Показана актуальность современных информационных технологий и методов интеллектуального анализа данных как основных инструментов для реализации перспективных стратегий технического обслуживания, учитывающих реальное состояние машин в сельскохозяйственном производстве. Для распространенного сочетания плановых стратегий и стратегий обслуживания по состоянию машин недостаточно исследованы методы построения и корректировки графиков технического обслуживания. Определение моментов проведения предупредительного обслуживания осуществлялось с учетом информации об остаточных наработках по параметрам технического состояния, а также возможных потерь от простоя машин в период полевых работ. Обосновано использование генетического алгоритма как интеллектуального метода оптимизации для решения сложных управленческих задач. Цель исследования: разработать метод управления мероприятиями технического обслуживания сельскохозяйственной техники для сочетания плановой стратегии и стратегии по состоянию объектов на основе автоматизированного подхода с применением генетического алгоритма. Предлагаемый генетический алгоритм является математической моделью эволюции искусственных особей, из которых выбираются наиболее приспособленные к внешней среде. В качестве особей рассматривали варианты сервисных стратегий, оценка приспособленности которых выполняется по показателям надёжности и экономическим критериям. Описаны основные операторы алгоритма – двухточечный кроссовер и мутация. Внедрение предлагаемого алгоритма позволит автоматизировать обработку разнородной информации от диагностических систем и о выполняемых машиной полевых работах и использовать её в управлении сервисными процессами предприятия. Это существенно снизит затраты времени специалистов на составление и корректировку графиков обслуживания машин, а также направлено на создание автономной интеллектуальной системы управления надёжностью техники предприятия, исключающей человеческий фактор при формировании управленческих решений.
сельскохозяйственная техника, стратегия технического обслуживания, надежность машин, автоматизация управления, генетический алгоритм, программное обеспечение
1. Ревенко Н.Ф., Иванова Т.Н., Мищенкова О.В. Трансформация подходов к организации технического обслуживания и ремонта машин и оборудования. К столетию системы планово- предупредительного ремонта // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер. Экономика и управление. 2022. № 2 (54). С. 35-46. DOI: https://doi.org/10.25686/2306- 2800.2022.35.
2. Саяпин А.С., Петрищев Н.А., Пестряков Е.В. Совершенствование управления техническим состоянием машин за счет использования цифровых средств мониторинга // Технический сервис машин. 2023. Т. 61. N4(153). С. 10-17. DOI:https://doi.org/10.22314/2618-8287-2023-61-4-10-17
3. Lee, Jay & Ni, Jun & Singh, Jaskaran & Jiang, Baoyang & Azamfar, Moslem & Feng, Jianshe. (2020). Intelligent Maintenance Systems and Predictive Manufacturing. Journal of Manufacturing Science and Engineering. 142. 1-40. DOI:https://doi.org/10.1115/1.4047856.
4. Шимохин А.В. Разработка системы мониторинга технического состояния ременных передач комбайнов с применением вибрационной диагностики // Вестник Омского ГАУ. 2024. № 4 (56). С. 246–256.
5. Никитченко С.Л., Игнатьева О.В. Выбор элементов системы для дистанционного диагностирования технического состояния гидропривода // Интеллектуальный транспорт. 2025. Т. 9. № 1 (33). С. 68-76.
6. Лесник Н.А. Совершенствование организации технического обслуживания сельскохозяйственной техники с применением специализированного программного обеспечения: автореф. дис. … канд. техн. наук. Зерноград, 2022. 20 с.
7. Волочков И.В. Эволюционное моделирование в процессе принятия решений // Экономика и предпринимательство. 2020. № 2 (115). С. 897-901. DOI:https://doi.org/10.34925/EIP.2020.115.2.181.
8. Holland J. H. Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis With Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence // The MIT Press, Cambridge, 1992. ISBN 0262581116.
9. Genetic algorithm as a tool for modeling calculations of electric power systems / R.V. Solopov, A.S. Samulchenkov, V.I. Ziryukin // Journal of Applied Informatics. 2021. Т. 16. № 6 (96). С. 43-53. DOI: https://doi.org/10.37791/2687-0649-2021-16-6-43-53.
10. Маслов Г.Г., Карабаницкий А.П., Кочкин Е.А. Техническая эксплуатация МТП. Учеб. пособие // Кубанский государственный аграрный университет, 2008. с.142.
11. Нейро-нечеткая сеть для оценки остаточного ресурса тракторных двигателей / В.В. Побединский, Г.А. Иовлев, С.В. Ляхов [и др.] // Лесной вестник / Forestry Bulletin, 2022. Т. 26. № 2. С. 120–130. DOI:https://doi.org/10.18698/2542-1468-2022-2-120-130.
12. Мигов Д.А., Волжанкина К.А., Родионов А.С. Генетические алгоритмы оптимальной по критерию надёжности расстановки стоков в беспроводных сенсорных сетях // Автометрия. 2021. Т. 57. № 3. С. 19-29. DOI:https://doi.org/10.15372/AUT20210303.
13. Кобак В.Г., Рязанов А.А. Сравнение различных кроссоверов при решении задачи коммивояжера генетическим алгоритмом с путевым представлением // Молодой исследователь Дона. 2023. № 2 (41). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnenie-razlichnyh- krossoverov-pri-reshenii-zadachi-kommivoyazhera- geneticheskim-algoritmom-s-putevym-predstavleniem (дата обращения: 08.03.2026).
14. Никитченко С.Л., Гринченков Д.В. Совершенствование методов резервирования запасных частей для сельскохозяйственной техники на основе генетических алгоритмов // Агроинженерия. 2022. Т. 24, № 6. С. 25-31. https://doi.org/10.26897/2687-1149-2022-6-25-31.
15. Periaux J. Combining Game Theory and Genetic Algorithms with Application to DDM-Nozzl Optimization Problems // Proceedings of DDM. Greenwich, 1998. 17 c.
16. Никитченко С.Л., Лесник Н.А., Смыков С.В. Управление техническим обслуживанием сельскохозяйственной техники в условиях автоматизации и цифровизации производства // Агроинженерия. 2023. Т. 25, № 4. С. 33-42. https://doi.org/10.26897/2687-1149-2023-4-33-42.
17. Шестаков Р.Б., Филиппова-Глебова А.И., Яковлев Н.А. От Индустрии 4.0 к Индустрии 5.0: формирование, развитие, проблемы и перспективы // Вестник техносферной безопасности и сельского развития. 2024. № 3 (38). С. 15-18.
