Методы и инструментарий предиктивной диагностики для повышения эффективности процессов технического обслуживания грузового автомобильного транспорта
Автор: Д.В. Антипов, Е.К. Савич, А.А. Арзамасцев, А.Н. Сидорова
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Машиностроение и машиноведение
Статья в выпуске: 5 т.27, 2025 года.
Бесплатный доступ
В условиях роста требований к надёжности, экономичности и непрерывности логистических процессов особую актуальность приобретает внедрение предиктивных подходов к техническому обслуживанию грузового автомобильного транспорта. В данной статье представлены обоснование необходимости перехода от традиционных регламентных схем обслуживания к интеллектуальным, основанным на методах предиктивной диагностики, а также анализ современного инструментария, обеспечивающего реализацию таких подходов. Рассматриваются ключевые методы предиктивной диагностики и проанализирован существующий инструментарий. Результаты проведённого анализа показывают, что применение предиктивной диагностики не только повышает эффективность процессов обслуживания, но и создаёт предпосылки для перехода к проактивной модели управления жизненным циклом транспортных средств. Сделан вывод о том, что внедрение интеллектуальных диагностических решений является стратегическим направлением цифровой трансформации логистических компаний и транспортных предприятий, ориентированных на повышение конкурентоспособности и устойчивости бизнеса.
Предиктивная диагностика, техническое обслуживание, грузовой автотранспорт, диагностика состояния, методы предиктивной диагностики, инструментарий предиктивной диагностики
Короткий адрес: https://sciup.org/148332414
IDR: 148332414 | УДК: 656.135 | DOI: 10.37313/1990-5378-2025-27-5-159-165
Predictive Diagnostic Methods and Tools for Improving the Effi ciency of Truck Vehicle Maintenance Processes
In the context of increasing requirements for reliability, effi ciency and continuity of logistics processes, the introduction of predictive approaches to the maintenance of truck vehicles is becoming particularly relevant. This article provides a justifi cation for the need to switch from traditional routine maintenance schemes to intelligent ones based on predictive diagnostic methods, as well as an analysis of modern tools that ensure the implementation of such approaches. The key methods of predictive diagnostics are considered and the existing tools are analyzed. The results of the analysis show that the use of predictive diagnostics not only increases the effi ciency of maintenance processes, but also creates prerequisites for the transition to a proactive model of vehicle lifecycle management. It is concluded that the introduction of intelligent diagnostic solutions is a strategic direction for the digital transformation of logistics companies and transport enterprises focused on increasing the competitiveness and sustainability of business.