В настоящее время интеллектуальные технологии онлайн-мониторинга состояния параметров тракторов помогают находить, диагностировать и определять приоритеты проблем на производственных линиях с помощью методов профилактического, технического обслуживания и прогнозирования. Мониторинг работоспособности техники позволяет увеличить время безотказной работы производства, поскольку выявление мельчайших изменений может помочь обнаружить важные общие режимы отказа оборудования. Это приводит к снижению эксплуатационных расходов, оптимизированному управлению ремонтом и запасными частями и более высокой производительности даже с учетом небольших хозяйств.
Например, в некоторых отраслях компании, применяющие передовые методы мониторинга состояния машин, сообщают о снижении затрат на техническое обслуживание до 50 % [1–3]. Дистанционный мониторинг, в свою очередь, меняет модели обслуживания в различных отраслях промышленности, и сервисные организации, которые не используют эту новую технологию, быстро отстают от более опытных конкурентов.
Эти методы связаны и с онлайн-мониторингом технического состояния параметров тракторов при диагностике.
В настоящее время в области сельского хозяйства должна быть обеспечена поддержка внедрения интеллектуальных технологий. Как пример, автоматизированная система онлайн-мониторинга прочности, надежности и безопасности трудных технических объектов, предназначенная для сбора, анализа и накопления данных от разнотипных и распределенных датчиков, с целью определения технологического состоянии оборудования, обнаружения отклонений, также поломок в его работе, обеспечения наблюдения за развитием ситуации, оперативного предупреждения о необходимости технического обслуживания и принятия решений, которые обеспечивают надежную и безопасную эксплуатацию [4].
При анализе систем онлайн-мониторинга технического состояния параметров тракторов использовались материалы дилерских служб ведущих мировых производителей техники, онлайн-платформы, тематические выставки, нормативно-правовые документы, регламентирующие проведение диагностирования при техническом обслуживании, а также научные труды в этой области исследований [5, 6]. При анализе эффективности систем онлайн-мониторинга автоматического сбора и анализа информации о техническом состоянии параметров техники использовались статистические данные, содержащиеся в трудах исследователей [7], при сборе информации и обработке полученных результатов — классические методы статистики.