Бесперебойное использование сельскохозяйственной техники в период полевых работ обеспечивается поддержанием работоспособного состояния машин путём своевременного проведения технического обслуживания и оперативного устранения эксплуатационных отказов. Период неработоспособного состояния машин можно сократить при наличии на складе эксплуатирующего предприятия некоторого резерва запасных частей. При обосновании резерва, учитывающего целесообразность резервирования и расчёт потребного количества резервируемых частей, недостаточно изучены методы искусственного интеллекта. С целью обоснования метода резервирования запасных частей для сельскохозяйственной техники и определения эффекта от его производственного внедрения разработаны генетический алгоритм и программное обеспечение. Разработанный метод резервирования апробирован на сельскохозяйственном предприятии для обоснования сезонных резервов запасных частей комбайнов Дон-1500Б и TORUM. В информационной модели данных учитывались стоимость и количество потребляемых запасных частей по годам, количество машин, потребляющих запчасти в конкретный сезон работ, значения времени установки запчастей на машину и др. Применение генетического алгоритма позволило из 2500 наименований запасных частей выделить 66 наиболее значимых позиций, необходимых к резервированию на сезон уборки. Установлено, что метод резервирования запасных частей для сельскохозяйственной техники, основанный на применении генетического алгоритма в сочетании с базой данных, содержащей информацию о реальном потреблении запасных частей машинами не менее чем за 3 предыдущих года, позволяет снизить время простоя комбайнов в ожидании подвоза запчастей на 37%, увеличить дневную производительность комбайнов на 11,4%, коэффициент оперативной готовности комбайнов на 4,38%. /The uninterrupted use of agricultural machinery performing fi eld operations is ensured by maintaining their working condition through timely maintenance and prompt elimination of operational failures. The period of inoperative state of machines can be reduced if there is a certain inventory stock of spare parts in the warehouse of the operating company. When determining the stock, taking into account the feasibility of the reservation and the calculation of the required number of the reserved parts, the methods of artifi cial intelligence are to be suffi ciently studied. To justify the method of reserving spare parts for agricultural machinery and determine the eff ect of its industrial implementation, the authors developed a genetic algorithm and software. The developed reservation method was tested at an agricultural enterprise to determine seasonal reserves of spare parts for Don-1500B and TORUM combine harvesters. The designers of the information data model took into account the cost and quantity of consumed spare parts by year, the number of machines consuming spare parts in a particular work season, the time values for installing spare parts on a machine, etc. The use of the genetic algorithm made it possible to identify sixty-six of the most signifi cant items out of 2,500 spare parts that need to be reserved for the harvesting season. It has been established that the method of reserving spare parts for agricultural machinery based on the use of the genetic algorithm in combination with a database containing information on the actual consumption of spare parts by machines for at least three previous years, can reduce the idle time of combines waiting for the delivery of spare parts by 37%, increase the daily productivity of combines by 11.4%, and increase the coeffi cient of the operational availability of combines by 4.38%.