Трансформация и интеграция

Цифровая трансформация холдинга предполагает использование целого ряда инноваций, в частности таких технологий, как большие данные, интернет вещей и искусственный интеллект. Но как это поможет улучшить управление грузовыми перевозками?



Как отметил главный инженер – заместитель генерального директора ОАО «РЖД» Сергей Кобзев, проект «Цифровая железная дорога» – это комплекс решаемых прикладных задач по автоматизации процессов, их реинжиниринг, работа с инновациями, совершенствование нормативной базы и изменение корпоративной культуры. Реинжиниринг ключевых процессов в РЖД предлагает в том числе и отказ от локальных информационных систем в пользу разработки цифровых платформ и сервисов на их основе.

Такая унификация поможет расширить спектр и повысить качество логистических услуг, улучшит интеграцию российского транспорта в международные коридоры, укрепит безопасность движения, будет способствовать дальнейшему развитию интеллектуальных систем управления перевозками для расширения провозной способности сети РЖД. Намечено внедрение в перевозочный процесс мобильных приложений, предиктивной аналитики, роботизации, ассистентов управленческих решений, блокчейна, цифровых двойников.

В качестве примера можно привести развитие личного кабинета клиента на портале первозчика, а также мобильного приложения «РЖД-Груз». Сейчас оно позволяет получить информационные услуги, рассчитать стоимость перевозки, а в дальнейшем поможет оформлять и коммерческие документы, включая заявки на перевозку грузов, оказание дополнительных услуг, предоставление вагонов через ЭТП ГП, заказ услуг «РЖД Экспресс» и «РЖД Маркет». Будет возможно решать вопросы претензионной работы и согласования заявок с применением электронной цифровой подписи.

На опытном полигоне уже тестируется технология распределенного реестра данных с использованием блокчейна. Она позволяет создать доверительное пространство для всех участников рынка: имеющаяся информация сводится воедино, что создает функционал для заключения смарт-контрактов. Это не только улучшает отслеживание исполнения контрактов на перевозки в цифровом виде, но и позволяет минимизировать претензионную работу всех участников процесса – как ОАО «РЖД», так и его клиентов. На Октябрьской железной дороге подобная технология впервые была применена на практике: в рамках технологии распределенного реестра данных проследовал первый грузовой контейнерный поезд. Тестовые перевозки продолжаются. При этом впервые перевозчик использовал на маршруте датчики геопозиционирования контейнеров.

В ОАО «РЖД» внедряются цифровые двойники «Автоагент» и «Автопретензионист». Первый предусматривает роботизацию функций, связанных с проверкой правильности оформления перевозочных документов грузоотправителем, заполнением перевозчиком отдельных полей накладной и выполнением операций с перевозочным документом, оформленным с применением электронной подписи. Апробация технологии «Автоагента» проходила на парке порожних полувагонов.

Разрабатываемая система прогнози­рования, обрабатывающая большой объем данных и позволяющая с высокой степенью точности строить прогнозы грузопотоков, использует преимущества предиктивной аналитики. Важная роль здесь отводится автоматизированным системам, выполняющим роль ассистентов принятия управленческих решений. По инициативе заместителя генерального директора ОАО «РЖД» – начальника ЦФТО Алексея Шило поставлена задача создания динамической модели загрузки инфраструктуры ОАО «РЖД» – принципиально новой автоматизированной системы. Она предполагает анализ и прогноз загрузки сети дорог на основе автоматизированного обмена данными из систем, за развитие которых отвечают различные подразделения компании, а также получение объективной информации.

Такая динамическая модель позволит обеспечить прогнозирование работы сети с учетом состояния каждого объекта инфраструктуры, вагона и заявки, заблаговременно принимать управленческие решения, направленные на сокращение эксплуатационных расходов, в том числе повысить качество согласования заявок на перевозку грузов формы ГУ-12.

А при прогнозе возникновения таких перегрузок – своевременно принимать регулировочные меры, направленные на распределение нагрузки между объектами инфраструктуры и усиление пропускной и перерабатывающей способности. Правда, для этого потребуется реинжиниринг системы планирования и организации перевозочного процесса.

В чем суть перемен?

