agroengineeringАгроинженерияAgricultural Engineering (Moscow)2687-11492687-1130РГАУ-МСХА10.26897/2687-1149-2026-3-84-93agroengineering-1308Research ArticleТЕХНИЧЕСКИЙ СЕРВИС В АПКTECHNICAL SERVICE IN AGRICULTUREИнтеллектуальная модель управления надежностью эксплуатируемой сельскохозяйственной техникиIntelligent reliability management model for operated agricultural machineryhttps://orcid.org/0000-0002-4480-9659НикитченкоС. Л.NikitchenkoS. L.

Сергей Леонидович Никитченко, канд. техн. наук, доцент, Ростовский государственный университет путей сообщения

Scopus Author ID: 57203408315

344038, Ростовская область, г. Ростов-на-Дону, площадь Ростовского Стрелкового Полка Народного Ополчения, 2

Sergei L. Nikitchenko, CSc (Eng), Associate Professor

Scopus Author ID: 57203408315

2 Rostovskogo Strelkovogo Polka Narodnogo Opolcheniya Sq., Rostov-on-Don, 344038

binom_a@rambler.ruРостовский государственный университет путей сообщенияРоссияRostov State Transport UniversityRussian Federation2026300620262838493Copyright © Никитченко С.Л., 20262026Никитченко С.Л.Nikitchenko S.L.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://agroengineering.timacad.ru/jour/article/view/1308

Сельскохозяйственная техника, как основной производственный актив предприятия, нуждается в специальной информационной системе управления. Управление надежностью эксплуатируемой сельскохозяйственной техники представляет собой актуальную и сложную задачу. Низкий уровень внедрения средств поддержки принятия решений и субъективное управление процессами технического обслуживания и ремонта без учета факторов и данных объективного контроля приводят к неэффективным управленческим решениям. Исследования проведены с целью разработки интеллектуальной модели управления надежностью эксплуатируемой сельскохозяйственной техники на принципах процессного подхода, с учетом допустимого уровня вероятности безотказной работы (риска), ремонтопригодности, условий эксплуатации и стоимости потерь, ориентированной на максимальное выведение инженера из процесса формирования управленческих решений. В основе разработанной модели заложена искусственная интеллектуальная система управления с набором базовых алгоритмов в сочетании с устройствами дистанционного сбора информации о техническом состоянии составных частей машин. Разработан алгоритм автономного составления и редактирования графика технического обслуживания с учетом технико-экономических и субъективных критериев. Внедрение предлагаемой автоматизированной интеллектуальной модели управления позволит сократить на 40% затраты времени специалистов на типовые управленческие задачи и заменить человека при формировании не менее половины управленческих решений, связанных с поддержанием работоспособности машин. Разработанная интеллектуальная модель управления может быть применима для тракторов, уборочных комбайнов, навесных и прицепных сельскохозяйственных машин. Она позволит реализовать технологию бережливого управления надежностью техники, отражает основную концепцию и принцип действия цифрового двойника инженера по эксплуатации машин.

Agricultural machinery, as the primary production asset of an enterprise, requires a specialized information management system. Managing the reliability of operated agricultural machinery presents a relevant and complex challenge. The low level of implementation of decision support tools, combined with subjective maintenance and repair management that fails to account for objective control factors and data, leads to ineffective management decisions. The study aimed to develop an intelligent reliability management model for operated agricultural machinery based on the principles of a process approach. The model takes into account the permissible level of failure-free operation probability (risk), maintainability, operating conditions, and cost of losses, while minimizing the involvement of the engineer in management decision-making. The developed model is founded on an artificial intelligence management system incorporating a set of core algorithms, integrated with remote data collection tools for assessing the technical condition of machine components. An algorithm has been developed for autonomously making and editing maintenance schedules, taking into consideration both technical-economic and subjective criteria. The implementation of the proposed automated intelligent management model is expected to reduce the time specialists spend on routine management tasks by 40% and to replace human involvement in at least half of the management decisions related to maintaining machine operability. The developed intelligent management model can be applied to tractors, harvesting combines, and mounted and trailed agricultural machines. It will enable the implementation of lean reliability management technology for machinery and reflects the core concept and operating principle of a digital twin of a machine operation engineer.

