Заявка на подписку:

podpiska@panor.ru

По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 631.171 DOI:10.33920/sel-10-2602-04

Применение цифровых решений при техническом обслуживании тракторов

Катаев В. В. студент, ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА им. К. А. Тимирязева, г. Москва, РФ

В статье рассмотрены информационно-цифровые решения при техническом обслуживании тракторов. Представлен вариант информационной модели, в которой процессы технического обслуживания и диагностирования тракторов рассматриваются в комплексе.

Литература:

1. Катаев Ю. В., Малыха Е. Ф. К вопросу выбора и использования современных средств технического обслуживания машин // Автотранспортная техника XXI века: Сборник статей III Международной научно-практической конференции. — 2018. — С. 45–52.

2. Семейкин В. А. Входной контроль качества сельскохозяйственной техники и оценка его эффективности: методические рекомендации / В. А. Семейкин, А. С. Дорохов, В. М. Корнеев. — М.: ФГОУ ВПО МГАУ, 2010. — 139 с.

3. Катаев Ю. В., Костомахин М. Н., Петрищев Н. А. и др. Повышение уровня технического обслуживания энергонасыщенной техники // Техника и оборудование для села. — 2022. — № 4 (298). — С. 27–31. DOI: 10.33267/2072-9642-2022-4-27-31. EDN BMPALW.

4. Катаев Ю. В., Герасимов В. С., Баулин Н. К. и др. Техническое сопровождение сельскохозяйственной техники // Технический сервис машин. — 2022. — № 2 (147). — С. 51–59. DOI: 10.22314/2618-8287-2022-60-2-51-59. EDN GRCAKF.

5. Дорохов А. С., Костомахин М. Н., Петрищев Н. А. и др. Проект цифровой системы для диагностирования ресурсоопределяющих узлов коробок перемены передач с гидравлическим управлением мобильных энергетических средств // Технический сервис машин. — 2019. — № 4 (137). — С. 83–95. EDN NQQDFS.

6. Катаев Ю. В., Герасимов В. С., Тишанинов И. А., Мордасова М. С. Современные тенденции совершенствования инженерной службы АПК // Технический сервис машин.— 2022. — № 3 (148). — С. 74–82. DOI: 10.22314/2618-8287-2022-60-3-74-82. EDN AAUYIJ.

7. Дорохов А. С., Семейкин В. А. Входной контроль качества продукции машиностроения // Сельский механизатор. — 2013. — № 11. — С. 22–23. EDN RTIZWD.

8. Малыха Е. Ф., Катаев Ю. В., Закарчевский О. В. Эффективность технического сервиса сельскохозяйственной техники в агропромышленном комплексе // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. — 2021. — № 2 (71). — С. 118–124. DOI: 10.33938/212-118. EDN GEWPEA.

9. Башкирцев Ю. В., Голубев М. И., Голубев И. Г., Быков В. В. Цифровые решения в технологиях диагностирования машин. — М.: Российская инженерная академия менеджмента и агробизнеса, 2020. — 40 с. EDN QBGKRI.

10. Дорохов А. С., Денисов А. В., Соломашкин А. А., Герасимов В. С. Стратегии технического обслуживания и ремонта сельскохозяйственных машин // Технический сервис машин. — 2020. — № 3 (140). — С. 38–48. DOI: 10.22314/2618-8287-2020-58-3-38

48. EDN HVXYMF.

11. Катаев Ю. В., Герасимов В. С., Тишанинов И. А. Использование систем бесконтактной диагностики при техническом обслуживании энергонасыщенной сельскохозяйственной техники // Технический сервис машин. — 2022. — № 2 (147). — С. 60–66.

12. Федоренко В. Ф., Таркивский В. Е. Цифровые беспроводные технологии для оценки показателей сельскохозяйственной техники // Сельскохозяйственные машины и технологии. — 2020. — Т. 14. — № 1. — С. 10–15. DOI: 10.22314/2073-7599-202014-1-10–15. EDN JCGGNG.

13. Катаев Ю. В., Малыха Е. Ф. Анализ направлений повышения эффективности дилерской деятельности на предприятиях // Наука без границ. — 2018. — № 6 (23). — С. 62–67.

Способность прогнозировать отказ оборудования жизненно важна для снижения затрат на техническое обслуживание, простоев в эксплуатации и рисков безопасности. Последние достижения в области технологий мониторинга состояния привели к появлению ряда прогностических моделей для прогнозирования состояния машин на основе данных о состоянии. Хотя эти модели способствовали развитию дисциплины, они внесли лишь ограниченный вклад в разработку эффективной системы прогнозирования состояния работоспособности. Обзор литературы показывает, что до сих пор не существует прогностической модели, которая непосредственно моделирует и полностью использует истории приостановленных состояний. Они очень распространены на практике, поскольку организации редко позволяют своим машинам работать до отказа и эффективно интегрировать популяционные характеристики в долгосрочное прогнозирование в вероятностном смысле. Это выводит нелинейную связь между измеренными данными состояния и фактическим состоянием машин и включает минимальные допущения итребования.

Работоспособность и техническая составляющая тракторов во многом определяются качественным выполнением операций технического обслуживания. Для этого используется широкий круг достаточно сложных технических средств, различные инструменты и разнообразные материалы, а сам процесс характеризуется высокой сложностью и информационно-цифровой насыщенностью. Все это, безусловно, требует от исполнителей большого объема знаний и использования активно изменяющейся и объемной информации. Различные приемы для обеспечения качественного выполнения операций технического обслуживания тракторов уже были предложены. Оперативное внедрение информации появившихся инноваций по техническому обслуживанию тракторов является ключевым шагом для повышения эффективности эксплуатации тракторов. Однако из-за сложности и информационной насыщенности операций обслуживания необходимы дальнейшие исследования в решении данной проблемы. Определенно назрела потребность перехода от обмена технической информацией к информационно-цифровым решениям как основе для дальнейшего роста и развития данного направления. Использование информационно-цифровых ресурсов в сфере технического обслуживания тракторов до настоящего времени рассматривалось лишь фрагментарно и недостаточно полно [1–3].

Для Цитирования:
Катаев В. В., Применение цифровых решений при техническом обслуживании тракторов. Сельскохозяйственная техника: обслуживание и ремонт. 2026;2.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: