Розглядається архітектура інтелектуальної системи моніторингу технологічних параметрів хлібовиробництва, що інтегрує IoT-вузол на базі NodeMCU V3 (ESP8266) з платформою Prometheus+Thanos. Запропонований підхід забезпечує безперервний збір п'яти типів параметрів виробничого середовища (температура, вологість, рівень CO₂, рівень рідини, присутність персоналу) та їх передавання у форматі Prometheus Exposition Format. Інтеграція алгоритмів машинного навчання (Isolation Forest, LSTM, SAC) з технологіями пояснюваного ШІ (SHAP, LIME) забезпечила точність виявлення аномалій F1=0,918 при скороченні часу підтвердження алертів на 66,3%.