сельскохозяйственная техникатехническое обслуживаниенадежностьинтеллектуальная система управленияинтеллектуальная модель управленияуправление надежностью эксплуатируемой сельскохозяйственной техникиинженерцифровой двойник инженераagricultural machinerymaintenancereliabilityintelligent control systemintelligent management modelreliability management of operated agricultural machineryengineerdigital twin of the engineerReferencesШестаков 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. EDN: TYZQODShestakov R.B., Filippova-Glebova A.I., Yakovlev N.A. From Industry 4.0 to Industry 5.0: Formation, development, problems and prospects. Vestnik tekhnosfernoj bezopasnosti i selskogo razvitiya. 2024;3:15-18 (In Russ.).Ляндау Ю.В. История развития процессного подхода к управлению // Экономика, статистика и информатика: Вестник УМО. 2013. № 6. С. 65-68. EDN: RPKPGLLyandau U.V. The development of the process-based approach to management. Ekonomika, statistika i informatika. Vestnik UMO. 2013;6:65-68 (In Russ.).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/10.26897/2687-1149-2023-4-33-42Nikitchenko S.L., Lesnik N.A., Smykov S.V. Management of agricultural machinery maintenance under the automation and digitalization of production. Agricultural Engineering (Moscow). 2023;25(4):33-42.(In Russ.). https://doi.org/10.26897/2687-1149-2023-4-33-42Wienker M., Henderson K., Volkerts J. The computerized maintenance management system an essential tool for world class maintenance. Procedia Engineering. 2016;138:413-420. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.02.100Wienker M., Henderson K., Volkerts J. The computerized maintenance management system an essential tool for world class maintenance. Procedia Engineering. 2016;138:413-420. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.02.100Никитченко С.Л., Капкаев А.А., Юхнов В.И., Муконина М.И. Управление жизненным циклом сельскохозяйственной техники на этапе эксплуатации в условиях цифровизации производства // Аграрный научный журнал. 2023. № 10. С. 194-204. http://dx.doi.org/10.28983/asj.y2023i10pp194-204Nikitchenko S.L., Kapkaev A.A., Yukhnov V.I., et al. Life cycle management of agricultural machinery at the operational stage in the conditions of digitalization of production. The Agrarian Scientific Journal. 2023;10:194-204 (In Russ.). http://dx.doi.org/10.28983/asj.y2023i10pp194-204AlDhaibani A.M. Enhancing SCADA system asset maintenance in modern power utilities: integrating advanced strategies and emerging technologies. International Journal of Science and Research (IJSR). 2023;12(12):1136-1141. https://doi.org/10.21275/sr23906105232AlDhaibani A.M. Enhancing SCADA system asset maintenance in modern power utilities: integrating advanced strategies and emerging technologies. International Journal of Science and Research (IJSR). 2023;12(12):1136-1141. https://doi.org/10.21275/sr23906105232Дымкова С.С. Облачные IOT платформы и приложения для оптимизационного управления транспортом // REDS: Телекоммуникационные устройства и системы. 2020. Т. 10, № 4. С. 39-50. EDN: PZAATRDymkova S.S. Cloud-based IOT platforms and applications for optimized transport management. REDS: Telekommunikatsionnye ustroystva i sistemy. 2020;10(4):39-50 (In Russ.).Fu Y., Zhu G., Zhu M., Xuan F. Digital twin for integration of design-manufacturing-maintenance: An overview. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2022;35:80. https://doi.org/10.1186/s10033-022-00760-xFu Y., Zhu G., Zhu M., Xuan F. Digital twin for integration of design-manufacturing-maintenance: An overview. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2022;35:80. https://doi.org/10.1186/s10033-022-00760-xЕрохин М.Н., Дорохов А.С., Катаев Ю.В. Интеллектуальная система диагностирования параметров технического состояния сельскохозяйственной техники // Агроинженерия. 2021. № 2 (102). С. 45-50. https://doi.org/10.26897/2687-1149-2021-2-45-50Erokhin M.N., Dorokhov A.S., Kataev Yu.V. Intelligent system for diagnosing the parameters of the technical condition of tractors. Agricultural Engineering (Moscow). 2021;2:45-50. (In Russ.). https://doi.org/10.26897/2687-1149-2021-2-45-50Костомахин М.Н., Петрищев Н.А., Воронов А.Н., Саяпин А.С. Экспериментальная система дистанционного мониторинга технического состояния самоходных сельскохозяйственных машин // Сельскохозяйственная техника: обслуживание и ремонт. 2019. № 10. С. 48-57. EDN: BEHSQXKostomakhin M.N., Petrishev N.А., Voronov A.N., Sayapin A.S. Experimental system of remote monitoring of technical condition of self-propelled agricultural machines. Selskokhozyaystvennaya tekhnika: obsluzhivanie i remont. 2019;10:48-57 (In Russ.).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. EDN: BKKBEBNikitchenko S.L., Ignatyeva O.V. Selection of system elements for remote diagnostics of the technical condition of a hydraulic drive. Intellektualniy transport. 2025;9(1):68-76 (In Russ.).Виноградов Г.П. Модель субъективно рационального принятия решений с выбираемыми описаниями картины мира и структуры интересов // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2018. № 2 (10). С. 42-51. EDN: YLWPVZVinogradov G.P. Model of subjectively rational decision-making with selectable descriptions of the worldview and interest structure. Information and Mathematical Technologies in Science and Management. 