Информатизация железнодорожного транспорта в условиях рыночной экономики

АЛЕКСАНДР МИШАРИН
кандидат экономических наук,
начальник Свердловской железной дороги

• На железнодорожном транспорте необходимо создать мощную информационную среду, позволяющую автоматизировать основные процессы управления
• Двухуровневая модель управления грузопотоками состоит из решающей части, в которой находятся оптимизационные модели,
и проверяющей, включающую имитационную модель
• Расчеты показали, что оптимизация управления потоками грузов дает возможность существенно сократить резервы вагонов при сохранении надежности обслуживания грузовых фронтов

Федеральный железнодорожный транспорт является важнейшей составляющей транспортной системы страны. На его долю приходится свыше 80% внутреннего грузооборота и более 43% пассажирооборота. Железные дороги несут главную нагрузку по перевозке таких грузов, как уголь, руда, черные металлы, лесоматериалы, удобрения; по ним доставляется треть нефтепродуктов.

Это одна из самых сложных отечественных производственных структур: 22 тыс. локомотивов перемещают 813 тыс. грузовых и более 25 тыс. пассажирских вагонов по магистралям общей протяженностью 85 тыс. км; тысячи станций осуществляют сортировку вагонов, погрузку и выгрузку продукции, посадку и высадку пассажиров. Причем данная отрасль представляет собой ярко выраженную структурно и функционально связанную систему, которая должна работать как единое целое, в силу чего имеет развитую подсистему диспетчерского управления.

С переходом на рыночные отношения в отрасли произошло резкое усложнение функций управления. Если раньше основная задача железных дорог формулировалась как «перевозки», то теперь – как «транспортное обслуживание». Разница между ними следующая. При взаимодействии транспорта и производства возникают так называемые стыковые потери. Для их минимизации предприятия создают резервы перерабатывающей способности складов, содержат дополнительные пути, вагоны, локомотивы, штат. Из-за несвоевременного подвода порожняка и грузов оборудование простаивает. При первой задаче стыковые потери относились на производство, при второй – на железные дороги. Именно транспорт сегодня старается обеспечить надежные и эффективные связи между поставщиками и потребителями, т.е. сделать территориально распределенную производственную систему более высокоорганизованной.

В новых условиях нужно не просто перевезти груз (допустим, выдержав срок доставки), а осуществить транспортное обслуживание по различным классам качества, минимизируя стыковые потери. Отмечу, что ранее решению данной проблемы мешала прежде всего чрезвычайная перегрузка железных дорог. Поэтому потребовалась автоматизация всех управленческих процессов в отрасли, без чего не может быть достигнуто качественное транспортное обслуживание с минимальными резервами.

Создание информационной среды

В первую очередь автоматизация коснулась информационных процессов, для чего разработана и запущена отраслевая программа информатизации. Это позволило существенно повысить достоверность информации, ускорить ее доставку (с помощью современных сетей передачи данных), хранить огромные массивы информации и осуществлять быстрый доступ к ней (используя мощные ЭВМ и рациональное построение баз данных), выполнять сложный анализ (что требуется для принятия эффективных решений).

Существовавшие ранее на железнодорожном транспорте информационно-управляющие системы не соответствовали требованиям времени. В этой сфере имели место следующие проблемы:

• неразвитая сеть передачи данных;

• слабая техническая оснащенность;

• большое разнообразие информационных систем;

• устаревшее программное обеспечение;

• недостаточная типизация решений;

• нехватка аналитических приложений;

• ручной ввод информации;

• отсутствие систем автоматизированного управления.

В настоящее время системы информатизации должны отвечать следующим запросам:

• автоматизации не отдельных рабочих мест и функций, а сквозных комплексных информационных технологий, полностью поддерживающих бизнес-процессы отрасли;

• ориентации на новые программно-технические средства и современную сеть передачи данных;

• стандартизации интерфейсов между информационно-технологическими комплексами;

• максимально автоматическому вводу данных;

• применению средств аналитической обработки информации для поддержки принятия решений;

• построению информационно-управляющих систем на базе оптимизационных и имитационных моделей.

В целом в отрасли предстоит построить мощную информационную среду (см. рис. 1), что создаст основу для формирования системы автоматизированного управления железнодорожным транспортом.

Основные задачи управления

На железнодорожном транспорте существует два класса задач – управление грузопотоками и управление технологическими процессами.

Первый класс задач касается согласованного подвода грузов к крупным потребителям (речь идет не только о равномерной доставке отдельных грузов, но и об эффективном транспортном обслуживании в целом), портам (важность этой задачи определяется тем, что имеют место огромные потери из-за накопления в припортовых складах грузов, ждущих подхода судна и погрузки) и пограничным переходам. Сюда же относится управление потоками порожняка, которые в новых условиях стали многоструйными, причем оперировать приходится вагонами, принадлежащими как России, так и странам СНГ. При рассмотрении перечисленных задач в динамике возникают тысячи вариантов решения. Естественно, никакой диспетчер не в состоянии выбрать лучший вариант в разумные сроки. Необходимо строить специальные динамические модели управления.

