Аннотация:В статье рассматриваются возможности разработки автоматизированной системы контроля и прогнозирования технического состояния карьерного автотранспорта на стадии эксплуатации на основе статистики отказов и сетевого анализа данных, поступающих с датчиков состояния работоспособности горных машин. Настоящее исследование обусловлено необходимостью снижения аварийных простоев в горнодобывающей отрасли за счет внедрения современных информационно-коммуникационных технологий. Проведена оценка применимости существующих методов для анализа цифровых сигналов, снимаемых с сенсоров, установленных на горном оборудовании. В качестве перспективного рассматривается подход, использующий достижения науки о сетях и преобразование сигнала временного ряда в комплексные сети. Как инновационная предложена последовательность выполнения работы, включая сбор и анализ данных, разработку сетевых моделей прогнозирования и внедрение полученных результатов на практике. Применение подобной последовательности шагов сможет своевременно оповестить о необходимости ремонта оборудования, тем самым сократить время простоя, что, в свою очередь, будет способствовать повышению производительности и снижению затрат на эксплуатацию. Сформулированы и представлены основные этапы исследования, реализация которых направлена на прогнозирование технического состояния оборудования, выявление необходимости постановки его на внеплановый ремонт, что приведет к снижению числа или полному предотвращению аварийных отказов в реальных условиях эксплуатации горнодобывающих предприятий.