При реинжиниринге следует исходить из необходимости оперировать в организации потоков не только понятиями «вагон», «состав», «поезд», но и таким понятием, как «отправка», ведь оно означает товар, принятый к перевозке с оформленной накладной. Поэтому когда начинают управлять грузом, то, по сути, речь идет об управлении и подвижным составом, и поездами, но на другом уровне. При этом приходится кардинально пересматривать всю технологию перевозочного процесса по сравнению с традиционной, в основе которой лежит именно система управления вагонами и поездами.

Итак, сейчас на сети операции с вагонами и поездами осуществляются на более чем 980 станциях, а с грузами – и того более. При планировании перево­зок грузоотправители зачастую подают завышенный план, а затем отказываются от заявок. Чаще всего это происходит под влиянием конъюнктуры рынка. Но могут быть и сбои при погрузке/выгрузке вагонов. Иногда при планировании искусственно завышаются объемы грузовой базы. А на маршруте могут появиться ограничения или запреты. Наконец, свои поправки способна внести погода и форс-мажор.

Сейчас в ОАО «РЖД» более 30 основных автоматизированных систем, используемых для управления перевозками, в том числе расчетов технологических норм содержания парков на полигонах железных дорог. Но они напрямую не связаны с процессами планирования заявок на перевозку (ГУ-12) и их согласования. И в этом их основной недостаток.

Что будет, если соединить все в одну цепочку? Тогда становятся видны не просто обобщенные данные о вагонах и поездах, но и конкретные маршруты перемещения грузов. Это, собственно, и требуется, чтобы дать ответ клиенту о возможности организации перевозки его продукции и условиях доставки.

Согласование заявок ГУ-12 – сложный процесс, в котором участвуют разные дирекции. И у каждого бизнес-блока свои задачи. Путейцы должны дать заключение о состоянии инфраструктуры. Локомотивщики – о наличии тяги. У движенцев – свои критерии. Они оценивают пропускную способность станций и перегонов и могут настаивать на корректировках графиков подачи подвижного состава для погрузки с целью повышения равномерности вагонопотоков. Специалисты ЦФТО, осуществляющие планирование перевозок, должны учитывать мнение разных дирекций. И в этом им должны помочь цифровые технологии.

Динамическая модель загрузки инфраструктуры ОАО «РЖД» как раз и призвана помочь всем, кто связан с процессом перевозок, в принятии эффективных управленческих решений. А для этого все они должны быть завязаны на реальную потребность в перевозках, на ГУ-12. В динамическую модель также должны поступать сведения от тех АС, которые управляют перевозочным процессом, работой станций и перегонов, а также от систем, в которых отражены данные о событиях при взаимодействии с путями необщего пользования. Эти данные должны быть дополнены поступающими сведениями о фактическом продвижении отправок и степени загрузки инфраструктуры.

Разработанные алгоритмы позволяют рассчитать последовательную загрузку всех элементов инфраструктуры по пути следования вагонов с отправками и выдать прогноз на каждые из 45 плановых суток, который, в свою очередь, можно сравнить с нормативом и в итоге получить данные об узких местах. При перегрузках на маршруте заявку согласовать не получится – груз будет не протолк­нуть.

Одна из проблем в том, что сейчас решения принимаются исходя из неполных данных. Иногда они оказываются неточными. Поэтому расчеты отчасти оценочные. И у клиентов порой складывается впечатление об избыточности логического контроля на сети. А иногда они подозревают железную дорогу в том, что та нарушает принцип равного доступа к инфраструктуре. Динамическая модель загрузки инфраструктуры позволит снять многие недоразумения, потому что она способна обеспечить наряду с принципом равнодоступности еще и принцип виртуальной очереди при согласовании перевозок. Процедуры принятия решений становятся проз­рачны и понятны.

Реинжиниринг на практике

Достичь поставленных целей на практике непросто. Придется двигаться шаг за шагом по цепочке принятия решений.

Начнем с порядка расчета прогнозного времени проследования вагонов с отправками по элементам инфраструктуры. Графики движения поездов от станции к станции имеют вариативность. Причем в двух режимах. Во-первых, на основе нормативов сроков доставки грузов с оценкой загрузки станционных объектов по отправлению/прибытию и прогнозом соблюдения нормативного срока. А во-вторых, на основе информации об операциях с вагонами – соответственно с оценкой загрузки объектов инфраструктуры по маршруту. Следует найти оптимальный алгоритм прогноза.



