Публикации Инновационные технологии в сфере диагностического тестирования автотранспорта

Всероссийский сборник статей и публикаций института развития образования, повышения квалификации и переподготовки.

Язык издания: русский
Периодичность: ежедневно
Вид издания: сборник
Версия издания: электронное сетевое
Публикация: Инновационные технологии в сфере диагностического тестирования автотранспорта
Автор: Ковалевич Екатерина Сергеевна

Инновационные технологии в сфере диагностического тестирования автотранспортаСовременная автомобильная индустрия сталкивается с постоянными вызовами, особенно в такой области, как восстановления поврежденных транспортных средств. Важным этапом в этом процессе является точная диагностика ущерба, которая в значительной мере определяет эффективность и качество последующего ремонта.С расширением технических возможностей и внедрением современных технологий в автомобильную диагностику, открываются новые перспективы для определения масштаба повреждений. Эта область продолжает эволюционировать, переходя от традиционных методов к высокотехнологичным системам, что создает новые возможности для отрасли.Цель исследования: Изучить прорывные, перспективные технологии в сфере диагностики узлов автомобиля.Задачи : 1.Изучить методику автомобильной диагностики при техническом обслуживании.2.Рассмотреть инновационные способы диагностирования, которые уже применяются.3.Рассмотреть возможность внедрения новейших технологий в диагностическое обслуживание автотранспорта.Актуальность исследования заключается в том, что новые технологии и их испытание позволяют улучшить и облегчить диагностирование автомобиля и значительно повлиять на сферу технического обслуживания автотранспорта, а сбор информации при испытании новых технологий может рассказать о моментах, которые стоит доработать, убрать или развивать в перспективе.Для начала мы решили вспомнить из теоретического курса что же такое диагностирование.Диагностика представляет собой проверку систем, агрегатов, механизмов и элементов автомобиля. Её проводят для того, чтобы выявить износ деталей, утечки масел и технических жидкостей, а также наличие механических повреждений.Методики проведения диагностики автомобиля:1.Визуальный осмотр. С помощью визуального осмотра можно выявить внешние неисправности автомобиля, например дефекты кузова. Для этого сначала автомобиль осматривают снаружи. Затем проверяют скрытые области. Визуальным осмотром можно проверить состояние приводных ремней, герметичность систем, также дефекты элементов ходовой части и подвески.2.Механические нагрузки. При помощи механических воздействий проверяют состояние элементов подвески и ходовой части. Нагрузки выявляют люфт в местах соединений деталей. Он говорит об износе или повреждениях резинометаллических элементов.3.Компьютерная диагностика. Современные автомобили оснащены большим количеством датчиков и блоков управления. Если элемент или механизм работает неправильно или не работает совсем, в блоке управления фиксируется ошибка. Она сохраняется в виде специального кода. Чтобы считать и расшифровать код ошибки, понадобится специальный компьютерный сканер. Это может быть автономное устройство или адаптер, который передаёт информацию в компьютер.4.Диагностика с помощью специального оборудования. Для некоторых типов диагностики могут понадобиться специальные инструменты или оборудование, например, различного рода приборы для измерения параметров тока, специальные тестеры для тормозной жидкости или аккумуляторного электролита.Все это стандартные процедуры диагностирования, и мы решили разобраться, что нового внедрили в эти процедуры. Первым делом мы изучили все диагностическое оборудование, которое используется непосредственно на нашей учебной СТО в колледже, а также на предприятиях, которые предлагают нам производственную практику на их базе, получился список из новейших технологий диагностического тестирования автомобиля:1. Визуальная оценка с помощью технологий дополненной реальности (AR). Они позволяют получать трёхмерное представление о повреждениях и сравнивать текущее состояние с оригинальными цифровыми данными.2. Системы дистанционного диагностирования. С их помощью владельцы автомобилей, страховые компании и автосервисы могут в реальном времени получать информацию о состоянии автомобиля и оценку ущерба без необходимости физического присутствия на месте. 3. Использование датчиков и систем Интернета вещей (IoT). Датчики, установленные в различных частях автомобиля, постоянно собирают данные о его состоянии, передавая информацию в реальном времени.4. Применение искусственного интеллекта (ИИ). Он анализирует данные с датчиков автомобиля, выявляя неисправности, которые могут быть незаметны для человеческого глаза. Также ИИ способен прогнозировать вероятность возникновения неисправностей на основе данных о пробеге, стиле вождения и условиях эксплуатации. Подобные нововведения используются во многих городах РФ, в том числе и на многих СТО в Новосибирске, где сети автосервисов производят быструю диагностику используя спец.приложения, оборудованное искусственным интеллектом, позволяющее автоматизировать и стандартизировать проверку.5.