Проаналізовано сучасні підходи до інтеграції сенсорів, систем моніторингу та штучного інтелекту в процес оцінки післяремонтного стану транспортних засобів. Обґрунтовано переваги застосування ансамблевих алгоритмів (Random Forest, XGBoost) та нейронних мереж (RNN, LSTM), які забезпечують найвищу точність виявлення прихованих дефектів і прогнозування ресурсу агрегатів. Представлено багаторівневу архітектуру інтелектуальної системи контролю, що включає апаратний, програмно-комунікаційний, аналітичний, сервісний та нормативно-безпековий рівні, здатні інтегруватися з наявними сервісними платформами. Особливу увагу приділено економічному оцінюванню впровадження таких систем на прикладі ремонту автоматичних коробок передач.