Чтобы избежать затруднений при пропуске вагонопотоков, процесс прогнозирования представляется целесообразным осуществлять посуточно с учетом ремонтных окон и глубиной планирования до 45 суток. Такой срок позволяет выявить критические перегрузки и выработать меры по форсированию пропускной и перерабатывающей способности объектов инфраструктуры. Например, предложить формирование соединенных поездов или перераспределить сортировочные операции между несколькими станциями.

Для подобных решений потребуется собрать множество данных о текущем состоянии инфраструктуры, нормативных параметрах объектов и прогнозировании вагонопотоков (от их зарождения и продвижения до погашения). Например, в авто­матизированной системе оперативного управления перевозками (АСОУП-2Кс) накапливаются сведения о плане формирования поездов, дислокации и состоянии вагонного парка, операциях с ним, а также об отставленных от движения поездах.

В ИСУЖТ НС ТП – о возможных размерах перерабатываемых транзитных и местных вагонопотоков на технических станциях сети. Из подсистемы формирования централизованной базы данных расписания движения грузовых поездов (ЦБДГР) можно узнать о расписаниях грузовых поездов, заложенных в нормативном графике движения поездов по участкам сети, а из типовой автоматизированной системы анализа планирования и выполнения окон (АС АПВО) – о тех же нитках, но с поправками на путевые работы (с указанием места и времени работ).

О классификации станций, грузовых вагонов, грузов по ЕТСНГ почерпнем данные из справочников ЦНСИ. Отсюда же возьмем граф сети с элементами инфра­структуры. Причем зачастую мониторить все станции необязательно: пропускная способность многих из них равна аналогичному показателю прилегающих к ним участков. В выборку попадают только сортировочные, участковые и грузовые станции, по которым возможно ограничение по перерабатывающей способности.

Данные, интегрированные из автоматизированных систем ОАО «РЖД», должны послужить основой для автоматизации принятия решений о согласовании перевозки по поданной заявке формы ГУ-12 в соответствии с заявляемым графиком подачи.

Итоговый результат решений по заявке потребуется отразить в АС ЭТРАН по трем алгоритмам: «согласовано без изменений», «согласовано частично» (с предоставлением клиенту альтернативного графика подачи, если на маршруте будут выявлены узкие места) или «отклонено» (с указанием причин).

В свою очередь, информация о заявляемых в АС ЭТРАН объемах перевозок и рассчитанных маршрутах их следования с прогнозным временем продвижения становится основой для уточнения возможностей инфраструктуры на каждые сутки и, таким образом, дает возможность выявить резервы для перевозок грузов. И тем самым – снизить риски замедления пропуска вагонопотоков из-за перегрузок в работе сети и одновременно повысить качество согласования заявок ГУ-12 за счет принятия обоснованных решений специалистами не только ЦФТО, но и других дирекций, поскольку процедуры пройдут в автоматизированном режиме.

Глубокий анализ существующих в холдинге АС показал, что зачастую они не предусматривают сервисов для интеграции данных с другими продуктами. Это весьма серьезная проблема, которую придется решать. Соответствующие работы надлежит предусмотреть в ходе реализации цифровой трансформации ОАО «РЖД». В частности, комплексный проект в рамках ИСУЖТ по многим компонентам создает цифровую платформу, в рамках которой уже реализуются конкретные продукты. Так, автоматизированная система разработки технологических процессов работы железнодорожных станций уже реализована в рамках ИСУЖТ на новой платформе. Должна быть заложена возможность масштабирования и для всех остальных систем, откуда будут поступать данные в динамическую модель.

Однако следует отдавать отчет, с каким громадным потоком информации придется иметь дело. Реинжиниринг предполагает использование новых возможностей не только для обработки и хранения информации, но и для ее предоставления специалистам для принятия решений. Потребуется предусмотреть ресурсы для визуализации информации на интеллектуальной карте сети. Такой опыт уже накоплен при эксплуатации автоматизированной системы по расчету плана формирования поездов разработки ПГУПС (АС РПФП). Он доказывает, что визуализация помогает эффективнее управлять перевозками. Поэтому следует предусмотреть аналогичные подходы и в динамической модели загрузки инфраструктуры.

Заметим, что к информации о вагонах и состоянии сети можно обеспечить дос­туп и грузоотправителям – естественно, в рамках существующего правового поля. Блокчейн позволит работать с интеллектуальной картой одному грузо­отправителю независимо от другого.

