và điều khiển cơ cấu chấp hành
Siemens SINAMICS V90 - Hệ thống điều khiển truyền động động cơ servo Đối tượng chấp hành, cung cấp dữ liệu tốc độ và trạng thái động cơ
Phoenix Contact EMpro EEM-MA770 - Đồng hồ đo và giám sát điện năng đa năng công nghiệp Đo lường và cung cấp dữ liệu công suất, điện áp, dòng điện tiêu thụ
ESP8266 NodeMCU & DHT11 - Vi điều khiển tích hợp Wi-Fi kết hợp cảm biến DHT11 Thu thập thông số nhiệt độ và độ ẩm môi trường xung quanh
PC Server - Máy chủ lưu trữ cục bộ Cài đặt hệ quản trị InfluxDB và nền tảng hiển thị Grafana

2. Triển khai phần mềm và luồng dữ liệu

Quy trình thiết lập hệ thống và luồng truyền thông được triển khai qua các bước:

  1. Cấu hình Gateway SIMATIC IOT2040: Ghi bản phân phối hệ điều hành mã nguồn mở Poky (xây dựng từ Yocto Project) lên thẻ nhớ microSD. Sử dụng phần mềm PuTTY để truy cập dòng lệnh của IOT2040 qua cổng giao tiếp nối tiếp/Ethernet, cấu hình địa chỉ IP tĩnh cho cổng mạng Ethernet0 để đồng bộ cùng dải mạng với PLC S7-1200 và PC Server.
  2. Xây dựng luồng dữ liệu trên Node-RED: Cài đặt Node-RED trên nền hệ điều hành nhúng của IOT2040. Sử dụng khối thư viện chuyên dụng node-red-contrib-s7 (khối S7) để thiết lập kết nối truyền thông trực tiếp với PLC S7-1200 qua cổng Ethernet (PROFINET). Khai báo các biến địa chỉ cần đọc từ PLC (Data Block - DB, vùng nhớ Merker - M).
  3. Xử lý và phân phối dữ liệu: Dữ liệu thô từ khối S7 được đưa qua khối hàm Function Node trong Node-RED để phân tách (parse/slice) và định dạng lại thành chuỗi dữ liệu có cấu trúc.
  4. Lưu trữ dữ liệu: Dữ liệu sau xử lý được điều hướng theo hai nhánh:
    • Nhánh cục bộ: Gửi đến khối InfluxDB Node trên Node-RED để ghi dữ liệu vào cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian InfluxDB trên máy tính chủ (PC Server).
    • Nhánh Đám mây: Đẩy dữ liệu lên cơ sở dữ liệu thời gian thực của Google Firebase qua kết nối HTTPS bảo mật.
  5. Giao diện giám sát và cảnh báo:
    • Grafana: Kết nối nguồn dữ liệu từ InfluxDB, thiết kế bảng điều khiển trực quan hiển thị biểu đồ tốc độ động cơ, công suất điện năng, nhiệt độ, trạng thái hoạt động của hệ thống phần cứng. Thiết lập phân quyền tài khoản quản trị và người vận hành.
    • Ứng dụng di động Flutter: Lập trình bằng ngôn ngữ Dart, kết nối nhận dữ liệu trực tiếp từ Firebase Realtime Database. Tích hợp màn hình đăng nhập, xác thực người dùng, khôi phục mật khẩu qua Email và màn hình giám sát thông số vận hành theo thời gian thực trên hệ điều hành Android.
    • Kênh thông báo: Tích hợp bot thông báo trạng thái và cảnh báo sự cố qua ứng dụng Telegram và thư điện tử.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Trình bày lý do chọn đề tài, tính cấp thiết của việc áp dụng IIoT vào giám sát thiết bị công nghiệp nhằm khắc phục các nhược điểm đóng kín của hệ thống SCADA truyền thống. Xác định rõ mục tiêu đề tài (giao tiếp PLC - IOT2040, đẩy dữ liệu lên Cloud, xây dựng giao diện Node-RED, Grafana, app Flutter/Dart, tích hợp cảnh báo Email/Telegram). Xác định phạm vi giới hạn đề tài tập trung vào thu thập và giám sát dữ liệu công nghiệp. Giới thiệu tổng quan bố cục toàn văn đồ án gồm 6 chương.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Cung cấp bức tranh toàn diện về các nền tảng công nghệ sử dụng trong đồ án:

  • Phân tích sự phát triển của thị trường IIoT toàn cầu (dự báo đạt 264,3 tỷ USD vào năm 2027 theo Research And Markets) và các vấn đề an ninh bảo mật mạng công nghiệp.
  • Nguyên lý hoạt động của giao thức HTTP Request (GET, POST, PUT, PATCH, DELETE, HEAD) và bộ giao thức mạng TCP/IP 4 tầng.
  • Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian (TSDB) và hệ quản trị InfluxDB; công cụ trực quan hóa dữ liệu Grafana; dịch vụ điện toán đám mây Google Firebase và ngôn ngữ lập trình Dart trong framework Flutter.
  • Cấu trúc, nguyên lý vòng quét (Scan Cycle) và ưu nhược điểm của PLC; vai trò của Gateway công nghiệp trong chuyển đổi giao thức và điện toán biên.

Chương 3: Thiết kế mô hình

Xác định yêu cầu công nghệ và cấu hình hệ thống giám sát mong muốn (thu thập tập trung, tương thích nhiều giao thức, dễ mở rộng). Đưa ra phân tích lựa chọn chuẩn truyền thông Ethernet RJ45. Trình bày chi tiết thông số kỹ thuật, cấu hình phần cứng của Gateway SIMATIC IOT2040 (CPU Intel Quark x1020, 1GB RAM), các dòng PLC Siemens S7-1200 (tập trung vào CPU 1215C DC/DC/DC cùng các module mở rộng tín hiệu SM, bo mạch SB, module truyền thông CM). Giới thiệu các đối tượng thu thập thực tế gồm hệ thống Siemens SINAMICS V90, đồng hồ đo điện năng Phoenix Contact EMpro EEM-MA770, vi điều khiển ESP8266 và cảm biến DHT11.

Chương 4: Thiết kế giao diện giám sát và thu thập dữ liệu

Trình bày chi tiết các bước triển khai thực nghiệm:

  • Quy hoạch địa chỉ IP cho PLC S7-1200, SIMATIC IOT2040 và máy tính PC Server trong cùng dải mạng LAN.
  • Cài đặt hệ điều hành Yocto Linux lên thẻ nhớ microSD và cấu hình thông số mạng cho IOT2040 thông qua phần mềm PuTTY.
  • Lập trình luồng dữ liệu trên Node-RED: cấu hình khối giao tiếp S7 để đọc biến từ PLC, dùng khối Function Node xử lý chuỗi và kết nối khối InfluxDB Node.
  • Thiết lập cơ sở dữ liệu InfluxDB, cấu hình nguồn dữ liệu (Data Source) và xây dựng giao diện Dashboard trên Grafana.
  • Cấu hình Firebase Realtime Database và Firebase Authentication; lập trình giao diện ứng dụng di động đa màn hình (Đăng nhập, Quản lý tài khoản, Giám sát thông số) bằng Flutter/Dart.

Chương 5: Kết quả thực nghiệm

Báo cáo toàn bộ kết quả vận hành của mô hình thực tế:

  • Kết nối phần cứng hoàn chỉnh giữa PLC S7-1200, Gateway SIMATIC IOT2040, bộ điều khiển SINAMICS V90, đồng hồ EMpro và cảm biến.
  • Giao diện giám sát vận hành ổn định trên nền tảng Node-RED Dashboard và Grafana với đầy đủ các đồ thị trực quan.
  • Hệ thống quản lý tài khoản trên Grafana hỗ trợ tạo nhiều người dùng và phân quyền truy cập.
  • Ứng dụng di động Flutter chạy thực tế trên hệ điều hành Android, hiển thị chính xác các giá trị từ phần cứng thông qua mạng LAN nội bộ và đồng bộ Firebase.
  • Hệ thống kích hoạt gửi thông báo trạng thái, cảnh báo thành công qua Telegram và gửi thư khôi phục mật khẩu qua Email.

