Россия
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
Россия
Цель: одно из основных направлений цифровой трансформации экономики — внедрение технологий, основанных на применении цифровых двойников объектов. В статье рассмотрен вариант использования этой технологии для анализа периода нахождения пассажирского вагона в неиспользуемом парке для проведения его планового ремонта, продолжительность которого влияет на общую величину непроизводительного простоя подвижного состава и эффективность работы пассажирского комплекса. Предложено использовать самонастраивающиеся технологии и математические модели временных составляющих процесса, связанного с отвлечением от перевозок пассажирского вагона для проведения планового ремонта крупного объема (капитального и деповского). Рассмотрены поэлементные периоды отвлечения от эксплуатационного процесса — от момента перевода пассажирского вагона в нерабочий парк (в информационной системе) с отцепкой от состава до возвращения его в поезд после выполненного планового ремонта. Определение законов распределения для каждой составляющей процесса позволяет обосновать планируемую загрузку ремонтных мощностей предприятий, объем наличного эксплуатационного парка вагонов с последующей привязкой к суточному плануграфику работы станции формирования поездов, а также планировать мощность вагоноремонтной базы для выполнения деповского и капитального ремонта. В работе приведен пример использования цифрового двойника процесса отвлечения пассажирского вагона в неиспользуемом (нерабочем) парке для проведения планового ремонта. В статье рассматриваются использование самонастраивающейся технологии и математические модели временных составляющих процесса, связанного с отвлечением от перевозок пассажирского вагона для проведения планового ремонта крупного объема. Метод: вероятностно-статистический анализ. Результаты: предложенный метод дает возможность в режиме реального времени планировать и корректировать эксплуатационные показатели эффективности использования вагонного парка по мере накопления статистической информации с учетом возможных возникновений форс-мажорных обстоятельств, а также моделировать случайное отклонение от нормируемых продолжительностей (при наличии последних). Практическая значимость: результаты работы имеют практическое значение для структурных предприятий вагоноремонтного комплекса, а также для собственников, перевозчиков и операторов нетягового подвижного состава.
пассажирский вагон, плановый ремонт крупного объема, организация процесса отвлечения вагона для планового ремонта, случайная величина, вероятностная модель, технология цифрового двойника
1. Влияние обострения глобальных вызовов на стратегию цифровой трансформации наукоемких производств / Т. Н. Шушунова [и др.] // Транспортное дело России. 2022. № 1. С. 131–133.
2. Устич П. А., Иванов А. А., Мажидов Ф. А. Применение информационных технологий в системе технического обслуживания и ремонта вагонов // Бюллетень транспортной информации. 2016. № 9 (255). С. 13–21.
3. Столяров А. Д., Файзуллина А. М., Абрамов В. И. Цифровая трансформация логистики предприятия с использованием цифровых двойников // Beneficium. 2024. № 2 (51). С. 23–31.
4. Экономика организации (предприятия): учеб. пособие для студентов вуза, обучающихся по направлениям подготовки 38.03.01 Экономика, 38.05.01 Экономическая безопасность / Т. К. Руткаускас [и др.]. 2-е изд., перераб. и доп. Екатеринбург: Изд-во УМЦ УПИ, 2018. 260 с.
5. Клюшин А. В. Цифровой двойник модели вагона. Основы концепции, подходы к реализации и перспективы // Актуальные вопросы эксплуатации подвижного состава в современных условиях: материалы Международной студенческой научно-практической конференции (Нижний Новгород, 21 апреля 2021 года). Н. Новгород, 2022. С. 70–74.
6. Лакин И. К., Семенов А. П. Использование технологии «Цифровой двойник» при управлении ремонтом локомотивов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2019. № 3 (63). С. 89–98.
7. Об установлении норм простоя пассажирских вагонов при техническом обслуживании, деповском и капитальном ремонте: указание МПС России от 23.12.1997 № В-1465у.
8. Плохих И. В. Оценка и анализ показателей готовности высокоскоростного поезда Velaro RUS («Сапсан») с учетом опыта России и Германии: дисс. … канд. техн. наук. М., 2013. 217 с.
9. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. 4-е изд., стереотип. М.: Наука, 1969. 576 c.
10. Программа оценки эффективности использования пассажирских вагонов на основе мониторинга и статистической обработки данных эксплуатации: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024688607 Российская Федерация. № 2024686940 / Шинкарук А. С., Беспалько С. В., Иванов А. А.; заявл. 06.11.2024; опубл. 28.11.2024.
