TEMIR YO‘L VAGONLARINING TEXNIK JIHOZLANISHI XAVFSIZLIGINI TA’MINLASHDA SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARINING ROLI: TEXNIK VA TASHKILIY ASOSLAR
Keywords:
Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt; temir yo‘l vagonlari; jihozlanish xavfsizligi; IoT sensor tizimlari; kompyuter ko‘rish; mashinaviy o‘qitish; prediktiv texnik xizmat; raqamli diagnostika; real vaqt monitoringi; ekspluatatsion ishonchlilik., Ключевые слова: искусственный интеллект; железнодорожные вагоны; безопасность технического оснащения; IoT-сенсоры; компьютерное зрение; машинное обучение; предиктивное техническое обслуживание; цифровая диагностика; мониторинг в реальном времени; эксплуатационная надежность., Keywords: artificial intelligence; railway wagons; equipment safety; IoT sensor systems; computer vision; machine learning; predictive maintenance; digital diagnostics; real-time monitoring; operational reliability.Abstract
Annotatsiya: Ushbu maqolada temir yo‘l vagonlarining texnik jihozlanishi xavfsizligini oshirishda sun’iy intellekt texnologiyalarining qo‘llanishi keng qamrovda o‘rganiladi. Tadqiqot doirasida vagonlarning asosiy konstruktiv qismlari, ularning ishonchlilik darajasiga ta’sir etuvchi omillar va ekspluatatsiya jarayonida kuzatiladigan tipik nosozliklarni aniqlash imkoniyatlari tahlil qilinadi. IoT qurilmalari, kompyuter ko‘rish tizimlari, mashinaviy o‘qitish asosidagi diagnostika modellari hamda prediktiv xizmat ko‘rsatish algoritmlaridan foydalanib, vagon texnik holatini real vaqt rejimida nazorat qilish va erta ogohlantirish bo‘yicha yechimlar bayon etiladi. Shuningdek, temir yo‘l transporti sohasiga oid O‘zbekiston Respublikasining amaldagi me’yoriy-huquqiy hujjatlari, texnik reglamentlari va xalqaro standartlarning raqamli texnologiyalar bilan uyg‘unlashuv darajasi ilmiy jihatdan ko‘rib chiqiladi. Olingan natijalar sun’iy intellekt elementlarini vagon jihozlanishi xavfsizligi tizimiga tatbiq etish texnik xavflarni kamaytirishi, xizmat ko‘rsatish samaradorligini oshirishi va umumiy ekspluatatsion barqarorlikni yaxshilashini ko‘rsatadi.
Аннотация: В статье всесторонне рассматривается использование технологий искусственного интеллекта для повышения безопасности технического оснащения железнодорожных вагонов. Исследование охватывает анализ конструктивных узлов вагонов, факторов, влияющих на их эксплуатационную надежность, а также особенностей выявления распространённых неисправностей. Дополнительно раскрываются возможности применения IoT-сенсоров, технологий компьютерного зрения, моделей машинного обучения и систем предиктивного обслуживания для круглосуточного мониторинга технического состояния вагонов и своевременного обнаружения отклонений. В работе также изучается нормативно-правовая база Республики Узбекистан, технические регламенты и международные стандарты, а также их соответствие цифровым инновациям. Результаты исследования подтверждают, что интеграция искусственного интеллекта в системы обеспечения безопасности вагонов способствует снижению аварийности, оптимизации затрат на обслуживание и повышению эксплуатационной устойчивости.
Abstract: This article provides an extensive examination of how artificial intelligence technologies can strengthen the safety of technical equipment in railway wagons. The study explores key structural components of wagons, the factors that influence their operational reliability, and the mechanisms for detecting common technical faults. It further highlights the role of IoT sensors, computer vision systems, machine learning–based diagnostic tools, and predictive maintenance models in enabling real-time monitoring and early anomaly detection. Additionally, the article analyzes the regulatory framework of the Republic of Uzbekistan related to railway transport, relevant technical safety requirements, and the alignment of these regulations with modern digital technologies. The results demonstrate that integrating artificial intelligence into wagon safety systems reduces technical risks, enhances maintenance efficiency, and improves overall operational stability.
