Все статьи автора в журнале: Ворошилов А.И.

1. Интеллектуализация процесса диагностики автомобилей на основе машинного обучения

   Intellectualization of vehicle diagnosis process based on machine learning

   Номер: 2022 / 08

   Буйвол П.А. | Buyvol P.A. | Ворошилов А.И. | Voroshilov A.I. | Кривоногова А.Е. | Krivonogova A.E. | Макарова И.В. | Makarova I.V. | PABujvol@kpfu.ruPABujvol@kpfu.ru

   Авторы статьи

   Authors

   Буйвол П.А.

   Buyvol P.A.

   Ворошилов А.И.

   Voroshilov A.I.

   Кривоногова А.Е.

   Krivonogova A.E.

   Макарова И.В.

   Makarova I.V.

   PABujvol@kpfu.ru

   PABujvol@kpfu.ru

   ---

   Интеллектуализация процесса диагностики автомобилей на основе машинного обучения

    

   УДК 629.33: 004.8

   DOI: 10.36652/1684-1298-2022-8-38-43

    

   Описана предложенная методика на основе одного из методов машинного обучения — ассоциативных правил, позволяющая существенно упростить процесс дефектовки. Чтобы облегчить ее применение во время процесса обслуживания в сервисном предприятии, был разработан веб-сервис. С его помощью работник оперативно получает список деталей, которые с высоко й степенью вероятности окажутся неисправными одновременно с уже выявленным дефектным. Разработанная методика закладывает возможность оценки эффективности конструкторских, технических, технологических и прочих изменений, внесенных в отдельные узлы моделей автомобилей, на основе анализа динамики структуры самих ассоц иативных правил.

    

    

   ---

   Ключевые слова

   машинное обучение, ассоциативные правила, дефектовка, веб-сервис, принятие решений

   Intellectualization of vehicle diagnosis process based on machine learning

   We proposed technique on the basis of associative rules — one of the machine learning methods, which makes it possible to significantly simplify the troubleshooting process. To facilitate its application during service process in a service enterprise, a web service was developed. With its help, the employee receives a list of parts that, with a high degree of probability, will turn out to be faulty at the same time as the already identified defective one. The developed methodology makes it possible to evaluate the effectiveness of design, technical, technological and other changes made to individual components of vehicle models based on the dynamic analysis of the structure of the association rules themselves.

   ---

   Keywords

   machine learning, association rules, troubleshooting, web service, decision making