Подключаешься к Modbus или OPC UA, парсишь I/O-точки и настраиваешь пороги. Никаких остановок цеха, всё по сети. Полезно для Fanuc, Siemens или KEBA - где угодно, где PLC рулит ЧПУ.

Почему мониторинг PLC через Node.js - это не прихоть

PLC в ЧПУ обрабатывает тысячи сигналов: от концевиков до термодатчиков. Оператор не уследит, а скрипт на Node.js сканирует их каждые секунды по Ethernet. Если X5 - датчик упал, алерт в Telegram прилетает мгновенно, пока станок не встал.

В цехах на металлообработке типично: привод Y10 не сработал, фреза в воздух рубит. Без мониторинга ждешь, пока мастер шкаф вскроет. С Node.js - лог в консоль, график в дашборд, алерт по SMS-подобке. Легко масштабируешь на 10 станков одним скриптом.

• Реал-тайм парсинг: Modbus TCP читает discrete inputs за 50мс, без нагрузки на PLC.
• Умные алерты: Не спам - только на порогах, с историей последних 10 циклов.
• Интеграция с MES: Экспорт JSON для аналитики, без доп.шнуров.

Настройка подключения к PLC

Сначала цепляешь Node.js к PLC по IP. Устанавливаешь node-modbus или opcua для клиента. Конфиг в JSON: адрес, порт, регистры I/O. Тестишь на эмуляторе - не трогаешь боевой станок.

Пример: Fanuc с PLC по Modbus, читаешь inputs 0-15. Если input 5 (концевик) = false дольше 5 сек - алерт. Node.js асинхронный, так что 100 станков не нагрузит. Добавь cron для логов в файл.

const ModbusRTU = require('modbus-serial');
const TelegramBot = require('node-telegram-bot-api');

const client = new ModbusRTU();
client.connectTCP('192.168.1.10', { port: 502 });
const bot = new TelegramBot('YOUR_TOKEN', { polling: true });

setInterval(async () => {
  client.readDiscreteInputs(0, 16).then((inputs) => {
    if (!inputs.data) { // X5 off
      bot.sendMessage('CHAT_ID', 'Alert: Концевик X5 отключен!');
    }
  });
}, 1000);

• Проверь firewall: PLC часто блочит 502 порт - открой в роутере.
• Таймауты: Добавь reconnect при обрыве - Node.js cluster поможет.
• Логи: Winston в файл, ротация по дням - найдешь, когда глюк случился.

Алерт-система в Telegram

Telegram Bot API - бесплатно, без серверов. Создаешь бота у @BotFather, кидаешь токен в env. Скрипт шлет не только текст, но и фото дашборда или график сигналов.

Настраиваешь чат-группу для смены: алерт придет всем. Фильтры: критичные (стоп) - пинг, предупреждения - mute. Интегрируй с Grafana - скриншот дашборда в сообщение.

• Уровни алертов: Критический (красный), warning (желтый), info (зеленый).
• Каналы: Личный чат, группа, канал для истории.
• Автоответ: Бот подтверждает прием - не потеряешь.

Уровень	Текст алерта	Emoji
Критический	Станок #3: Y10 off!
Warning	Темп. 85C, предел 80	️
Info	Цикл завершен

Деплой и масштабирование

Запускаешь на Raspberry Pi у станка или VPS в облаке. PM2 для daemon - рестарт при краше. Docker-контейнер: один образ на флот ЧПУ.

Масштаб: кластер Node.js на 50 PLC, балансировка по CPU. Мониторинг самого скрипта - Prometheus + Grafana. Бэкап конфигов в Git - разворачиваешь на новом станке за 5 мин.

• PM2 команда: pm2 start script.js --name plc-monitor.
• Безопасность: API-ключи в .env, HTTPS для OPC UA.
• Бэкап: MongoDB для истории алертов - аналитика простоев.

Что меняет скрипт в цеховой рутине

Скрипт ловит 80% сбоев до остановки: от датчиков до перегрева. Оператор фокусируется на Г-коде, а не на шкафах. Внедрил - и OEE прыгнет на 5-10%.

Осталось доработать: ML для предикта сбоев по трендам или интеграцию с SCADA. Но базовый мониторинг закроет 90% болей ЧПУ-цехов прямо сейчас.