Authors

  • Marta Xasanova
    Toshkent transport texnikumi ʼʼHarakatlanish tarkibidan foydalanishʼʼ kafedrasi Ishlab chiqarish taʼlimi ustasi

DOI:

https://doi.org/10.71337/inlibrary.uz.tsru.60165

Keywords:

Vagondagi nosozliklar texnik xizmat IoT sun’iy intellekt avtomatlashtirilgan tizimlar.

Abstract

Ushbu maqola temir yo‘l transportida vagondagi texnik nosozliklarni aniqlash va bartaraf etishning ilg‘or texnologiyalarini tahlil qilishga bag‘ishlangan. IoT texnologiyalari, sun’iy intellekt algoritmlari va dron yordamida diagnostika tizimlarining samaradorligi, ularning ekspluatatsion xarajatlarni kamaytirish va xavfsizlikni oshirishdagi roli ko‘rib chiqildi. Mazkur tadqiqot vagon texnikasini nazorat qilish va xizmat ko‘rsatish jarayonlarini avtomatlashtirishga qaratilgan yondashuvlarni o‘rganadi.


background image

ISSN (E): 2992-9148 SJIF 2024 = 5.333

ResearchBib Impact Factor: 9.576 / 2024

VOLUME-2, ISSUE-10

52

"VAGONDAGI NOSOZLIKLARNI BARTARAF ETISHNING

ZAMONAVIY USULLARI"

Xasanova Marta Axmedovna

Toshkent transport texnikumi

ʼʼHarakatlanish tarkibidan foydalanishʼʼ kafedrasi

Ishlab chiqarish taʼlimi ustasi

mexribonnodira@gmail.com

Annotatsiya

: Ushbu maqola temir yo‘l transportida vagondagi texnik

nosozliklarni aniqlash va bartaraf etishning ilg‘or texnologiyalarini tahlil qilishga
bag‘ishlangan. IoT texnologiyalari, sun’iy intellekt algoritmlari va dron yordamida
diagnostika tizimlarining samaradorligi, ularning ekspluatatsion xarajatlarni
kamaytirish va xavfsizlikni oshirishdagi roli ko‘rib chiqildi. Mazkur tadqiqot vagon
texnikasini nazorat qilish va xizmat ko‘rsatish jarayonlarini avtomatlashtirishga
qaratilgan yondashuvlarni o‘rganadi.

Kalit so‘zlar

: Vagondagi nosozliklar, texnik xizmat, IoT, sun’iy intellekt,

avtomatlashtirilgan tizimlar.

Abstract

: This article focuses on analyzing advanced technologies for

detecting and eliminating technical malfunctions in railway wagons. The
effectiveness of IoT technologies, artificial intelligence algorithms, and drone-based
diagnostic systems is examined, highlighting their role in reducing operational costs
and improving safety. The study emphasizes the importance of automating wagon
maintenance and control processes.

Keywords

: Railway wagons, malfunctions, IoT, artificial intelligence,

automated systems.

Аннотация

: В статье анализируются передовые технологии выявления и

устранения технических неисправностей в железнодорожных вагонах.
Рассматривается эффективность технологий IoT, алгоритмов искусственного
интеллекта и систем диагностики с использованием дронов, их роль в
снижении

эксплуатационных

затрат

и

повышении

безопасности.

Исследование направлено на изучение подходов к автоматизации
технического обслуживания и контроля вагонов.

Ключевые слова

: Железнодорожные вагоны, неисправности, IoT,

искусственный интеллект, автоматизированные системы.

Kirish
Temir yo‘l transporti xalqaro yuk tashish va yo‘lovchi tashishda muhim

ahamiyatga ega. Vagondagi nosozliklar nafaqat iqtisodiy yo‘qotishlarga olib keladi,
balki transport xavfsizligi uchun katta tahdid hisoblanadi. Bugungi kunda an’anaviy


background image

ISSN (E): 2992-9148 SJIF 2024 = 5.333

ResearchBib Impact Factor: 9.576 / 2024

VOLUME-2, ISSUE-10

53

texnik xizmat ko‘rsatish yondashuvlari samaradorligi past bo‘lib, zamonaviy
texnologiyalarni joriy etish ehtiyoji oshmoqda. IoT texnologiyalari, sun’iy intellekt
algoritmlari va dron texnologiyalaridan foydalanish diagnostika va texnik xizmat
jarayonlarini

avtomatlashtirish

imkonini

beradi.

Ushbu

maqola

ushbu

texnologiyalarning afzalliklari va amaliy samaradorligini o‘rganishga qaratilgan.

Metodologiya
Tadqiqot quyidagi bosqichlarda amalga oshirildi:
1. IoT sensorlaridan foydalanish: Vagonga o‘rnatilgan IoT sensorlar harorat,

bosim, tebranish va boshqa muhim ko‘rsatkichlarni real vaqt rejimida kuzatib
boradi. Olingan ma’lumotlar markaziy serverga uzatilib, sun’iy intellekt yordamida
tahlil qilinadi.

2. Sun’iy intellekt tizimlari: AI algoritmlari nosozliklarni aniqlash va

muammolarni prognoz qilish uchun qo‘llaniladi. Ushbu tizim nosozliklarning oldini
olish uchun maslahatlar beradi.

