R2D: co dalej? Ruszamy z algorytmem i analizą grup silnikowych
Cześć! 👋
Na początku dziękuję Wam wszystkim za wsparcie projektu R2D — zarówno aktywnym Patronom, jak i osobom, które obserwują mój profil. Naprawdę to doceniam, bo ten projekt od początku miał być spokojnym, niezależnym miejscem, gdzie oleje silnikowe analizuje się bez marketingu, bez sensacji i bez skrótów myślowych.
W ostatnich miesiącach coraz mocniej układa mi się w głowie jedna rzecz: R2D nie powinno kończyć się na pojedynczych analizach próbek. Widzimy już wyraźnie, że są grupy silników, które mają większe skłonności do szybszej degradacji oleju. Przykłady? Hybrydy, które z założenia często pracują na krótkich odcinkach i potrafią generować rozcieńczenie oleju paliwem, spadek lepkości i większe obciążenie układu smarowania. Do tego dochodzą konstrukcje z mokrym paskiem rozrządu, silniki z dezaktywacją cylindrów czy inne konfiguracje, które w praktyce potrafią „kręcić” olej w trudnych warunkach. I teraz pytanie, które chcę z Wami zostawić: jak to wszystko sensownie połączyć i uporządkować, żeby wyciągać z tego twarde rekomendacje, a nie tylko opisywać pojedyncze przypadki?
Właśnie dlatego zaczynam intensywne prace z analitykiem/statystykiem nad algorytmem, który ma pomóc przejść z poziomu „ciekawej próbki” na poziom „konkretnej strategii dla kierowcy”. Chodzi o to, żeby bazując na tym, co mamy w danych (pojemność, moc, typ eksploatacji, przebieg interwału, miasto/trasa — a gdy się da także kod silnika), zacząć tworzyć grupy silnikowe o podobnych cechach i podobnym ryzyku degradacji oleju. W idealnym świecie kluczem byłby kod silnika, ale wiem, że nie zawsze mamy go w komplecie, więc potrzebujemy podejścia, które działa również wtedy, gdy informacje są niepełne. Jeśli jednak pojawią się te same kody silników lub rodziny kodów o zbliżonych parametrach, to właśnie one mogą stać się bazą do budowania jednej grupy referencyjnej.
Plan jest taki, żeby nie mieszać wszystkiego naraz, tylko podejść do sprawy segmentowo. Najpierw bierzemy grupę najbardziej popularnych silników (albo rodzin silników) w Polsce, a dopiero potem, w obrębie tej grupy, badamy jak wygląda typowa degradacja, jakie są powtarzalne wzorce i w którym momencie zaczyna się „próg ryzyka”. Z tego mają wynikać możliwie twarde rekomendacje: dla jakiego typu silnika i jakich warunków eksploatacji optymalny interwał ma sens, a gdzie trzeba skracać przebieg i dlaczego. To będzie też oznaczać, że kolejne eksperymenty i kolejne przypadki będziemy łączyć logicznie — nie losowo. Czyli jeśli pracujemy nad jedną grupą, to ogłaszamy „zawołanie” o próbki właśnie z tej grupy, bo one budują algorytm. Resztę oczywiście nadal można analizować, ale już nie jako klucz do rekomendacji, tylko jako dodatkowe obserwacje.
Żeby lepiej wybrać te grupy startowe, napisałem również maila do Centralnej Ewidencji Pojazdów z prośbą o udostępnienie danych od 2000 roku dotyczących szczegółów zarejestrowanych pojazdów — po to, żeby określić, które rodziny silników są najbardziej popularne w Polsce. Chcę, żeby ta praca była maksymalnie „pod realne życie”, a nie pod niszowe przypadki. Jeśli zrobimy dobrze jedną grupę, to potem przechodzimy do kolejnej, następnej i jeszcze następnej — krok po kroku, ale systemowo.
W tym wszystkim jest jeszcze jedna rzecz, którą mówię Wam zupełnie otwarcie: marzy mi się zatrudnić montażystę, który odciąży mnie od składania filmów. Dzisiaj montuję wszystko sam i mam świadomość, że robię to… no, bardzo nieprofesjonalnie i czasem po prostu za wolno. A im bardziej projekt będzie szedł w stronę „algorytmu + porównań + segmentów silnikowych”, tym bardziej potrzebuję czasu na to, co jest sednem R2D: analizę danych, łączenie wniosków, tłumaczenie i porządkowanie tematu.
Dlatego odświeżam też progi wsparcia na Patronite. Prosto i uczciwie: Patroni nie są „klientami” — Patroni są częścią tego, że R2D może działać i rosnąć, a ja mogę robić ten projekt spokojnie, bez kompromisów i bez gonienia za sensacją. Jeśli macie ochotę, możecie podpowiadać tematy do analiz i filmów, możecie zgłaszać chęć udziału we wspólnych eksperymentach (poprzez próbki oleju w ramach materiału porównawczego), a także pisać do mnie mailowo, żeby wspólnie zastanowić się nad strategią gospodarowania olejem w konkretnym przypadku. Kontakt: research2drivers@gmail.com.
Jeszcze raz dziękuję, że jesteście. Jeśli chcesz dołączyć lub wrócić do wsparcia projektu — będzie mi bardzo miło. Ten kanał i ten projekt istnieją dzięki temu, że jest wokół niego społeczność, która widzi sens w porządkowaniu tematu olejów, zamiast podkręcania emocji. Jedziemy dalej — krok po kroku, ale coraz bardziej systemowo. 💪
Dzięki raz jeszcze i do usłyszenia w kolejnych materiałach,
Artur (R2D)
Trwa ładowanie...