ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Автоматизация технического обслуживания парков строительной и дорожной техники с использованием цифровых двойников

Авторы

  • Сергей Александрович Ефимов Российский государственный университет нефти и газа им. И.М. Губкина, 119991, г. Москва, Ленинский проспект, д. 65, корп. 1

Как цитировать

ГОСТ Ефимов С. А. Автоматизация технического обслуживания парков строительной и дорожной техники с использованием цифровых двойников // СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. 2026. Т. 70. № 8. С. 320-333. DOI: 10.25726/v2073-0176-2616-w
APA Ефимов, С. А. (2026). Автоматизация технического обслуживания парков строительной и дорожной техники с использованием цифровых двойников. СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ, 70(8), 320-333. https://doi.org/10.25726/v2073-0176-2616-w

Аннотация

Парк строительных и дорожных машин российских подрядных организаций сохраняет высокую долю техники с исчерпанным нормативным сроком службы, а планирование его обслуживания опирается на регламенты, привязанные к наработке. Бортовой контроль состояния и обмен данными на рабочих площадках нормированы действующими стандартами, однако процедура назначения периодичности воздействий по прогнозу остаточного ресурса не установлена, а количественного сопоставления стратегий обслуживания на уровне парка, а не отдельной машины, не выполнялось. Цель работы – измерить, что даёт переход от планово-предупредительного обслуживания к обслуживанию на цифровом двойнике парка, и разложить полученный прирост по источникам. Построена авторская имитационная модель годового цикла эксплуатации парка из 48 единиц землеройной и дорожной техники суммарной наработкой 68 270 мото-ч; потоки отказов пяти групп узлов описаны распределениями Вейбулла, годовой цикл воспроизведён методом Монте-Карло на 10 000 реализациях, вклады факторов выделены цепными подстановками. Расчёт дал прирост коэффициента технической готовности с 0,913 до 0,945 при снижении полных удельных затрат с 1 116,6 до 781,2 руб. на мото-ч. Доля внезапных отказов сократилась со 100 до 30,0%, среднегодовой простой в ремонте – со 135,3 до 82,2 ч на машину, что по парку эквивалентно высвобождению почти двух дополнительных единиц техники. Разложение прироста готовности выявило резкую асимметрию: растяжение межсервисных интервалов дало 0,0039 из 0,0322, распознавание деградаций – 0,0293. Прямые затраты на обслуживание при переходе от порогового контроля состояния к цифровому двойнику снизились лишь на 4,0%, весь остальной выигрыш сложился из сокращения потерь от простоя. Полученные соотношения означают, что ценность цифрового двойника парка создаётся перераспределением событий обслуживания во времени, а не оптимизацией самих регламентов, и определяется стоимостью часа простоя машины вместе с полнотой распознавания деградаций.

Ключевые слова

цифровой двойник техническое обслуживание по фактическому состоянию парк строительных и дорожных машин коэффициент технической готовности имитационное моделирование прогнозирование остаточного ресурса планово-предупредительный ремонт

Библиографические ссылки

Борисенко А.Н. Совершенствование системы технического обслуживания и ремонта карьерных автосамосвалов в условиях холодных районов с использованием цифрового двойника автотранспортного предприятия // Архитектура, строительство, транспорт. 2024. № 4. С. 88-97.

Герике П.Б., Герике Б.Л. Прогнозирование ресурса горного оборудования с использованием единого диагностического критерия его технического состояния // Техника и технология горного дела. 2022. № 3. С. 4-22.

Евтюков С.А., Репин С.В., Грушецкий С.М., Карро Г.А. Научные задачи исследования жизненного цикла дорожных машин в современных условиях // Вестник СибАДИ. 2020. Т. 17. № 4. С. 442-451.

Задиран К.С., Щербаков М.В., Волкова Д.А. Фреймворк для автоматизации прогнозирования остаточного ресурса оборудования при построении проактивных систем поддержки принятия решений // Программные продукты и системы. 2025. № 1. С. 100-107.

Захаров Н.С., Сапоженков Н.О., Назаров В.П. Влияние периодичности технического обслуживания на ресурс двигателей внутреннего сгорания // Архитектура, строительство, транспорт. 2025. № 2. С. 109-117.

Зорин В.А., Нгуен Чонг Минь. Прогнозирование остаточного ресурса гидромоторов строительных машин по результатам имитационного моделирования // Ремонт, восстановление, модернизация. 2023. № 3. С. 15-19.

Канищев А.Н., Борисов А.Е., Жабцев А.В. Оптимизация парка дорожно-эксплуатационной техники: параметры, влияющие на расчет эксплуатационной производительности машин и механизмов // Научный журнал строительства и архитектуры. 2025. № 2 (78). С. 98-105.

Маркарян Л.В., Бегичев Е.А. Разработка цифрового двойника производственной линии для моделирования и прогнозирования отказов оборудования промышленного предприятия // Современные наукоемкие технологии. 2026. № 3. С. 46-54.

Мороз С.М. Цифровой двойник обеспечения работоспособности автотранспортных средств для планирования ремонта и технического обслуживания // Вестник гражданских инженеров. 2024. Т. 21. № 6. С. 103-114.

Салихов Р.Ф., Бердников И.Е. Метод расчета годовой продолжительности проведения технических обслуживаний и ремонтов для отечественных и зарубежных экскаваторов с течением наработки // Вестник СибАДИ. 2024а. Т. 21. № 1. С. 26-37.

Салихов Р.Ф., Пермяков В.Б. Исследование влияния динамики технических параметров на эксплуатационную производительность гидравлических одноковшовых экскаваторов // Вестник СибАДИ. 2024б. Т. 21. № 4. С. 540-560.

Стрелков А.Н., Блянкинштейн И.М. Анализ и перспективы адаптации опыта применения машинного обучения в системе технического обслуживания и ремонта городских автобусов // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2026. № 3. С. 82-96.

Толстых Л.П., Гора С.М., Медведев Н.К., Медведев В.К. Об организации технического обслуживания и ремонта станочного парка предприятия в формате по техническому состоянию // Станкоинструмент. 2024. Т. 35. № 2. С. 70-74.

Чесалов А.Ю., Громов С.В. Разработка базовой архитектуры автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания и оценки остаточного срока службы промышленного оборудования // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2026. Т. 28. № 2. С. 21-33.

Щукина В.Н., Девянин С.Н., Казанцев С.П., Матвеев А.И. Проектирование интеллектуальной системы контроля технического состояния парка мобильных машин // Агроинженерия. 2022. Т. 24. № 5. С. 52-56.

Выпуск

Раздел

ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Метрики

100 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные

Похожие статьи

<< < 3 4 5 6 7 8 9 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.