Облачная диагностика. С помощью специального адаптера собирается информация о работе двигателя, электронных систем, датчиков и других компонентов автомобиля. Затем данные передаются в облачное хранилище, где обрабатываются с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. В результате программа выявляет неисправности и генерирует подробный отчет с рекомендациями по их устранению. Из собранных нами данных получается, что IT технологии прогрессируют с каждым днем, широким спросом в разных технических сферах сегодня пользуется искусственный интеллект и нейросети. Они способны на упрощение коммуникации, обеспечение быстрого поиска информации в любом виде, выполнение различного рода операций и, на сегодня, заменяют человека во множестве профессий.В качестве практического части исследования был выполнен эксперимент, использующий нейросеть CoPilot в российской облачной системе. Суть эксперимента состоит в проверке нейросети на предмет помощи как специалисту в сфере диагностики автотранспорта, так и обычному пользователю в диагностике определенного автомобиля.Для начала, при обращении к нейросети мы задали ее роль: “Ты опытный автоэлектрик. Чаще всего тебе приходилось заниматься автомобилем Ford Focus 2012 года выпуска, вид кпп - робот, с двигателем на 125 лошадиных сил и объемом в 1,6 литра. У тебя отличное знание конструкции этого автомобиля, ты наизусть знаешь электрические схемы…”. Это позволяет выбрать тип общения в зависимости от цели, предпочтений и т.д. Следующим шагом было рассказать о проблеме: ”Что делать если при езде на Ford Focus 2012 года теряется передача во время движения, на дисплее приборов пропадает индикация положения селектора передач, а теперь двигатель вовсе не заводится, стартер не крутит, горит лампа ESP и ничего не происходит. Как думаешь, в чем может быть причина поломки и как ее исправить как можно скорее?”. Ответом было: «Ошибка состоит в модуле TCM, это типичная ошибка для этого автомобиля».Ответ был предоставлен достаточно быстро, исходя из симптомов нейросеть составила список возможных неисправностей, выбрала их порядок и дала рекомендации по исправлению. Также был составлен запрос на замену модуля TCM, после чего помощник дал алгоритм по его безопасной замене.Вследствие всего вышеперечисленного мы можем сделать вывод о работе нейросети. Что исходя из запроса мы получаем быструю бесплатную консультацию по интересующему нас вопросу в самые кратчайшие сроки. Искусственный интеллект стремительно развивается, нейросетями в колледже мы пользуемся только около полугода, но они уже дают огромные надежды. Исходя из их быстрого развития мы можем предположить, что использование ИИ в сфере диагностики автотранспорта в скором времени может найти постоянное применение, используя различные роботизированные устройства, диагностические стенды, позволяющие выполнять ряд операций по техническому обслуживанию автотранспорта, облегчая труд человеку.Так же мы решили рассмотреть возможность внедрения новейших технологий в диагностическое обслуживание автотранспорта на отдельно взятом предприятии. В период подготовки к конференции мы попросили помочь нам ребят со старших курсов, которые проходят сейчас производственную практику, мы разработали небольшой опрос в сервисе googl и попросили их разместили его в чате сотрудников станции технического обслуживания ГРАНДКАР.Полученные данные мы проанализировали как в целом, так и по отдельным группам респондентов. Например, мы сравнили ответы опытных механиков и молодых специалистов. На основе анализа данных можно сделать выводы, что молодые специалисты охотнее пользуются современными методами диагностирования неисправностей, а более опытные механики предпочитают использовать старые проверенные методы. Так же после сравнения ответов получили данные, что не все знают, где получить повышение квалификации по новейшим технологиям диагностирования.В конце учебного года нам предстоит производственная практика, на которой мы планируем продолжить данное исследование, чтобы получить ценную информацию, как совершенствовать процессы диагностики и улучшить качество обслуживания автомобилей.Сфера автомобильного транспорта оказывает огромное влияние на нашу жизнь, новые технологии, применяемые при техническом обслуживании, могут значительно упрощать процесс ремонта, что будет влиять на многие другие сферы, такие как, например, логистика.Тестирование различного рода технологий в повседневной жизни дают наибольший опыт при их создании, настройке, регулировке. На сегодняшний день мы не можем представить себе жизнь без автомобиля, потому автомобильный транспорт может стать отличным “полигоном для испытаний” нововведений и улучшений, которые в конечном счете могут произвести прорыв и революцию при техническом и научном прогрессе, улучшая качество нашей жизни.Список используемых источников1. Варис В.С. Устройство автомобиля. – Саратов: Профобразование, 2025. — 430 c.2. Кузьмин Н.А., Кустиков А.Д. Диагностика современных автомобилей. – Москва: НИЦ ИНФРА-М, 2025. – 229с. 3. Пехальский А.П., Пехальский И.А. Техническое обслуживание и ремонт электрооборудования и электронных систем автомобилей Москва: Академия, 2018. – 303с.4. Технологии технического обслуживания [Электронный ресурс] // Autoclub8.ru. – URL: (дата обращения: 20.01.2025).