Scientific journal

Modern high technologies

ISSN 1812-7320

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,940

На реализацию производственного процесса – железнодорожных перевозок в компании ОАО «РЖД» приходится до 80 процентов ее расходов. Из них на техническую эксплуатацию инфраструктурного комплекса приходится более 66 процентов [1]. Процесс технической эксплуатации – ресурсоемкий процесс, а за его реализацию, в силу разнородности инфраструктуры, ответственны различные хозяйства и предприятия. Для них процесс технической эксплуатации является главным процессом. Задачи рационализации усилий и расходов, а также обеспечения эффективности при обеспечении требуемого качества реализации производственных процессов представляют интерес для любого предприятия, однако для компании ОАО «РЖД» в настоящее время актуальность решения таких задач велика и возрастает с каждым годом. Это связано с тем, что реализуемый на сегодняшний день процесс технической эксплуатации, основанный преимущественно на регламентном подходе, недостаточно эффективен при тех ресурсах, которые доступны. Так на протяжении последних двух десятилетий в основном по причине недостатка ресурсов многие регламентные работы выполнялись с пропуском сроков, не полностью, либо вовсе не выполнялись. Например, вместо замены оборудования с завершенным назначенным сроком службы массово выполнялось неоднократное продление эксплуатации. В итоге только по критичной по выходу из строя инфраструктуре текущий износ превышает 70 процентов, а по некоторым оценкам – 85 процентов.

Материалы и методы исследования

В течение ряда лет в компании активно разрабатывают и внедряют в различные процессы информационные системы, в том числе системы, предназначенные для реализации технической эксплуатации инфраструктуры. В них регистрируется и производится оперативный обмен самой различной информацией о самой инфраструктуре, различных аспектах ее функционирования и технической эксплуатации. Охват распределенными информационными ресурсами различных технологических процессов таков, что в настоящее время говорят о феномене «цифровой трансформации железной дороги» [2].

В рамках цифровой трансформации железной дороги задачу управления технической эксплуатацией железнодорожной инфраструктуры можно решить на новом уровне. В частности, становится возможным реализовать идею адресного распределения ресурсов, в том числе с учетом большого числа различных ограничений, а также фактической потребности инфраструктуры и гибко ранжированных требований к качеству ее функционирования.

Существующие информационные системы могут рассматриваться как основа для более глубокой цифровой трансформации процессов, так как в них уже накоплен большой объем различных фактических данных, сложная аналитическая обработка которых до настоящего времени практически не реализовывалась, но в случае реализации позволила бы решать самые разные задачи, связанные с технической эксплуатацией инфраструктуры. В настоящее время уже имеется огромный интерес к применению этих данных для решения следующих задач:

– объективная оценка состояния инфраструктуры, контроль и обеспечение качества деятельности структурных подразделений хозяйств;

– определение потребных объемов ресурсов при заданной схеме их распределения;

– определение наиболее эффективной схемы их распределения при их недостатке;

– минимизация стоимости жизненного цикла отдельных изделий и инфраструктуры в целом;

– распределение ресурсов между процессами технического обслуживания и ремонта, капитального ремонта, модернизации технических средств;

– планирование деятельности подразделений на различные интервалы времени;

– прогнозирование последствий для инфраструктуры различных управленческих решений.

И перечень задач постоянно расширяется.

Первые попытки решения некоторых из указанных задач методами предиктивной и прескриптивной аналитики уже предприняты и получены положительные результаты, подтверждающие их перспективность. Так, в хозяйстве автоматики и телемеханики на основе данных информационных систем и их вычислительных мощностей выполняется расчет показателей качества функционирования инфраструктуры и комплексная оценка деятельности подразделений.

В настоящее время агрегируются данные из следующих информационных систем:

СТДМ – данные об отказах и предотказных состояниях инфраструктуры [3];

ЕК АСУИ – данные об отступлениях от норм содержания инфраструктуры;

АСУ-Ш-2 – данные об отказах инфраструктуры;

КАСАНТ – данные об отказах, вызвавших существенные нарушения перевозочного процесса.

Результаты исследования и их обсуждение

Первый опыт показал, что применение информационных систем может позволить:

– автоматически выполнять сбор большого объема статистической информации из различных источников;

– качественно выполнять весьма сложные с математической точки зрения и требующие высокой квалификации расчеты;

– снизить количество ошибок за счет выявления противоречий и перекрестных проверок;

– обеспечить высокую оперативность расчетов для инфраструктуры с различным уровнем детализации (вплоть до реального времени);

– сделать принципиально возможным решение оптимизационных задач большой размерности.

