Opis projektu: W świecie nowoczesnego przemysłu 4.0, każda minuta przestoju linii produkcyjnej generuje straty liczone w dziesiątkach tysięcy euro. Project Chronos to zaawansowana platforma IoT stworzona dla sektora automotive, której zadaniem jest przewidywanie awarii maszyn zanim one faktycznie wystąpią. System opiera się na gęstej sieci sensorów zainstalowanych bezpośrednio na ramionach robotów spawalniczych oraz taśmach transmisyjnych.
Dane zbierane w czasie rzeczywistym – takie jak temperatura pracy silników, wibracje, pobór prądu czy poziom hałasu – trafiają do chmury obliczeniowej za pośrednictwem bramek brzegowych (Edge Computing). Sercem systemu jest model uczenia maszynowego (Random Forest oraz sieci LSTM), który analizuje historyczne wzorce awarii i porównuje je z bieżącymi odczytami. Gdy algorytm wykryje anomalię, np. mikrowibracje świadczące o zużyciu łożyska, system automatycznie generuje alert dla zespołu technicznego i rezerwuje niezbędną część zamienną w magazynie.
Z perspektywy architektury, Chronos wykorzystuje mikroserwisy napisane w Go, co zapewnia niskie opóźnienia, oraz bazę danych szeregów czasowych (InfluxDB) do przechowywania miliardów rekordów z czujników. Dashboard dla managerów, stworzony w React, pozwala na wizualizację „zdrowia” całej fabryki w czasie rzeczywistym. Wdrożenie tego projektu pozwoliło klientowi zredukować nieplanowane przestoje o 35%, co przełożyło się na zwrot z inwestycji (ROI) już po pierwszym roku użytkowania.