ISSN 2658-6525 (Online)
ISSN 2658-4123 (Print)
Основан в 1990 году
Реестровая запись
ПИ № ФС 77-74640
от 24 декабря 2018 г.

Вы здесь: Главная Архив статей (2014-2016) 2026 №3 Список статей 05 Уско И. А., Долгушин А. А., Шилкина М. В., Раков Н. В. Оценка эффективности применения AR-ассистента в техническом сервисе машин

PDF Скачать статью в pdf.

DOI: 10.15507/2658-4123.26363.541-560

EDN: https://elibrary.ru/mvvggp

УДК 629.3.083.4:004.9:631.256

 

Оценка эффективности применения AR-ассистента в техническом сервисе машин

 

Уско Иван Анатольевич
аспирант Сибирского государственного университета инженерии и биотехнологий (630039, Российская Федерация, г. Новосибирск, ул. Добролюбова, д. 160), ORCID: https://orcid.org/0009-0007-1932-0804, SPIN-код: 5563-6698, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Долгушин Алексей Александрович
доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой эксплуатации машинно-тракторного парка Сибирского государственного университета инженерии и биотехнологий (630039, Российская Федерация, г. Новосибирск, ул. Добролюбова, д. 160), ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7506-6309, Scopus ID: 57212168418, SPIN-код: 1470-7343, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Шилкина Мария Валерьевна
аспирант Сибирского государственного университета инженерии и биотехнологий (630039, Российская Федерация, г. Новосибирск, ул. Добролюбова, д. 160 ), ORCID: https://orcid.org/0009-0007-5007-0831, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Раков Николай Викторович
кандидат технических наук, доцент Национального исследовательского Мордовского государственного университета (430005, Российская Федерация, г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68), ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3687-9371, SPIN-код: 5593-8618, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

 

Аннотация
Введение. Усложнение конструкций современной сельскохозяйственной техники на фоне системного дефицита квалифицированных инженерных кадров обусловливает рост трудоемкости регламентных работ и повышает риск ошибок при техническом обслуживании. До 15–25 % рабочего времени оператора непроизводительно расходуется на поиск справочной информации в технической документации.
Цель исследования. Повышение эффективности технического обслуживания сельскохозяйственных машин за счет разработки и внедрения программно-аппаратного комплекса «Цифровой ассистент инженера» на базе технологии дополненной реальности.
Материалы и методы. Объектом исследования является технологический процесс ежесменного технического обслуживания трактора John Deere 6125M. Аппаратная часть комплекса реализована на базе промышленных AR-очков RealWear HMT-1, программная – на языке Kotlin с локальной базой данных, обеспечивающей автономную работу. Проведен однофакторный сравнительный эксперимент с участием 50 операторов начального уровня квалификации (контрольная группа – традиционная документация, n = 25; опытная группа – AR-ассистент, n = 25). Время выполнения операций измерялось методом сплошного хронометража.
Результаты исследования. Установлено статистически значимое сокращение общего времени технического обслуживания на 24,6 % – с 820,6 ± 123,8 с до 618,6 ± 94,8 с. Декомпозиция затрат показала, что 45,5 % экономии обеспечивается сокращением информационного поиска. Абсолютная вариативность результатов снизилась на 23,4 %.
Заключение. AR-технология эффективно компенсирует недостаток практического опыта у начинающих специалистов, стандартизируя процесс технического обслуживания. Годовой экономический эффект составляет 5,61 чел.-ч на единицу техники. Перспективы связаны с применением предлагаемой технологии для сложных видов технического обслуживания и ремонта.

