Совершенствование системы эксплуатации и качества ремонта с применением интеллектуальных систем анализа данных для повышения надежности, эффективности эксплуатации, экологичности автономных локомотивов и безопасности железнодорожной инфраструктуры

Тема исследования посвящена разработке комплексной системы совершенствования эксплуатации и ремонта автономных локомотивов, и как следствие повышение их надежности. В работе представлены инновационные решения по интеграции предиктивной аналитики, машинного обучения и технологий промышленного интернета вещей в процессы технического обслуживания и ремонтного цикла подвижного состава. Особое внимание уделено созданию адаптивных алгоритмов оптимизации межремонтных интервалов и ресурсного планирования на основе анализа больших данных телеметрии. Представлены разработки методики повышения энергоэффективности и экологичности локомотивов, в том числе и за счет управления тяговыми режимами с учетом реальных условий эксплуатации. Представлена концепция системы обеспечения транспортной безопасности, основанная на анализе сенсорных данных в реальном времени. Доказана экономическая эффективность предлагаемых решений, показывающая снижение эксплуатационных затрат и увеличение межремонтного пробега Результаты исследования представляют практическую ценность для железнодорожных операторов, сервисных компаний и разработчиков цифровых платформ управления транспортной инфраструктурой.