Chương 6: Kết luận và phát triển

Tổng kết mức độ hoàn thành so với mục tiêu đề ra ban đầu, đánh giá tính ứng dụng thực tiễn của mô hình giám sát IIoT. Nêu bật các ưu điểm về tính mở, khả năng giám sát linh hoạt và đưa ra các đề xuất cụ thể nhằm nâng cấp, phát triển hệ thống trong giai đoạn tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả thực nghiệm chính

  • Truyền thông phần cứng thành công: Thiết lập kết nối ổn định giữa PLC Siemens S7-1200 (CPU 1215C) và mô-đun Gateway SIMATIC IOT2040 qua chuẩn giao tiếp Ethernet RJ45.
  • Xử lý và lưu trữ dữ liệu đa tầng: Sử dụng Node-RED để đọc và tiền xử lý dữ liệu từ PLC, đẩy đồng thời vào cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian InfluxDB trên PC Server cục bộ và lưu trữ đám mây trên Google Firebase Realtime Database.
  • Trực quan hóa đa nền tảng:
    • Thiết kế hoàn chỉnh giao diện Dashboard trên Grafana, biểu diễn trực quan các thông số từ biến tần SINAMICS V90, đồng hồ điện năng EMpro EEM-MA770 và cảm biến DHT11.
    • Xây dựng thành công ứng dụng di động bằng framework Flutter và ngôn ngữ Dart, chạy trên hệ điều hành Android, có tính năng đăng ký, xác thực tài khoản qua Firebase Auth và hiển thị dữ liệu thời gian thực.
  • Tích hợp cảnh báo đa kênh: Hoàn thiện cơ chế tương tác, gửi thông báo cảnh báo qua ứng dụng Telegram và gửi email khôi phục mật khẩu tài khoản người dùng qua hệ thống thư điện tử.

2. Giải pháp và kiến nghị của tác giả

  • Ứng dụng giải pháp Gateway công nghiệp mở (SIMATIC IOT2040) làm tầng trung gian giúp số hóa và kết nối các dây chuyền tự động hóa truyền thống lên môi trường mạng mà không cần thay đổi cấu trúc phần cứng PLC sẵn có.
  • Kết hợp cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian cục bộ (TSDB) cho nhu cầu phân tích nội bộ tốc độ cao với nền tảng đám mây (Cloud) để phục vụ giám sát từ xa cho các cấp quản lý.

3. Đóng góp của đề tài

  • Khắc phục triệt để hạn chế về tính đóng và giao diện cố định của hệ thống SCADA truyền thống bằng cách kết hợp các công cụ mã nguồn mở (Node-RED, InfluxDB, Grafana) và công nghệ di động hiện đại (Flutter/Dart).
  • Cung cấp mô hình tham khảo hoàn chỉnh từ thiết kế phần cứng, quy hoạch IP, cấu hình hệ điều hành nhúng Linux đến lập trình giao diện giám sát cho các hệ thống công nghiệp ứng dụng IIoT.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

  • Đường truyền mạng Ethernet dễ chịu ảnh hưởng bởi hiện tượng suy hao và nhiễu tín hiệu nếu khoảng cách kết nối dây cáp quá dài; chi phí đầu tư thiết bị chuyển mạch và dây mạng trung gian tăng lên trong hệ thống phân tán rộng.
  • Ứng dụng giám sát di động mới được thử nghiệm chủ yếu trên hệ điều hành Android trong phạm vi mạng LAN nội bộ và đồng bộ Firebase, chưa tối ưu hóa hoàn toàn cho hệ điều hành iOS.
  • Nền tảng Firebase có chi phí tăng cao khi khối lượng dữ liệu mở rộng lớn, chỉ hỗ trợ cấu trúc cơ sở dữ liệu NoSQL và có thể gặp độ trễ nhất định đối với các truy vấn dữ liệu phức tạp.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Nâng cấp giao diện giám sát trên nền tảng Webform nhằm tăng cường khả năng kết nối đa dạng thiết bị đầu cuối, cho phép truy cập linh hoạt từ mọi nút mạng trong hệ thống với các cấp quản trị khác nhau.
  • Mở rộng hỗ trợ các giao thức công nghiệp cấp cao như OPC UA, MQTT để nâng cao khả năng tích hợp vào các hệ thống điều hành sản xuất (MES) và quản trị doanh nghiệp (ERP).
  • Tối ưu hóa thuật toán điện toán biên (Edge Computing) trên SIMATIC IOT2040 nhằm giảm tải băng thông truyền dẫn và nâng cao tốc độ phản hồi cục bộ.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu kỹ thuật hữu ích cho sinh viên, học viên cao học và kỹ sư thuộc các chuyên ngành:

  • Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử: Tham khảo phương pháp kết nối truyền thông công nghiệp giữa PLC Siemens S7-1200 và Gateway IoT qua Ethernet/PROFINET; quy trình cấu hình hệ điều hành nhúng Linux trên SIMATIC IOT2040.
  • Kỹ thuật Máy tính và Công nghệ Thông tin: Tham khảo quy trình xây dựng ứng dụng giám sát công nghiệp bằng Node-RED, cơ sở dữ liệu InfluxDB, bảng điều khiển Grafana và phát triển ứng dụng di động đa nền tảng kết nối Firebase bằng Flutter/Dart.