<Ключевые слова: технический сервис, дополненная реальность (AR), цифровизация АПК, эксплуатация МТП, трудоемкость работ

Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Для цитирования: Уско И.А., Долгушин А.А., Шилкина М.В., Раков Н.В. Оценка эффективности применения AR-ассистента в техническом сервисе машин. Инженерные технологии и системы. 2026;36(3):541–560. https://doi.org/10.15507/2658-4123.26363.541-560

Вклад авторов:
И. А. Уско – формулирование замысла / идеи исследования, целей и задач; осуществление научно-исследовательского процесса, включая выполнение экспериментов или сбор данных/доказательств; программирование, разработка и проектирование программного обеспечения; написание программного кода и реализация вспомогательных алгоритмов; тестирование существующих компонентов кода; создание и подготовка рукописи: написание черновика рукописи, включая его перевод на иностранный язык.
А. А. Долгушин – контроль, лидерство и наставничество в процессе планирования и проведения исследования; административное управление планированием и проведением исследования; создание и подготовка рукописи: критический анализ черновика рукописи, внесение замечаний и исправлений членами исследовательской группы, в том числе на этапах до и после публикации.
М. В. Шилкина – применение статистических, математических, вычислительных или других формальных методов для анализа или синтеза данных исследования.
Н. В. Раков – деятельность по аннотированию (созданию метаданных), очистке данных и поддержанию их целостности (включая программный код для интерпретации, где это необходимо) для первоначального и повторного использования.

Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Поступила в редакцию 11.10.2025;
поступила после рецензирования 12.11.2026;
принята к публикации 10.03.2026