2018;2:42-51. (In Russ.).Душкин Р.В., Андронов М.Г. Гибридная схема построения искусственных интеллектуальных систем // Кибернетика и программирование. 2019. № 4. С. 51-58. https://doi.org/10.25136/2644-5522.2019.4.29809Dushkin R.V., Andronov M.G. Hybrid design of artificial intelligent systems. Kibernetika i programmirovanie. 2019;4:51-58. (In Russ.). https://doi.org/10.25136/2644-5522.2019.4.29809Никитченко С.Л., Игнатьева О.В., Лященко А.М. Инженерно-техническое обеспечение АПК в провинции Хэнань Китайской Народной Республики // Технический сервис машин. 2024. Т. 62, № 3. С. 7-16. EDN: MIYOJONikitchenko S.L., Ignatieva O.V., Lyashchenko A.M. Engineering and technical support of the agro-industrial complex in Henan province of the People’s Republic of China. Machinery Technical Service. 2024;62(3):7-16 (In Russ.).Чечет В.А., Левшин А.Г., Скороходов А.Н., Егоров В.В. Основные положения системной диагностики машин // Вестник федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный агроинженерный университет имени В.П. Горячкина». 2018. № 6 (88). C. 51-55. EDN: YQDQQXChechet V.A., Levshin A.G., Skorokhodov A.N., Yegorov V.V. Fundamentals of systematic diagnostics of machines. Vestnik of Federal State Educational Establishment of Higher Professional Education “Moscow State Agroengineering University named after V.P. Goryachkin”. 2018;6:51-55 (In Russ.).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/10.26897/2687-1149-2022-6-25-31Nikitchenko S.L., Grinchenkov D.V. Improving the methods of reserving spare parts for agricultural machinery based on genetic algorithms. Agricultural Engineering (Moscow). 2022;24(6):25-31 (In Russ.). https://doi.org/10.26897/2687-1149-2022-6-25-31Никитченко С.Л., Зырянкина К.Э. Прогнозирование потребности в запасных частях гидросистем машин с применением нейронной сети // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2024. № 2. С. 15-24. EDN: GDFFKWNikitchenko S.L., Zyryankina K.E. Forecasting the need for spare parts of machine hydraulic systems using a neural network. Vestnik Rostovskogo gosudarstvennogo universiteta putey soobshcheniya. 2024;2:15-24. (In Russ.)Захаров Н.С., Козин Е.С. Контроль выполнения технологического процесса обслуживания и ремонта автомобилей с использованием нейронных сетей // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. 2023. № 4 (60). С. 43-51. EDN: NAQINBZakharov N.S., Kozin E.S. Control of the technological process of car maintenance and repair using neural networks. Herald of the Ural State University of Railway Transport. 2023;4:43-51. (In Russ.)Никитченко С.Л., Лященко З.В., Глазунов Д.В. Совершенствование организации технического обслуживания тракторов с учетом годовой плановой наработки // Технический сервис машин. 2025. Т. 63, № 2. С. 22-31. EDN: IFMZKYNikitchenko S.L., Lyashchenko Z.V., Glazunov D.V. Improving the organization of tractor maintenance, taking into account the annual planned operating time. Machinery Technical Service. 2025;63(2):22-31. (In Russ.)Кокиева Г.Е., Гоголева И.В., Войнаш С.А., Соколова В.А. Системный анализ технологических основ экономического анализа ремонтного производства // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № 4. С. 318-326. EDN: POAWHDKokieva G.E., Gogoleva I.V., Voynash S.A., Sokolova V.A. System analysis of technological foundations of economic analysis of repair production. Izvestiya Tulskogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki. 2023;4:318-326. (In Russ.)Розенков К.Г., Федосеев С.А. Использование условных вероятностей отказов при планировании ремонтных мероприятий // Энергосбережение и водоподготовка. 2018. № 4 (114). С. 21-26. EDN: YMCAPZRozenkov K.G., Fedoseev S.A. Using conditional failure probabilities in repairs scheduling. Ènergosbereženie i Vodopodgotovka. 2018;4:21-26. (In Russ.)Побединский В.В., Иовлев Г.А., Ляхов С.В., Голдина И.И. Нейро-нечеткая сеть для оценки остаточного ресурса тракторных двигателей // Лесной вестник. Forestry Bulletin, 2022. Т. 26, № 2. С. 120-130. https://doi.org/10.18698/2542-1468-2022-2-120-130Pobedinsky V.V., Iovlev G.A., Lyakhov S.V., Goldina I.I. Neuro-fuzzy network for evaluating tractor engines residual life. Lesnoy vestnik = Forestry Bulletin. 2022;26(2):120-130. (In Russ.) https://doi.org/10.18698/2542-1468-2022-2-120-130Власов Д.А., Карасев П.А., Синчуков А.В. Возможности игрового моделирования в управлении ассортиментом продукции // Статистика и Экономика. 2024. Т. 21, № 6. С. 18-29. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2024-6-18-29Vlasov D.A., Karasev P.A., Sinchukov A.V. Game modeling possibilities in product assortment management. Statistics and Economics. 2024;21(6):18-29. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2500-3925-2024-6-18-29Никитченко С.Л., Липкович И.Э., Мирошников А.М., Должиков В.В. Автоматизация проектирования маршрутных технологий технического обслуживания сельскохозяйственной техники // Вестник аграрной науки Дона. 2022. Т. 15, № 2 (58). С. 39-53. EDN: AMBFJONikitchenko S.L., Lipkovich I.E., Miroshnikov A.M., Dolzhikov V.V. Automation of the design of route technologies for the maintenance of agricultural machinery. Don Agrarian Science Bulletin. 2022;15(2):39-53. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.