Câu hỏi thường gặp

1. Gateway SIMATIC IOT2040 đóng vai trò gì trong kiến trúc hệ thống của đề tài?
SIMATIC IOT2040 đóng vai trò là cổng kết nối công nghiệp trung gian (Industrial IoT Gateway). Thiết bị này kết nối trực tiếp với PLC S7-1200 qua cổng Ethernet RJ45, chạy hệ điều hành Linux nhúng và môi trường Node-RED để đọc dữ liệu thanh ghi từ PLC, tiền xử lý dữ liệu và chuyển tiếp đồng thời đến cơ sở dữ liệu InfluxDB trên máy tính chủ và nền tảng đám mây Google Firebase.

2. Cấu hình phần cứng và hệ điều hành của mô-đun SIMATIC IOT2040 trong đồ án được thiết lập như thế nào?
Mô-đun SIMATIC IOT2040 sử dụng vi xử lý Intel Quark x1020 (kiến trúc x86, xung nhịp 400 MHz), bộ nhớ RAM 1 GB DDR3, bộ nhớ hệ thống 8 MB Flash và 256 KB SRAM. Thiết bị chạy hệ điều hành mã nguồn mở Poky (xây dựng từ Yocto Project) lưu trên thẻ nhớ microSD, được cấu hình tham số mạng qua phần mềm PuTTY.

3. Tại sao tác giả sử dụng đồng thời cả InfluxDB và Google Firebase để lưu trữ dữ liệu?
InfluxDB là cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian (TSDB) chuyên dụng được cài đặt trên PC Server cục bộ, tối ưu cho việc ghi nhận và truy vấn liên tục các số liệu đo lường gắn nhãn thời gian từ PLC để cung cấp cho bảng điều khiển Grafana. Trong khi đó, Google Firebase được sử dụng làm nền tảng Backend-as-a-Service trên đám mây, cung cấp cơ sở dữ liệu thời gian thực và dịch vụ xác thực người dùng (Firebase Auth) phục vụ riêng cho ứng dụng di động Flutter.

4. Khối thư viện nào trong Node-RED được sử dụng để đọc dữ liệu từ PLC Siemens S7-1200?
Nhóm tác giả sử dụng khối giao tiếp S7 (thuộc gói thư viện node-red-contrib-s7). Khối này cho phép cấu hình địa chỉ IP của PLC và gán trực tiếp các biến địa chỉ cần đọc từ vùng nhớ Data Block (DB) hoặc vùng nhớ Merker (M) của PLC S7-1200 qua chuẩn mạng Ethernet.

5. Ứng dụng giám sát di động trong đề tài được phát triển bằng công nghệ gì và cung cấp các tính năng nào?
Ứng dụng di động được xây dựng bằng framework Flutter sử dụng ngôn ngữ lập trình Dart, chạy thực nghiệm trên hệ điều hành Android. Ứng dụng cung cấp các tính năng: đăng ký tài khoản, đăng nhập, khôi phục mật khẩu qua Email thông qua Firebase Auth, quản lý thông tin người dùng và hiển thị giao diện giám sát dữ liệu phần cứng theo thời gian thực.

Kết luận

Đồ án "Thiết kế chương trình giám sát hệ thống công nghiệp ứng dụng IoT" đã nghiên cứu và triển khai thành công mô hình tích hợp toàn diện giữa thiết bị điều khiển công nghiệp PLC Siemens S7-1200 và Gateway SIMATIC IOT2040. Hệ thống đã giải quyết hiệu quả bài toán thu thập, xử lý và phân phối dữ liệu vận hành từ các thiết bị chấp hành và cảm biến lên cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian InfluxDB, nền tảng hiển thị Grafana và dịch vụ đám mây Google Firebase. Kết quả nghiên cứu không chỉ chứng minh tính khả thi của việc giám sát từ xa trên cả nền tảng Web và ứng dụng di động Flutter, mà còn mang lại giải pháp công nghệ mở, linh hoạt và chi phí hợp lý để từng bước hiện đại hóa các dây chuyền sản xuất theo định hướng Công nghiệp 4.0.