Концептуальная модель методологии прогнозного обслуживания сельскохозяйственных машин

Актуальность. Технический сервис, и, в частности, техническое обслуживание и ремонт сельскохозяйственных машин, обеспечивают надежность одного из ключевых активов бизнеса – сельскохозяйственных машин. Применение в этой сфере цифровых технологий позволяет использовать передовые стратегии, основанные на обработке больших данных и предиктивной аналитике. Прогнозное обслуживание машин, с учетом тенденций технического перевооружения и специфики сельскохозяйственного производства, может стать ключевой методологий технического обслуживания и ремонта. Предложенная концептуальная модель прогнозного обслуживания (ПО) для сельскохозяйственных машин позволяет определить практические шаги для развития и внедрения этой методологии.

Объект. Объектом исследования является система технического обслуживания и ремонта в сельском хозяйстве.

Материалы и методы. В работе использованы методы системного анализа и моделирования, теорий: управления; принятия решений; исследования операций; проектирования больших программно-информационных систем; контент – анализа литературы. В основу изучения и проектирования концепции положены научные труды отечественных и зарубежных учены, ГОСТы, а также методологии надежности и качества RCM, Кайдзен, TQC и др.

Результаты и выводы. В результате исследования было установлено, что реализация методологии ПО приводит к сокращению времени простоя машин, повышению их надежности, снижению эксплуатационных расходов. Анализ научных исследований позволяет выделить три задачи, решение которых предшествует внедрению ПО: определение архитектуры системы; определение целей и задач исходя из стратегии собственников; определение подходов и методик для достижения наилучшего результата ТОиР. Предложена концептуальная модель ПО, включающая 6 слоев и набор действий, позволяющий осуществлять обнаружение и идентификацию предшествующих и зарождающихся неисправностей узлов и агрегатов машин, мониторинг и прогнозирование развития деградации деталей и технического состояния в целом, а также обеспечение поддержки принятия решений в процессе ТОиР или автоматизацию разработки графиков ТО.

1. Попова Л. В., Горшкова Н. В., Шалдохина С. Ю. Внедрение технологий сельского хозяйства 4.0: условия и прогнозы. Вестник АГУ. 2019. Выпуск 1 (235). С. 83-89.

2. Помогаев В. М., Редреев Г. В., Ревякин П. И., Басакина А. С. Возможности использования данных электронных систем сельскохозяйственных машин для построения предсказательных моделей. Вестник Омского ГАУ. 2022. № 2 (46). С. 153–166.

3. Гунина И. А., Шкарупета Е. В., Решетов В. В. Прорывное технологическое развитие промышленных комплексов в условиях цифровой трансформации. Инновационные кластеры цифровой экономики: теория и практика. СПб.: СПбПУ, 2018. С. 535–554.

4. Wang J., Zhang L., Duan L., Gao R. X. A new paradigm of cloudbased predictive maintenance for intelligent manufacturing. Journal of Intelligent Manufacturing. 2017. V. 28. No. 5. Рp. 1125–1137.

5. Hai Qiu, Lee J., Djudjanovic D. Advances on prognostics for intelligent maintenance systems. IFAC Proceedings Volumes (IFAC Papers-OnLine). 2005. V. 16 (1). https://www.researchgate.net/publication/251858917_Advances_on_prognostics_for_intelligent_maintenance_systems.

6. Помогаев В. М. Мониторинг технического состояния сельскохозяйственных машин и качества выполнения технологических операций. Вестник Омского ГАУ. 2023. № 2 (50). С. 143–152.

7. Толочко Н. К., Нукешев С. О., Романюк Н. Н., Хлынов В. Н. Прогрессивные технологии технического сервиса в сельском хозяйстве: учебное пособие. Нур-Султан: КазАТУ им. С. Сейфуллина, 2020. 171 с.

8. Зорин В. А., Степанов П. В., Стыскин М. М., Трегубов П. Г., Баурова Н. И. Система проактивного дистанционного обслуживания наземных транспортно-технологических машин. Ремонт. Восстановление. Модернизация. 2021. № 5. С. 25-27.

9. Мартынов Б. Г., Тарабан М. В., Мозиков М. Д. К вопросу управления проактивной системой технического обслуживания в современных условиях. Сборник трудов науч.-тех. конф. института технологических машин и транспорта леса. СПб.: СПбГЛТУ, 2022. С. 303-307.

10. Сай Ван Квонг, Щербаков М. В. Архитектура системы предсказательного технического обслуживания сложных многообъектных систем в концепции Индустрии 4.0. Программные продукты и системы 2020. Т. 33. № 2. С. 186–194.

11. Ферапонтова М. В., Стародубец А. А., Перчаткин А. С. Проактивное или предотвращающее обслуживание. Сборник материалов науч.-практ. конф. Петрозаводск: МЦНП «Новая наука», 2020. С. 132-135.

12. Lüttenberg H., Bartelheimer C., Beverungen D. Designing Predictive Maintenance for Agricultural Machines. Research Papers. 2018. https://aisel.aisnet.org/ecis2018_rp/153.

13. Nguyen K.-A., Do P., Grall A. Multi-level predictive maintenance for multi-component systems. Reliability engineering & system safety. 2015. V. 144. Pp. 83–94.

14. Ran Y., Zhou X., Lin P., Wen Y. R. A Survey of Predictive Maintenance: Systems, Purposes and Approaches. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2019. № 20. Рp. 1-36. https://arxiv.org/pdf/1912.07383.pdf.