Система збору статистичних даних про дефекти металоконструкцій на основі Telegram bot

Abstract

Проаналізовано роль чат-ботів у процесах автоматизації, зокрема для збору даних про дефекти у виробничих системах. Розглянуто технологічні аспекти створення чат-бота для моніторингу якості продукції, його переваги та функціональні можливості. Показано, що чат-боти спрощують введення даних, знижують витрати часу на рутинні операції та мінімізують помилки користувачів. Функціональність бота дає змогу видаляти записи, що дозволяє користувачам управляти своїми даними, а також отримувати звіти про кількість дефектів, їх типи та динаміку змін у часі. Інформація про дефекти зберігається у зручному для аналізу вигляді. Це дозволяє здійснювати швидкий доступ до даних і проводити детальний аналіз інформації про дефекти, що в свою чергу дає змогу приймати обґрунтовані рішення щодо покращення процесів виробництва. Розглянуто застосування платформ Telegram, Node.js та бази даних MongoDB у процесі розробки. Акцентовано увагу на простоті інтеграції чат-ботів із системами управління підприємством. У даного бота є можливість інтеграції з іншими системами. Це означає, що дані, зібрані через бот, можуть бути автоматично передані до системи управління якістю, що зменшує ймовірність помилок, пов'язаних із ручним введенням даних. The role of chatbots in automation processes, in particular, for collecting data on defects in production systems is analyzed. The technological aspects of creating a chatbot for product quality monitoring, its advantages and functionalities are considered. It is shown that chatbots simplify data entry, reduce time spent on routine operations, and minimize user errors. The bot's functionality allows deleting records, which allows users to manage their data and receive reports on the number of defects, their types, and the dynamics of changes over time. Information about defects is stored in an easy-to-analyze form. This allows for quick access to data and detailed analysis of defect information, which in turn allows for informed decisions to improve production processes. The use of Telegram, Node.js, and MongoDB platforms in the development process is considered. The author emphasizes the ease of integration of chatbots with enterprise management systems. This bot has the ability to integrate with other systems. This means that the data collected through the bot can be automatically transferred to the quality management system, which reduces the likelihood of errors associated with manual data entry.