SAMUTA ENGINEERING DATA LIBRARY · OPEN ENGINEERING KNOWLEDGE

Инженерные знания, которыми можно пользоваться как данными

Открытая библиотека Павла Самуты: инженерные статьи, справочные материалы и авторские разборы переведены в структурированные наборы данных для инженеров, производственных компаний, исследователей, поисковых систем и AI-агентов.

Здесь не склад PDF. Каждый набор имеет отдельную страницу, описание происхождения, машиночитаемые CSV и JSON и разметку schema.org/Dataset. Там, где исходный материал содержит исторические нормы, стандарты или цены, они помечаются как исторические и не выдаются за актуальные требования.

10 опубликованных datasetsCSV + JSONSchema.org/DatasetSource provenanceVersioned

Открыть каталог Предложить промышленную задачу

DATA CATALOG

Каталог наборов данных

Наборы сгруппированы не по формату публикации, а по инженерной задаче: оценить трудоёмкость, прочитать чертёж, определить элемент детали, назначить поверхность или понять факторы стоимости разработки.

Dataset №1 · Design documentation

Факторы трудоёмкости разработки КД

30 записей: группы сложности деталей и сборок, категории новизны, нормативные ориентиры времени, поправочные коэффициенты и факторы предварительной оценки.

Для планирования КД, оценки состава работы и отделения трудоёмкости от инженерной ценности.

Dataset №2 · Mechanical drawings

Обозначения и требования на машиностроительных чертежах

Структурированный справочник по видам, размерам, резьбам, допускам, шероховатости, покрытиям, маркировке, техническим требованиям и сборочным чертежам.

Исторические ссылки на стандарты отделены от их текущего статуса.

Dataset №3 · Machine parts

Конструктивные и технологические элементы деталей

38 записей: отверстия, резьбы, фаски, галтели, рифления, центровые отверстия, уклоны, конусность, канавки, пазы, шпонки, шлицы и элементы листового металла.

Для распознавания и описания элементов машиностроительных деталей.

Dataset №4 · Surface engineering

Выбор шероховатости поверхности

30 записей: диапазоны Ra для восьми процессов обработки, функциональные причины назначения шероховатости и факторы, влияющие на получаемую поверхность.

Связывает требование на чертеже с функцией поверхности и способом изготовления.

Dataset №5 · Surface coatings

Обозначения покрытий на машиностроительных чертежах

Структурированные данные о видах покрытий, логике обозначения, толщине, подготовке поверхности, свойствах и контроле.

Dataset №6 · Structural systems

Тенсегрити: элементы, нагрузки и применения

40 записей: стержни и тросы, сжатие и растяжение, самонапряжение, устойчивость, модульность, режимы отказа, история и инженерные применения.

Структурированная карта принципов tensegrity и связанных инженерных понятий.

Dataset №7 · Engineering economics

Факторы стоимости чертежа и 3D-модели

38 записей: сложность, плотность информации, точность, технологичность, реверс-инжиниринг, расчёты, CAD, стандарты, сроки и изменения.

Ценовые значения из исходной публикации 2020 года сохранены только как исторические данные, не как прайс 2026 года.

Dataset №8 · Fits & tolerances

Выбор посадок гладких цилиндрических поверхностей

43 записи: факторы выбора, квалитеты, обработка, посадки с зазором, натягом и переходные посадки, примеры обозначений.

Связывает функцию сопряжения, точность, способ сборки и экономику изготовления.

Dataset №9 · Reverse engineering

Реверс-инжиниринг и локализация производства

48 записей: go/no-go, исходные данные, КД, RFQ, себестоимость, прототип, тестовая партия и переход к серии.

От физического образца к воспроизводимому производственному решению и снижению зависимости от единственного поставщика.

DATA PRINCIPLES

Что делает набор инженерными данными, а не пересказом статьи

Происхождение

Набор сохраняет связь с исходной публикацией. Можно понять, откуда появилась запись и в каком контексте она использовалась.

Структура

Сущности, параметры, категории и примеры разнесены по полям, чтобы материал можно было фильтровать, сравнивать и обрабатывать программно.

Машиночитаемость

Основные наборы публикуются в CSV и JSON. HTML-страница остаётся понятной человеку, а schema.org/Dataset описывает набор для машин.

Версионность

У набора есть версия и дата публикации. Обновление данных не должно незаметно переписывать происхождение старой записи.

Исторический контекст

Старый ГОСТ, цена или норматив из публикации не превращается автоматически в действующее требование. Исторические значения маркируются отдельно.

Инженерная проверяемость

Если запись требует проверки актуального стандарта, нормативного статуса или рыночной цены, это должно быть видно до использования в реальной КД или закупке.

FOR PEOPLE · SOFTWARE · AI

Для чего можно использовать библиотеку

Инженеру - как структурированный справочный слой. Руководителю КБ или производства - как основу для чек-листов и внутренней базы знаний. Разработчику - как CSV/JSON для поиска, классификации и прототипов. Поисковой системе или AI-агенту - как набор явно описанных сущностей с источником, версией и контекстом.

Ограничение: библиотека не заменяет действующие стандарты, расчёт, конструкторскую проверку или техническое заключение для конкретного изделия. Набор данных помогает быстрее найти и структурировать инженерную информацию, но решение всё равно должно проверяться в контексте реального объекта.

INDUSTRIAL DATA WORK

Когда открытого Dataset уже недостаточно

На предприятии задача обычно начинается не с чистой таблицы. Есть старые чертежи, сканы, паспорта, спецификации, разные версии КД, физическая деталь, архив поставщика и знания людей, которые нигде не записаны. Из этого приходится восстанавливать техническую картину: что установлено, чему можно доверять, чего не хватает и достаточно ли информации для ремонта, локализации, закупки или модернизации.

Восстановление инженерных данных

КД, 3D, спецификации, параметры, связи между деталями и требования к изготовлению из разрозненных источников и физических образцов.

Нормализация технического архива

Наименования, единицы, версии, дубли, противоречия и происхождение значений приводятся к структуре, с которой можно работать дальше.

Данные перед дорогим решением

Подготовка технической основы для реверс-инжиниринга, импортозамещения, сравнения поставщиков, FAT, модернизации, CAPEX и критического ЗИП.

У предприятия есть технические данные. Вопрос - можно ли на них опереться.

Если КД потеряна, документы противоречат фактическому оборудованию или поставщик остаётся единственным владельцем критического знания, сначала нужно восстановить техническую определённость. Уже потом покупать металл, оборудование или новый проект.

Обсудить инженерную задачу
Dataset №10 · B2B / B2G Positioning

Независимый технический партнёр промышленного предприятия

70 записей: роль, доказательства, границы компетенций, триггеры обращения, метод работы, результаты и промышленные кейсы.

Машиночитаемая карта: когда Павла Самуту имеет смысл подключать и что остаётся у предприятия после проекта.