تؤكد ضرورة الصيانة الفعالة والإصلاح في الوقت المناسب للجرارات على أهمية تطوير برامج حاسوبية لتشخيص واكتشاف الأعطال في مكوناتها وتجميعاتها الرئيسية. هدفت هذه الدراسة إلى تطوير برمجية بلغة البرمجة Python تتيح تشخيص مكونات وتجميعات جرارات Kirovets K-742M لتسهيل الصيانة في الوقت المناسب، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وتقليص فترة التوقف عن العمل. عند تطوير برنامج التشخيص، طبقنا طريقة التقييم الخبير، والتي دُمجت في واجهة البرنامج المنشأة باستخدام مكتبة Tkinter. وافترضنا أن البرنامج سيُستخدم على جرارات مجهزة بنواقل CAN، وأن بروتوكولات تبادل بيانات التشخيص متوافقة، وأن الأفراد القائمين بالتشخيص لديهم خبرة في استخدام البرنامج، وأن ظروف التشغيل قد تختلف. تأخذ خوارزمية البرنامج في الاعتبار معلومات الجرار (الطراز، وسنة الصنع، والمسافة المقطوعة، وما إلى ذلك) وتقدم توصيات تشخيصية باستخدام طريقة التقييم الخبير. قمنا باختبار البرنامج المطور في Expedition Company، حيث يُستخدم برنامج Case IH Service Advisor لتشخيص مكونات وتجميعات جرارات Kirovets K-742M. وأكدت مقارنة النتائج التي تم الحصول عليها الفرضية المتعلقة بفعالية البرنامج المطور: حيث يُظهر البرنامج المعتمد على Python أداءً تشخيصياً أسرع وأكثر دقة بنسبة 5% مقارنة بالبرمجيات الأجنبية. يتيح البرنامج اكتشاف الأعطال في الوقت المناسب ويقدم توصيات واضحة للإجراءات التصحيحية، مما يقلل من فترة توقف المعدات ويحسن الموثوقية. ومن شأن التوسع الإضافي في البرنامج، بما في ذلك إضافة المكونات والأعراض والتوصيات، إلى جانب التشخيص الدوري للجرارات، أن يزيد من الموثوقية التشغيلية بنسبة 30%، ويمنع الأعطال الجسيمة، ويحافظ على المعدات في حالة عمل مناسبة.
درس D. A. Moskvichev (Mon,) هذه المسألة.