Використання штучного інтелекту для вдосконалення якості технічного обслуговування та ремонту тягового рухомого складу

Abstract

UA: Основні проблеми, пов’язані зі станом тягового рухомого складу, значна частка обладнання, яка є застарілою, що призводить до підвищеного ризику відмов та несправностей. Використання традиційних методів технічного обслуговування та ремонту, що не враховує специфічних умов експлуатації та знижує якість у наданні послуг. Недостатня автоматизація процесів діагностики та управління, що призводить до частіших простоїв, оскільки відсутні сучасні системи, які могли б забезпечити своєчасне виявлення та усунення проблем. Метою дослідження є розробка та впровадження інтелектуальних систем, які використовує штучний інтелект для діагностики та прогнозування технічного стану тягового рухомого складу. Це включає своєчасне виявлення дефектів, оптимізацію графіків технічного обслуговування, зниження витрат на технічне обслуговування та ремонт та підвищення надійності та безпеки експлуатації. У кваліфікаційній роботі розглянуто питання підвищення якості наданні послуг з ремонту тягового рухомого складу.

EN: The main problems related to the condition of traction rolling stock include a significant portion of the equipment being outdated, which increases the risk of failures and malfunctions. The use of traditional maintenance and repair methods that do not take into account specific operating conditions reduces the quality of service provision. Insufficient automation of diagnostic and management processes leads to more frequent downtimes as there are no modern systems to ensure timely detection and elimination of problems. The aim of the research is to develop and implement intelligent systems that use artificial intelligence for diagnostics and prediction of the technical condition of traction rolling stock. This includes timely defect detection, optimization of maintenance schedules, reduction of maintenance and repair costs, and improvement of operational reliability and safety. The qualification work addresses issues of improving the quality of services provided for the repair of traction rolling stock.