В работе сопоставлены архитектуры ИИ‑решений для диагностики критических
узлов локомотива (тяговые электродвигатели, редукторы, тормозная система) с
эксплуатационными метриками надёжности: коэффициентом готовности, наработкой на
отказ и длительностью внеплановых простоев. В отличие от обзоров, где ИИ описывается
как «перспективное направление», в статье количественно сопоставлены эффекты проектов
«Цифровой локомотив» (РЖД), Railigent (Siemens Mobility) и Predix (General Electric) по
единым критериям: снижение внеплановых ремонтов, экономия на ТО и запчастях,
точность прогноза. Авторская логика состоит в том, что для депо и участков эксплуатации
ценность ИИ определяется не сложностью моделей, а способностью сокращать простои и
снижать стоимость владения парком. На примере трёх решений показано, что наибольший
эффект достигается при интеграции предиктивной аналитики в процессы планирования
ремонтов и диспетчеризации. Практическая ценность работы — в наборе критериев отбора
ИИ‑решений под условия конкретного депо: критичность узлов, доступность телеметрии,
требования к скорости реакции системы и квалификация персонала.
