Machine Fleet Composition: An Analytical Review and Assessment of Applied Methodologies

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52209/1609-1825_2026_2_236
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The problem of optimizing the selection of a rational set of construction machinery for performing works under specific production conditions is considered. The formation of a machinery set is considered as a multi-criteria task that takes into account technical compatibility, productivity, life cycle cost, and the specific characteristics of the construction site. The study analyzes traditional regulatory-reference, expert, technological, and economic approaches, as well as modern methods based on mathematical modeling, information systems, and digital technologies. Special attention is paid to domestic research developments aimed at systematizing the principles of integrated mechanization, calculating machinery productivity, and assessing the economic efficiency of equipment operation. The results of foreign studies confirm the universal nature of the problem and demonstrate the application of multi-criteria optimization methods and machine learning algorithms. The proposed approach makes it possible to reduce total costs by 10-15%, increase equipment utilization rates, and shorten decision- making time. The integration of digital technologies and artificial intelligence elements is identified as the most promising direction, enabling the forecasting of production indicators and the adaptation of decisions to changing construction conditions