Аналітичні підходи до розроблення інтелектуальних систем контролю якості післяремонтного стану автомобілів

Abstract

The article examines the issues of post-repair condition control of automobiles, which are traditionally carried out through visual inspection, measurement of individual parameters, bench testing, and short-term operational checks. It is shown that such methods are fragmented, depend on the subjective factor, and do not allow prediction of the residual service life of components. This highlights the need to implement intelligent diagnostic systems capable of providing comprehensive monitoring based on sensor networks, digital twins, and machine learning algorithms. Modern approaches to the integration of sensors, monitoring systems, and artificial intelligence into the process of post-repair assessment of vehicles are analyzed. The advantages of applying ensemble algorithms (Random Forest, XGBoost) and neural networks (RNN, LSTM) are substantiated, as they provide the highest accuracy in detecting hidden defects and predicting component life. A multi-level architecture of the intelligent control system is presented, which includes hardware, software and communication, analytical, service, and regulatory-security layers, capable of integration with existing service platforms. Special attention is paid to the economic assessment of implementing such systems using the example of automatic transmission repair. Modeling results confirmed the reduction in the number of repeated repairs, a decrease in labor costs, and additional income premium services, which ensures an annual effect of over $40,000 and a cumulative benefit exceeding $200,000 over a five-year period. It is noted that the effective implementation of intelligent control systems requires the development of unified methodologies for post-repair assessment, standardization of diagnostic data exchange protocols, and mandatory certification of the respective hardware and software. This creates the basis for the formation of a sustainable service infrastructure, reduction of operational costs, and improvement of road transport safety.

Досліджено проблеми контролю післяремонтного стану автомобілів, які традиційно здійснюються за допомогою візуального огляду, вимірювань окремих параметрів, стендових випробувань та короткочасної експлуатаційної перевірки. Показано, що такі методи є фрагментарними, залежать від суб’єктивного фактору та не дозволяють прогнозувати залишковий ресурс агрегатів. Це зумовлює необхідність впровадження інтелектуальних систем діагностики, здатних забезпечити комплексний моніторинг на основі даних сенсорних мереж, цифрових двійників та алгоритмів машинного навчання. Проаналізовано сучасні підходи до інтеграції сенсорів, систем моніторингу та штучного інтелекту в процес оцінки післяремонтного стану транспортних засобів. Обґрунтовано переваги застосування ансамблевих алгоритмів (Random Forest, XGBoost) та нейронних мереж (RNN, LSTM), які забезпечують найвищу точність виявлення прихованих дефектів і прогнозування ресурсу агрегатів. Представлено багаторівневу архітектуру інтелектуальної системи контролю, що включає апаратний, програмно-комунікаційний, аналітичний, сервісний та нормативно-безпековий рівні, здатні інтегруватися з наявними сервісними платформами. Особливу увагу приділено економічному оцінюванню впровадження таких систем на прикладі ремонту автоматичних коробок передач. Результати моделювання підтвердили скорочення кількості повторних ремонтів, зменшення трудових витрат і додаткові доходи від преміальних послуг, що забезпечує щорічний ефект понад 40 тис. доларів та сумарний прибуток понад 200 тис. доларів за п’ятирічний період. Зазначено, що ефективне впровадження інтелектуальних систем контролю потребує розробки уніфікованих методик оцінювання післяремонтного стану, стандартизації протоколів обміну діагностичними даними та обов’язкової сертифікації відповідного програмно-апаратного забезпечення. Це створює підґрунтя для формування стійкої сервісної інфраструктури, зниження експлуатаційних витрат та підвищення безпеки автомобільного транспорту.