Студент Рачунарског факултета Лука Миленковић је у понедељак, 31. августа 2026. године одбранио дипломски рад на тему Предиктивно одржавање возила применом вештачке интелигенције пред комисијом коју су чинили ментор др Јелена Васиљевић и члан др Душан Вујошевић.
У уводу свог рада Лука је истакао:
Поузданост возила непосредно утиче на безбедност путника, континуитет транспортних услуга и укупне трошкове власништва. Класичан сервисни план заснива се на протеклом времену, километражи или броју радних сати. Такав приступ је једноставан, али занемарује разлике у стилу вожње, терету, путној инфраструктури, климатским условима и квалитету претходног одржавања. Два возила исте старости и километраже зато могу имати веома различито стање компоненти. Предиктивно одржавање користи податке о стварном раду возила да би сервисну одлуку приближило тренутку у коме је интервенција заиста потребна [1], [2].
Развој електронских управљачких јединица, мрежа унутар возила, телематике и доступних сензора омогућио је прикупљање температуре, притиска, броја обртаја, напона, струје, оптерећења мотора, вибрација и кодова грешке. Машинско учење омогућава издвајање образаца који нису очигледни кроз један праг или ручну дијагностику. Одржавање се тиме помера од реакције на настали квар ка процени ризика и планирању интервенције пре потпуног отказа [3], [4].
…
Најреалнији правац није потпуно аутономно одржавање, већ систем који сервисеру пружа правовремену, проверљиву и трошковно оправдану препоруку. За независне сервисе почетна вредност може се остварити повезивањем OBD-II података и структурисане сервисне историје са транспарентним табличним моделом. Сложенији модели имају смисла тек када су подаци, ознаке и процес довољно зрели. Када су ови услови испуњени, вештачка интелигенција може значајно унапредити безбедност, расположивост и економичност одржавања возила. – закључио је Лука.