Второй класс связан с управлением поездной и маневровой работой. Он включает оптимизацию поездообразования, составление оперативного графика движения в специфических условиях, расчет варианта плана формирования при изменении ситуации и т.п.

Для реализации названных задач в отрасли создается сеть центров управления перевозками (ЦУП) – интегрированная система мониторинга перевозочного процесса и диспетчерского управления на уровне МПС в целом и отдельных дорог.

Двухуровневая модель управления грузопотоками

В общем случае автоматизированная система управления (рис. 2) включает информационную и управляющую подсистемы. Последняя состоит также из двух частей – решающей и проверяющей.

В решающей части находятся модели, позволяющие найти оптимальную в динамике схему потоков. В качестве таких моделей в отрасли используются «Динамическая транспортная задача с задержками» (ДТЗЗ) и ее дальнейшее развитие – «Метод динамического согласования» (МДС), которые подробно представлены в работах П. Козлова и С. Миловидова¹.

ДТЗЗ формулируется следующим образом: рассчитать наилучшую схему потоков, чтобы обеспечить рациональные транспортные связи между поставщиками и потребителями в динамике. В данной модели принимаются во внимание следующие моменты:

• ритм работы поставщиков и потребителей;

• стоимость доставки по направлениям;

• сроки доставки;

• ограничения по пропускной способности линий;

• ограничения по перерабатывающей способности фронтов;

• ограничения по вместимости парков путей и складов;

• стоимость ущерба от недопоставки груза тому или иному получателю.

Если в ДТЗЗ учитывается динамика производства и потребления, запасов и наличия грузов в пути, то МДС дополнительно позволяет осуществлять корректировку программ поставщиков с целью найти наилучшее распределение потоков между ними и потребителями, т.е. перенос производства на более ранний момент времени. Эта модель дает возможность получить оптимальную в динамике структуру потоков с учетом:

• сокращения затрат на передвижение потоков и простои вагонов;

• уменьшения ущерба от недопоставки порожняка;

• особенностей структуры объекта;

• варьирования во времени основных параметров объекта;

• изменяющихся ритмов работы фронтов погрузки и выгрузки.

Из сказанного видно, что благодаря МДС можно согласовать ритмы поставщиков и потребителей таким образом, чтобы они соответствовали возможностям транспорта. С его помощью решается задача  гармоничной увязки в едином технологическом процессе отправителей, получателей и транспорта, что особенно важно для рыночной экономики. При этом в общем случае с учетом экономической целесообразности динамической корректировке могут подвергаться программы работы и поставщиков, и потребителей, и транспорта.

Основу проверяющей части составляет имитационная модель, которая позволяет подробно отображать работу объекта. Она строится с помощью системы ИСТРА. Если оптимизационная модель рассчитывает схему потоков, то имитационная проверяет реализуемость этой схемы. В случае успешной реализации выдается решение, а при неудаче условия задачи корректируются, и процесс повторяется. Работая с частично формализованными знаниями, имитационная модель воспроизводит (имитирует) технологический процесс максимально близко к реальности, но в ускоренном режиме.

Система ИСТРА дает возможность строить модели различных объектов железнодорожного транспорта – станций, узлов, полигонов, стыковых пунктов, различных видов транспорта. Модель может быть подробной (вплоть до стрелок, локомотивов, бригад) или укрупненной. После имитации технологического процесса выдается исчерпывающий набор количественных и качественных показателей (сколько вагонов прибыло или убыло, сколько грузов выгружено, занятость путей, стрелок, локомотивов и т.п.). Показываются узкие места, т.е. устройства и операции, вызывающие наибольшие задержки. При необходимости можно вывести суточный план-график установленной формы.

Модель может строиться полуавтоматически и автоматически. В первом случае в описании технологического процесса участвует пользователь, во втором, реализованном только для сортировочных станций, система просит пользователя сообщить параметры станции (структура потоков, число локомотивов и т.п.) и затем самостоятельно описывает технологический процесс.

Особенностью системы ИСТРА является возможность отображения не только технологических процессов, но и имитировать процессы передачи информации с учетом искажений и потерь, а также иерархическое управление.

Имитационная модель транспортной системы служит для проверки и уточнения результатов, полученных при решении оптимизационной задачи. В ней задаются те же ритмы и объемы погрузки на грузовых фронтах, что и в последней. Ритмы подвода передач с порожними вагонами на станции и их состав фактически являются плодом оптимизационных построений. Однако принятие во внимание схемы путевого развития, технологии работы, имеющегося парка маневровых и поездных локомотивов позволяет получить более точные результаты, чем при оптимизационных расчетах.

