Теоретико-методологічні засади впровадження інтелектуальних технологій у систему технічного сервісу колісних транспортних засобів - Ладиженський, Едуард Дмитрович; Петленко, Володимир Павлович; Байцан, Віктор Григорович; Ковальов, Сергій Григорович (Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки, 2026)
У статті здійснено комплексне дослідження теоретико-методологічних засад впровадження інтелектуальних технологій у систему технічного сервісу колісних транспортних засобів в умовах трансформації галузі та зростання ролі транспорту як критичної інфраструктури. Показано еволюцію підходів до технічного обслуговування – від реактивного ремонту та планово-попереджуваних регламентів до обслуговування за станом і прогностичного сервісу (Predictive Maintenance, PdM), що спирається на аналіз великих масивів даних, сенсорний моніторинг та алгоритми штучного інтелекту. Обґрунтовано, що ускладнення конструкції сучасних транспортних засобів, поширення електромобілів і підключених колісних транспортних засобів потребують переосмислення традиційних моделей ТОіР на основі нелінійної системної методології, розробленої вітчизняною науковою школою. Проаналізовано сучасні зарубіжні та українські дослідження у сфері предиктивного обслуговування, цифрових двійників, IoT-архітектур, Explainable AI та правового регулювання штучного інтелекту. Показано, що фундаментальні напрацювання з польових та хвильових підходів до взаємодій транспортних підприємств створюють концептуальне підґрунтя для інтелектуалізації технічного сервісу, тоді як міжнародні інженерні розробки формують набір технологічних інструментів (ML/DL-моделі, цифрові двійники, edge-обчислення). Виявлено наукову прогалину між теоретичними моделями та прикладними рішеннями для української сервісної інфраструктури з урахуванням викликів воєнного стану, обмеженості сенсорної та цифрової інфраструктури, а також імплементації вимог EU AI Act. Запропоновано концептуальну модель інтеграції інтелектуальних технологій у систему технічного сервісу, що включає підсистеми збору та обробки даних, аналітики на базі ML/DL, прийняття рішень, інтеграції з сервісними процесами та зворотного зв’язку з безперервним навчанням моделей. Сформульовано методологічні принципи побудови інтелектуальних сервісних систем з урахуванням вимог кібербезпеки, прозорості та пояснюваності рішень AI. Доведено, що впровадження запропонованої моделі здатне забезпечити зниження простоїв і витрат на ремонт, підвищення безпеки руху, продовження життєвого циклу транспортних засобів і розвиток ринку високотехнологічних сервісних послуг в Україні.