Abstract
<jats:p>В умовах посилення конкуренції на ринку транспортних послуг, мінімізація простоїв та забезпечення безперервності перевезень стають критично важливими. Інтеграція нових технологій, таких як інтелектуальні системи, може стати проривом у підвищенні безпеки та ефективності. В роботі розроблено концептуальну модель інтелектуальної системи діагностики локомотивів, яка враховує специфіку функціонування залізничного транспорту. Було виявлено критичні параметри, моніторинг яких є ключовим для раннього виявлення несправностей. Розроблені алгоритми машинного навчання продемонстрували високу точність у виявленні аномалій та прогнозуванні відмов, що значно перевершує можливості традиційних діагностичних методів. Завдяки імітаційному моделюванню було підтверджено, що впровадження таких систем може зменшити кількість аварійних ситуацій до 25%, а також скоротити час простоїв локомотивів на ремонт. Ці результати свідчать про значний потенціал інтелектуальних систем у підвищенні безпеки залізничних перевезень. Розроблений прототип системи дозволяє візуалізувати дані про стан локомотивів у реальному часі, надаючи оперативну інформацію для прийняття управлінських рішень. Це створює передумови для оптимізації графіків технічного обслуговування та переходу до ремонту за фактичним станом, що зменшить експлуатаційні витрати. Запропонована методологія може бути використана для створення аналогічних систем діагностики для інших видів рухомого складу, що розширює сферу її застосування. Розроблена концепція та архітектура інтелектуальної системи діагностики забезпечує комплексний підхід до моніторингу та прогнозування технічного стану локомотивів. Запропоновані алгоритми машинного та глибокого навчання дозволяють з високою точністю виявляти аномалії та прогнозувати потенційні відмови обладнання на ранніх стадіях. Це переводить діагностику від реактивного до проактивного підходу. Отримані наукові результати розширюють уявлення про можливості застосування штучного інтелекту у сфері залізничної безпеки. Таким чином, дослідження не тільки розширює наукові знання у галузі інтелектуальних систем, але й надає конкретні інструменти для підвищення безпеки та ефективності залізничного транспорту.</jats:p>