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Дорохов А.С. Эффективность оценки качества сельскохозяйственной техники и запасных частей. Агроинженерия. 2015;(1):31–35. https://elibrary.ru/tyjhrn
  2. Журавлёв С.Ю. Современная концепция организации технического сервиса машин в АПК. Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2021;(3):119–125. URL: https://orensau.ru/ru/obuniversitete/12/4781-izvestiya-orenburgskogo-gosudarstvennogo-agrarnogouniversiteta (дата обращения: 03.11.2025).
  3. Khodabakhshian R. Maintenance Management of Tractors and Agricultural Machinery: Preventive Maintenance Systems. CIGR Journal. 2013;15(4):147–159. URL: https://cigrjournal.org/index.php/Ejounral/article/view/2616 (дата обращения: 03.11.2025).
  4. Царев Ю.А., Царев О.Ю. Метод повышения эксплуатационной надежности сложных сельскохозяйственных машин Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2023;(189):153–163. URL: http://ej.kubagro.ru/archive.asp?y=2023 (дата обращения: 04.12.2025).
  5. Никитченко С.Л., Лесник Н.А., Смыков С.В. Управление техническим обслуживанием сельскохозяйственной техники в условиях автоматизации и цифровизации производства. Агроинженерия. 2023;25(4):33–42. https://doi.org/10.26897/2687-1149-2023-4-33-42
  6. Гончаров Р.Д., Исаев А.Д. Применение интерактивных технологий для технической поддержки в обслуживании сельскохозяйственной техники. АгроЭкоИнженерия. 2025;(1):145–158. https://doi.org/10.24412/2713-2641-2025-1122-145-158
  7. Malta A., Farinha T., Mendes M. Augmented Reality in Maintenance–History and Perspectives. Journal of Imaging. 2023;9(7):142. https://doi.org/10.3390/jimaging9070142
  8. lmarini R., Erkoyuncu J.A., Roy R., Torabmostaedi H. A Systematic Review of Augmented Reality Applications in Maintenance. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 2018;(49):215–228. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2017.06.002
  9. Yazdi M. Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR) in Maintenance Training. Advances in Computational Mathematics for Industrial System Reliability and Maintainability. 2024:169–183. https://doi.org/10.1007/978-3-031-53514-7_10
  10. Bottani E., Vignali G. Augmented Reality Technology in the Manufacturing Industry: A Review of the Last Decade. Iise Transactions. 2019;51(3):284–310. https://doi.org/10.1080/24725854.2018.1493244
  11. Egger J., Masood T. Augmented Reality in Support of Intelligent Manufacturing – A Systematic Literature Review. Computers & Industrial Engineering. 2020;(140):106195. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106195
  12. Mourtzis D., Siatras V., Angelopoulos J. Real-Time Remote Maintenance Support Based on Augmented Reality (AR). Applied Sciences. 2020;10(5):1855. https://doi.org/10.3390/app10051855
  13. Gattullo M., Scurati G.W., Fiorentino M., Uva A.E., Ferrise F., Bordegoni M. Towards Augmented Reality Manuals for Industry 4.0: A Methodology. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 2019;(56):276–286. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2018.10.001
  14. Kollatsch C., Klimant P. Efficient Integration Process of Production Data Into Augmented Reality Based Maintenance of Machine Tools. Production Engineering. 2021;(15):311–319. https://doi.org/10.1007/s11740-021-01026-6
  15. Blattgerste J., Strenge B., Renner P., Pfeiffer T., Essig K. Comparing Conventional and Augmented Reality Instructions for Manual Assembly Tasks. In: Proceedings of the 10th International Conference on Pervasive Technologies Related to Assistive Environments. Corfu:ACM; 2017. pp. 75–82. https://doi.org/10.1145/3056540.3056547
  16. Masoni R., Ferrise F., Bordegoni M., Gattullo M., Uva A.E., Fiorentino M., et al. Supporting Remote Maintenance in Industry 4.0 through Augmented Reality. Procedia Manufacturing. 2017;(11):1296–1302. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.07.257
  17. Lohan S.K., Prakash C., Lohan N., Kansal S., Karkee M. State-of-the-Art in Real-Time Virtual Interfaces for Tractors and Farm Machines: A Systematic Review. Computers and Electronics in Agriculture. 2025;(231):109947. https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.109947
  18. Phupattanasilp P., Tong S.-R. Augmented Reality in the Integrative Internet of Things (AR-IoT): Application for Precision Farming. Sustainability. 2019;11(9):2658. https://doi.org/10.3390/su11092658
  19. Соловьев Д.А., Чумакова С.В., Гончаров Р.Д., Чумаков Р.В. Обоснование внедрения AR-технологий при проведении ТО сельскохозяйственной техники в АПК. Нива Поволжья. 2022;(3):3006. https://doi.org/10.36461/NP.2022.63.3.020
  20. Гончаров Р.Д., Исаев А.Д., Россошанский С.Д., Ружьев В.А., Шахов В.А. Разработка цифровой платформы для обучения работе с сельскохозяйственной техникой. Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2025;(5):148–154. URL: https://orensau.ru/ru/obuniversitete/12/4781-izvestiya-orenburgskogo-gosudarstvennogo-agrarnogo-universiteta (дата обращения: 03.11.2025).
  21. Melzer J.E. A Survey of Augmented and Virtual Reality Wearable Displays in Medical and Surgical Applications: Architectures, Requirements, Performance, and Benefits. In: Optical Architectures for Displays and Sensing in Augmented, Virtual, and Mixed Reality (AR, VR, MR) VII: Conference Proceedings. 2026. pp. 155–170. https://doi.org/10.1117/12.3081439
  22. Röltgen D., Dumitrescu R. Classification of Industrial Augmented Reality Use Cases. Procedia CIRP. 2020;(91):93–100. https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.01.137
  23. Fraga-Lamas P., FernáNdez-CaraméS T.M., Blanco-Novoa ÓS., Vilar-Montesinos M.A. A Review on Industrial Augmented Reality Systems for the Industry 4.0 Shipyard. Ieee Access. 2018;(6):13358–13375. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2808326
  24. Dey A., Billinghurst M., Lindeman R.W., Swan II J.E. A Systematic Review of 10 Years of Augmented Reality Usability Studies: 2005 to 2014. Frontiers in Robotics and AI. 2018;(5):37. https://doi.org/10.3389/frobt.2018.00037

 

Лицензия Creative Commons
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

Подробности
Просмотров: 2