Student Računarskog fakulteta Luka Milenković je u ponedeljak, 31. avgusta 2026. godine odbranio diplomski rad na temu Prediktivno održavanje vozila primenom veštačke inteligencije pred komisijom koju su činili mentor dr Jelena Vasiljević i član dr Dušan Vujošević.
U uvodu svog rada Luka je istakao:
Pouzdanost vozila neposredno utiče na bezbednost putnika, kontinuitet transportnih usluga i ukupne troškove vlasništva. Klasičan servisni plan zasniva se na proteklom vremenu, kilometraži ili broju radnih sati. Takav pristup je jednostavan, ali zanemaruje razlike u stilu vožnje, teretu, putnoj infrastrukturi, klimatskim uslovima i kvalitetu prethodnog održavanja. Dva vozila iste starosti i kilometraže zato mogu imati veoma različito stanje komponenti. Prediktivno održavanje koristi podatke o stvarnom radu vozila da bi servisnu odluku približilo trenutku u kome je intervencija zaista potrebna [1], [2].
Razvoj elektronskih upravljačkih jedinica, mreža unutar vozila, telematike i dostupnih senzora omogućio je prikupljanje temperature, pritiska, broja obrtaja, napona, struje, opterećenja motora, vibracija i kodova greške. Mašinsko učenje omogućava izdvajanje obrazaca koji nisu očigledni kroz jedan prag ili ručnu dijagnostiku. Održavanje se time pomera od reakcije na nastali kvar ka proceni rizika i planiranju intervencije pre potpunog otkaza [3], [4].
…
Najrealniji pravac nije potpuno autonomno održavanje, već sistem koji serviseru pruža pravovremenu, proverljivu i troškovno opravdanu preporuku. Za nezavisne servise početna vrednost može se ostvariti povezivanjem OBD-II podataka i strukturisane servisne istorije sa transparentnim tabličnim modelom. Složeniji modeli imaju smisla tek kada su podaci, oznake i proces dovoljno zreli. Kada su ovi uslovi ispunjeni, veštačka inteligencija može značajno unaprediti bezbednost, raspoloživost i ekonomičnost održavanja vozila. – zaključio je Luka.