III КВАРТАЛ 2022Г. - 55 баллов 
От ручной работы к ИИ
Каждый день транспортным предприятиям, особенно тем, что работают на рынке общественного транспорта, необходимо решить задачу – создать расписание выхода транспорта на линии. Выполнение этой задачи не из простых, так как требует учета множества факторов – количества рейсов, учета разных ограничений, расчета наличия транспортных средств, водителей и так далее.
«Исторически такая задача решается вручную и достаточно большим количеством персонала», – отмечает генеральный директор ФГУП «ЗащитаИнфоТранс» Илья Перевалов.
Но сегодня, с учетом развития ИИ-технологий, предприятия склоняются к тому, чтобы отдавать это на откуп алгоритмам. Как объяснил эксперт, компьютер, в отличие от человека, может за минуту построить оптимальный набор выходов на смены, составить такое расписание, которое задействует весь доступный персонал и транспортные средства для выполнения конкретной транспортной работы. Расписание может быть построено на сезон, а не на конкретный день. Ещё оно может быть построено с учётом различных ограничений, не только тех, которые связаны с приказами Минтранса РФ по режиму труда и отдыха, но и с какими-то особенностями, связанными с работой конкретного предприятия.
Помимо самого расписания, ИИ помогает назначить конкретные ресурсы на это расписание: определить, кто выйдет на конкретные автобусы, какие транспортные средства выйдут на линию.
Как объяснил РЖД-Партнеру И. Перевалов, еще несколько лет назад состоялось внедрение системы занарядок водителей и ТС, которые, например, используются «Мосгортрансом». Отметим, что занарядки происходят на базе интеллектуальной системы планирования транспортных ресурсов «Оптуран», разработанной ФГУП «ЗащитаИнфоТранс».
Более новая тематика, которой предприятие занимается в области внедрения ИИ-решений в работу общественного транспорта, – планирование смен. В эту работу тоже пошел «Мосгортранс». Комплексно это все повышает производительность труда работников, улучшать условия их труда, что помогает в том числе бороться с текучкой кадров.
Среди эффектов И. Перевалов отметил, что на одном маршруте «Мосгортранса» без уменьшения транспортной работы удалось добиться выполнения того же объёма перевозок – с меньшим количеством автобусов (на 1 автобус) и с меньшим количеством водителей (на 1 водителя). Спрогнозирована и подтверждена и финансовая выгода: «Без учёта стоимости техники может быть получена экономия более 2,5 млн рублей в год, что в перерасчёте на общее количество выполняемых рейсов даёт достаточно серьёзный эффект».
По словам эксперта, сегодня система «Оптуран», которая используется для планирования транспортных ресурсов с помощью ИИ, также работает в Калининграде. В 2026 году планируется внедрение ее в работу перевозчиков еще в трех городах – в каких именно, не раскрывается.
Иностранный опыт
По словам И. Перевалова, оптимизация работы транспорта с применением ИИ имеет подтвержденные успехи и в мире. И эти опыты в том числе повлияли на создание системы планирования на базе ИИ для России.
Существуют крупные иностранные системы, которые специализируются именно на таком классе задач, добавил эксперт. Их кейсы и достигнутые эффекты также добавляют аргументов «за» использование ИИ на транспорте. Подобные решения применяются в Китае, Чили, Бразилии. Только в Китае оптимизация парка привела к снижению расходов на 17%. В Чили: совместная оптимизация водителей и ТС обеспечила до 16% экономии операционных затрат.
Эффекты на основе обозначенных экспертом опытов стран: за счёт применения искусственного интеллекта можно получить эффект сокращения потребности в транспортных средствах – до 10%, экономия в фонде оплаты труда – до 15%, сокращение холостого пробега – порядка 15%.
В совокупности применение ИИ на разных этапах планирования работы предприятий (маршрутов, трудозатрат сотрудников) дает бюджетную эффективность, повышение качества перевозок, прозрачное регуляторное соответствие, улучшение условий труда персонала
«За счет более гибких правил и настроек мы можем учитывать пожелания персонала, например, выход на неполную смену, выход в определённые нестандартные смены. Соответственно, это может помочь снизить текучесть кадров», - резюмировал И. Перевалов.