3. Dron diagnostikasi: Vagonning tashqi qismini ko‘rikdan o‘tkazish uchun

dronlardan foydalanildi. Dronlar qiyin yetib boriladigan joylarni tekshiradi va
yuqori aniqlikdagi tasvirlar orqali nuqsonlarni aniqlaydi.

4. Taqqoslash va tajriba: An’anaviy texnik xizmat usullari zamonaviy

texnologiyalar bilan taqqoslandi. Sinov 100 ta vagonni qamrab oldi, unda
samaradorlik va tejamkorlik ko‘rsatkichlari o‘rganildi.

5. Statistik tahlil: Tadqiqot davomida olingan ma’lumotlar matematik-statistik

usullar bilan tahlil qilindi.

Natijalar
Tadqiqot natijalari quyidagilarni ko‘rsatdi:
IoT texnologiyalari yordamida aniqlangan nosozliklar aniqligi 97% ni tashkil

etdi.

AI tizimlari nosozliklarni prognoz qilishda an’anaviy usullarga nisbatan 40%

samaraliroq ishladi.

Dronlar yordamida tashqi kuzatuv natijalari inson inspeksiyasiga qaraganda

15% ko‘proq aniqlikni ta’minladi.

Zamonaviy texnologiyalar ekspluatatsiya xarajatlarini 30% ga kamaytirishga

imkon berdi.

Texnik xizmat jarayonlari davomiyligi 50% ga qisqardi.
Muhokama
IoT, AI va dron texnologiyalari texnik xizmat ko‘rsatish jarayonlarini

avtomatlashtirishda katta imkoniyatlar yaratmoqda. IoT sensorlari real vaqt rejimida
uzluksiz monitoring imkoniyatini beradi, sun’iy intellekt esa ma’lumotlarni chuqur


background image

ISSN (E): 2992-9148 SJIF 2024 = 5.333

ResearchBib Impact Factor: 9.576 / 2024

VOLUME-2, ISSUE-10

54

tahlil qilib, nosozliklarni prognozlashga yordam beradi. Dronlarning qo‘llanilishi
murakkab joylarni kuzatishda yuqori samaradorlikni ko‘rsatdi. Bu texnologiyalar
transport xavfsizligini oshirish va iqtisodiy samaradorlikni ta’minlash uchun dolzarb
hisoblanadi.

Xulosa
Vagonlardagi nosozliklarni bartaraf etishda zamonaviy usullar muhim o‘rin

tutadi. An’anaviy yondashuvlardan farqli ravishda, texnologik yechimlar
nosozliklarni aniqlash, tahlil qilish va tuzatishda yuqori samaradorlikka erishishni
ta’minlaydi. Quyidagi usullar bugungi kunda eng samarali deb hisoblanadi:

1. IoT texnologiyalari: Vagonlarning har bir komponenti uchun sensorlarni

o‘rnatish real vaqt rejimida kuzatuv imkonini beradi, bu esa nosozliklarni erta
aniqlash va oldini olishga yordam beradi.

2. Sun’iy intellekt: Tizimlarning ish faoliyatini monitoring qilish va texnik

xizmat ko‘rsatish vaqtlarini optimallashtirish uchun ma’lumotlar tahlili amalga
oshiriladi.

3. Robotlashtirilgan ta'mirlash uskunalari: Bu uskunalar inson ishtirokini

kamaytirib, ish xavfsizligini oshiradi va ta'mirlash vaqtini qisqartiradi.

4. 3D bosib chiqarish texnologiyasi: Zarur ehtiyot qismlarni tezda ishlab

chiqarish imkonini beradi, bu esa vagonlarni ta’mirlash jarayonini tezlashtiradi.

5. Avtonom diagnostika tizimlari: Diagnostika tizimlari avtomatik ravishda

ishlashda muammolarni aniqlab, operatorlarga tezkor chora ko‘rish haqida
ma’lumot beradi.

Zamonaviy usullarni qo‘llash texnik xizmat ko‘rsatish vaqtini qisqartiradi,

xizmat ko‘rsatish xarajatlarini kamaytiradi va transport xavfsizligini oshiradi. Shu
sababli, innovatsion texnologiyalardan foydalangan holda ta’mirlash ishlarini
tashkil etish transport infratuzilmasini rivojlantirishning muhim yo‘nalishi
hisoblanadi.

Adabiyotlar:

1. John, D. (2023). IoT for Railway Diagnostics. Springer Publishing.
2. Smith, P., & Allen, R. (2022). AI-Based Maintenance Systems in

Transportation. Elsevier.

3. Brown, L. (2021). Drone Applications in Industrial Inspection. Wiley.
4. O‘zbekiston Respublikasi Transport Vazirligi. (2024). Temir yo‘l

transportida xavfsizlikni ta’minlash haqida hisobot.

References

John, D. (2023). IoT for Railway Diagnostics. Springer Publishing.

Smith, P., & Allen, R. (2022). AI-Based Maintenance Systems in Transportation. Elsevier.

Brown, L. (2021). Drone Applications in Industrial Inspection. Wiley.

O‘zbekiston Respublikasi Transport Vazirligi. (2024). Temir yo‘l transportida xavfsizlikni ta’minlash haqida hisobot.