Предстоит преодолеть и еще одно затруднение: на сети имеются ограничения не только технические, но и технологичес­кие, связанные с планами формирования поездов на сортировочных станциях и распределением вагонопотоков по направлениям. Например, когда основное направление забито интенсивным движением, груз можно везти кружным путем – правда, для этого надо адаптировать (пересчитать) план формирования. Значит, в рамках декомпозиции перевозочного процесса придется объединить и эти две подсистемы – планирования погрузки и расчета плана формирования поездов. Только тогда удастся принимать комплексные решения по согласованию заявок с предложением альтернативных маршрутов с иными параметрами перевозки и тарифами.

Для того чтобы облегчить работу специалистов разных подразделений, необходимо связать между собой их рабочие места. Для этого динамическую модель следует встроить в проект создания интеллектуальной системы управления перевозочным процессом. В таком случае загрузку инфраструктуры можно регулировать с помощью целого набора инструментов.

Например, становится возможным непрерывное планирование с учетом динамической загрузки инфраструктуры, автоматизированная разработка плана перевозок и плана формирования в едином контуре, экстерриториальное нормирование с учетом развития полигонных технологий, разработка вариантного графика движения поездов на глубину периода планирования перевозок (до 45 суток), гибкая динамическая дифференцированная система тарифообразования с учетом предоставления альтернативных решений клиентам и уменьшение фактора влияния человека на технологические и оперативные решения. Наконец, решается задача предоставления грузовладельцам и операторам услуг информирования о динамике перевозок с использованием визуализации на карте. Клиенты получат доступ к данным не только о дислокации вагонов, но и об их состоянии и выполняемых с ними операциях. Можно будет также видеть парк порожнего подвижного состава с его параметрами для поиска вагонов вблизи мест погрузки.

Выводы

Исходя из сказанного, можно лучше понять целесообразность развития инновационных подходов к совершенствованию транспортных технологий, а также изучения процессов зарождения и динамики грузопотоков на основе развития теории транспортных бизнес-экосистем. Такой стратегии придерживаются в ОАО «РЖД». Однако при этом необходимо лишний раз напомнить о необходимости перехода от автоматизации существующих бизнес-процессов к их реинжинирингу и разработке новых технологических процессов в рамках цифровой трансформации отрасли.

Цифровая трансформация открывает новые возможности для выполнения корпоративных задач холдинга, в первую очередь – для роста эффективности грузо­перевозок за счет оптимизации технологических процессов, направленной на повышение качества и развитие комп­лексного обслуживания грузоотправителей. Поэтому необходимо сфокусировать внимание на разработке цифровых платформ, обеспечивающих повышение конкурентоспособности холдинга прежде всего за счет выстраивания эффективных процессов, гибко адаптируемых к изменениям рыночных условий. Внед­рение новых технологий и подходов к оптимизации бизнес-процессов и технологической базы будет способствовать достижению стратегических целей ОАО «РЖД» в условиях развития цифровой экономики России.

При этом целесообразными представляются разработки технологий, благодаря которым окажется возможным решать задачи управления перевозочным процессом на основе предиктивной аналитики с использованием моделирования, самообучения, накопленных знаний и опыта специалистов, а также – создание интеллектуальной системы управления. Ядром такой системы должны являться методы и модели искусственного интеллекта, а сама система должна включать в себя все этапы управления грузовыми перевозками – от подачи заявки на перевозку до передачи грузов получателям или на смежные виды транспорта.

Следует приветствовать научный подход к разработке по заказу ЦФТО динамической модели загрузки инфраструктуры, одобренной объединенным ученым советом ОАО «РЖД», которая встраивается непосредственно в процесс планирования грузовых перевозок и позволяет повысить клиентоориентированность холдинга за счет создания инструментов управления цепочкой спроса, ориентированной на конечного потребителя (клиента) с использованием моделей искусственного интеллекта. Такой подход может являться основой для разработки маршрутов следования вагонопотоков и плана формирования грузовых поездов на основе принципов вытягивания.

Динамическая модель загрузки инфраструктуры в итоге позволит создать основу для разработки новых правил планирования перевозок грузов и недискриминационного доступа к услугам перевозки грузов железнодорожным транспортом с учетом развития транспортного рынка и возможностей цифровой трансформации процесса планирования.