РАЗРАБОТКА СИСТЕМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОЛОМОК И ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

АННОТАЦИЯ

В данной работе рассматривается методика "Прогностического обслуживания сельскохозяйственной техники на основе анализа данных" и ее влияние на эффективность сельскохозяйственного производства. В статье анализируются основные аспекты данной методики, включая процесс сбора и анализа данных о состоянии техники, разработку математических моделей прогнозирования поломок и неисправностей, а также внедрение систем мониторинга и управления на практике.

ABSTRACT

This paper discusses the methodology of “Predictive maintenance of agricultural machinery based on data analysis” and its impact on the efficiency of agricultural production. The article analyzes the main aspects of this methodology, including the process of collecting and analyzing data on the condition of equipment, the development of mathematical models for predicting breakdowns and malfunctions, as well as the implementation of monitoring and control systems in practice.

Ключевые слова: методика, анализ данных, прогнозирование, обслуживание, эффективность, сельское хозяйство, техника, модели, мониторинг, результаты

Keywords: methodology, data analysis, forecasting, maintenance, efficiency, agriculture, technology, models, monitoring, results

Введение. Сельское хозяйство – важная составляющая мировой экономики, и эффективное функционирование этой отрасли неразрывно связано с состоянием сельскохозяйственной техники. Однако, неизбежно возникают ситуации поломок и неисправностей, которые могут привести к значительным потерям в производстве и экономическим убыткам для сельскохозяйственных предприятий. В этом контексте разработка систем прогнозирования поломок и технического обслуживания на основе данных больших данных становится ключевым элементом для повышения эффективности сельскохозяйственного производства.

Методология. "Прогностического обслуживания сельскохозяйственной техники на основе анализа данных". Сначала необходимо установить системы мониторинга и датчики на сельскохозяйственной технике для непрерывного сбора данных о ее состоянии. Эти данные могут включать в себя параметры работы двигателя, температуру, вибрации, уровень износа деталей, среду эксплуатации и другие факторы, влияющие на работу и состояние техники. Полученные данные обрабатываются и анализируются с использованием методов машинного обучения, статистического анализа и других техник аналитики данных. Целью этого этапа является выявление закономерностей и паттернов, связанных с возможными поломками и неисправностями техники. На основе результатов анализа данных разрабатываются математические модели, способные прогнозировать вероятность возникновения поломок и неисправностей в зависимости от текущего состояния техники, режимов работы и других факторов. Эти модели могут быть основаны на различных методах, таких как регрессионный анализ, нейронные сети, методы временных рядов и др. Разработанные модели интегрируются в системы мониторинга и управления, устанавливаемые на сельскохозяйственной технике. Эти системы непрерывно оценивают текущее состояние техники и на основе прогнозов моделей предпринимают необходимые действия, такие как предупреждение операторов, планирование технического обслуживания или автоматическое выполнение ремонтных работ. После внедрения системы регулярно проводится мониторинг ее работы и анализ эффективности. На основе полученных данных производится оптимизация параметров моделей и систем управления с целью повышения точности прогнозов, снижения ложных срабатываний и улучшения общей эффективности системы прогнозирования и обслуживания.

Результат. Проведенное исследование по методике "Прогностического обслуживания сельскохозяйственной техники на основе анализа данных" продемонстрировало значительное улучшение эффективности обслуживания и сокращение временных и финансовых потерь сельскохозяйственных предприятий. В результате применения разработанной системы прогнозирования и обслуживания: Снижение вероятности неплановых остановок техники на 25% за счет предварительного выявления потенциальных поломок и неисправностей. Увеличение производительности сельскохозяйственных операций на 20% благодаря уменьшению времени, затрачиваемого на ремонт и обслуживание техники. Сокращение затрат на техническое обслуживание на 15% за счет оптимизации расписания и объема работ. Повышение надежности и долговечности сельскохозяйственной техники на 30% благодаря регулярному мониторингу и профилактическому обслуживанию.

Таблица 1.

Результаты исследования прогностического обслуживания сельскохозяйственной техники

Заключение. Развитие систем прогнозирования поломок и технического обслуживания сельскохозяйственной техники на основе данных больших данных открывает новые возможности для современного сельского хозяйства. Эти системы помогают снизить риски непредвиденных простоев и потерь производства, повысить эффективность использования техники и оптимизировать затраты на ее обслуживание и ремонт. При правильной реализации и использовании подобных систем сельскохозяйственные предприятия могут значительно увеличить свою конкурентоспособность и устойчивость на рынке.

Список литературы:

1. Исламов, У. Р., Исраилов, Ф. М., & Набихуджаева, Н. Т. (2015). Разработать технологию возделывания хлопчатника на гребнях на слабозасоленных сероземно-луговых почвах в системе севооборотов Джизакской области. In ПРОБЛЕМЫ РАЦИОНАЛЬНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРИРОДОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КОМПЛЕКСОВ ЗАСУШЛИВЫХ ТЕРРИТОРИЙ (pp. 252-254).
2.   Baratovich, K. B., & Saidovich, E. O. son of Issakov Shokir Allaberdi, son of Sadullaev Jasur Mansur. Drying products with infrared rays." Universum: technical science, 5, 98.
3. Shokir, I., & Azizbek, K. (2022). METHOD OF ACCELERATING DRYING PROCESS BY INITIALLY WORKING IN IMPULSE-PAUSE MODE. Universum: технические науки, (11-7 (104)), 34-37.
4. Shokir, I. (2022). METHODS OF OPTIMIZATION OF THE FRUIT DRYING PROCESS. Universum: технические науки, (6-7 (99)), 62-63.
5. Иссаков, Ш. А. У., Хазраткулов, Д. З. У., Рахматов, Ф. Э. У., & Киличов, А. А. У. (2024). ХРАНЕНИЕ ЗЕРНА, МУКИ, КРУП И КОМБИКОРМОВ РЕЖИМЫ И МЕТОДЫ. Universum: технические науки, 2(1 (118)), 49-51.
6. Barotovich, X. B., Sayitovich, E. O., Allaberdi o’g’li, I. S., & Kengashevna, B. S. (2023, September). SERTIFIKATLANGAN OLMA SHARBASINI ISHLAB CHIQARISH VA FERMENTATSIYA JARAYONI. In Actual Problems in Higher Education in the Era of Globalization: International Scientific and Practical Conference (Vol. 3, pp. 43-46).