Вместе с тем был выявлен ряд существенных проблем:

1. Данные в информационных системах прирастают достаточно высокими темпами. Например, только по одной системе железнодорожной автоматики за год может быть зарегистрировано несколько тысяч отступлений от норм содержания и сотни предотказных состояний, а количество самих систем на сети превышает 13 тысяч.

2. Информационные системы имеют различную архитектуру и реализованы на разных технологиях. Одни и те же данные в них частично повторяются, но, как правило, представлены по-разному и описывают разные свойства объекта, с использованием различных категорий и справочников.

3. Информационные системы на местах внедрены в технологические процессы достаточно неравномерно. Данные регистрируются в них с разной полнотой.

4. Большая часть первичных данных вводится операторами вручную, что приводит к различным субъективным искажениям в данных.

5. Ни одна отдельная информационная система не обладает полнотой данных для решения задачи оценки качества функционирования инфраструктуры.

6. Для решения ряда задач необходимые виды данных отсутствуют вовсе и требуется доработка существующих информационных ресурсов с целью предоставления возможности сбора таких данных, их накопления. Кроме того, требуется разработка соответствующих справочников для первичной обработки и классификации данных.

7. Спецификой хранимых в системах статистических данных является наличие существенного количества «промахов».

Агрегированием (объединением) данных из существующих информационных систем и выполнением расчета ряда показателей в настоящее время занимаются две вновь разработанные системы: АС АНШ и АС АНПШ. Однако вопросы полноты, непротиворечивости, точности агрегируемых данных остаются открытыми, в том числе и по причине сложившейся практики работы с данными оперативного персонала структурных подразделений.

Так, в 2019 г. проводился корреляционный анализ между различными данными на основе сводных отчетов АС АНШ [4]. Данные включали в себя 17 наименований, характеризовали дорожный уровень. Результаты оценки корреляции в данных, используемых в настоящее время для расчета показателей качества функционирования инфраструктуры, сведены в табл. 1, 2 и 3. Они относятся к станционным и перегонным системам Октябрьской железной дороги в общем количестве 1432. Ранжирование выполнялось по величине выявленной связи, классифицированной по шкале Чеддока [5]. Сочетания, где корреляционная связь слабая либо отсутствует вовсе, пропускались.

Таблица 1

Высокая положительная и отрицательная корреляция эксплуатационно-технических показателей на примере Октябрьской железной дороги

Таблица 2

Умеренная отрицательная корреляция эксплуатационно-технических показателей на примере Октябрьской железной дороги

Таблица 3

Умеренная положительная корреляция эксплуатационно-технических показателей на примере Октябрьской железной дороги

Как показал анализ корреляции, аналогичные оценки существенно расходятся для разных железных дорог, что можно объяснить различными причинами. Кроме того, в случае построения регрессионных моделей можно столкнуться с проблемой мультиколлинеарности в данных [6].

Дополнительно оценивалась теснота взаимосвязи между связанными величинами.

При сопоставлении средней величины фактического времени до восстановления с регламентным временем устранения отказов, для Октябрьской железной дороги была получена высокая величина корреляции – 0,74, что говорит о хорошей обоснованности регламентного времени, тогда как для других дорог величина аналогичного показателя падала до 0,15, то есть соответствовала практическому отсутствию взаимосвязи, а, следовательно, низкой объективности задания регламентного времени.

Таким образом, корреляционный анализ можно рассматривать как один из возможных инструментов, для оценки объективности данных о различных инцидентах, регистрируемых в информационных системах хозяйства автоматики и телемеханики, наряду с методами логического, когнитивного анализа и рядом иных [7].

Заключение

В части дальнейшего развития информационных систем, в том числе в части реализации прескриптивной аналитики для выработки управленческих решений по технической эксплуатации инфраструктуры видится проблема ресурсоемкости. Несмотря на бурное развитие вычислительной техники и рост ее вычислительных возможностей, а также ожидаемое отсутствие необходимости расчетов в реальном масштабе времени при решении некоторых задач технической эксплуатации, проблема недостатка вычислительных ресурсов может оказаться критичной. Существующие информационные системы решают множество задач, а новые задачи выступают дополнительной, причем существенно более сложной с вычислительной точки зрения нагрузкой. Некоторые из них, такие, например, как задача оптимального распределения различных ресурсов по сети железных дорог, очевидно, не могут быть решены за разумное время точными методами ввиду их огромной размерности. Выходом, помимо использования высокопроизводительных вычислительных ресурсов, видится применение моделей искусственного интеллекта, но конкретная область его применения и возможные риски требуют отдельной оценки.