Экономическая эффективность оптимального управления потоками транспортной системы

Рассмотрим данную проблему применительно к двухуровневой системе автоматизированного управления транспортного района, обслуживающего промышленный узел. Для этого условимся понимать под структурой объекта (станций транспортного района и примыкающих к ним грузовых фронтов):

• схему путевого развития;

• размещение мест стоянок маневровых и вывозных локомотивов;

• расположение погрузочно-выгрузочных механизмов.

Схема путевого развития моделируется при помощи логических, базисных (бункерных) и промежуточных элементов. Базисными элементами являются приемоотправочные, главные и вытяжные пути, перегоны, грузовые фронты и т.д. Промежуточными элементами выступают стрелки или их группы, которые занимаются одновременно во всех передвижениях, которые по ним возможны, а также те пути, где не допускается стоянка вагонов.

Приемоотправочные пути, пути накопления порожних и груженых вагонов, склады отображаются при помощи единичных бункерных элементов. Так называемые обобщенные бункерные элементы в модели используются для описания различных укрупненных параметров, например числа вагонов определенного типа по станции. Каждому бункерному элементу задается предельная емкость, которая определяется максимальной вместимостью соответствующих путей или складов для принятой технологии работы. Для сохранения идентичных условий она равна вместимости соответствующих узлов сети оптимизационной задачи.

Технологический процесс моделируется при помощи различных операций с использованием логических элементов. В частности, так отображаются передвижения по станции. Продолжительность занятости последних указана со случайным разбросом, при этом вид закона распределения и его параметры определялись на основе статистики. Трансформации состояния бункерных элементов имитируют процессы изменения числа вагонов на пути, грузовом фронте и т.д. Бункерные элементы-фиксаторы запоминают управляющие решения.

Всего модель для рассматриваемого района включает в себя 282 элемента, в том числе 205 логических, 37 единичных и 23 обобщенных бункерных. Технологический процесс в ней представлен 48 операциями. Последовательность их выполнения отображена при помощи таблицы взаимосвязи операций, которая разработана на основании существующей технологии.

В ходе экспериментов взаимодействие имитационной и оптимизационной моделей отрабатывалось следующим образом. Сначала на основе первой воспроизводилась существующая организация работы. В частности, имитировались неравномерность прибытия груженых вагонов, колебания ритмов погрузки и выгрузки, а также продолжительности выполнения поездных, маневровых и грузовых операций. Далее рассчитывался требуемый суммарный запас порожних вагонов и его распределение по станциям и фронтам. При этом учитывалось, что грузовые фронты должны быть обеспечены конкретными типами порожних вагонов в соответствии с ритмами погрузки. Задержки допускались до 30 мин. (это позволяет не нарушать технологию производства). Последовательными итерациями запас порожняка был доведен до минимально необходимого уровня (без учета некоторых моментов, в частности, при отсутствии длительного прогноза о ритмах прибытия и выгрузки грузов). Величина суммарного запаса в районе при этих условиях составила 144 вагона (72 полувагона, 18 крытых и 54 штыревые платформ).

Затем имитировалась ситуация, когда управляющая подсистема рассчитывает оптимальную в динамике структуру потоков порожних вагонов (при наличии достаточного прогноза). С помощью ДТЗЗ определены ритмы отправления порожняка от всех пунктов выгрузки по всем пунктам погрузки. Эти результаты преобразованы в вид, понятный имитационной модели. Затем была предпринята попытка воспроизвести на имитационной модели процесс, рассчитанный на оптимизационной. Как правило, эти два процесса точно не совпадают.

Отмечу, что в качестве критериев реализуемости оптимального процесса взяты следующие моменты:

• работа ни одного из фронтов транспортного района не задержана из-за отсутствия порожняка более чем на 30 мин.;

• структура потоков в динамике в обоих процессах совпадает с точностью до допустимого отклонения (по величине струи потока до 10%, по времени отправления передачи до 15 минут; при этом суммарные потоки за весь расчетный период должны практически совпадать).

Если критерии не выполняются, то корректируются исходные параметры для оптимизационной модели, и процесс повторяется. Чаще всего различие возникает из-за того, что дуга в графе оптимизационной модели не точно имитирует работу некоторой части схемы путевого развития в конкретных условиях. В большинстве случаев процессы в моделях можно сблизить корректировкой времени хода по тем или иным дугам и изменением их пропускной способности.

Во всех расчетах в качестве исходных задействованы следующие условия:

• схема путевого развития (в том числе ее параметры);

• расстановка локомотивов;

• время выполнения всех операций технологического процесса;

• ритмы прибытия груженых вагонов;

• ритмы выгрузки;

• требуемые ритмы погрузки.

Из оптимизационной модели в имитационную передаются:

• распределение по фронтам и станциям начального запаса определенных типов порожних вагонов;

• структура потоков порожняка в транспортном районе – количество тех или иных вагонов в каждой передаче, станция отправления и назначения;

• моменты отправления передачи.

Расчет на оптимизационной модели производился при нулевых начальных запасах. Отмечу, что при этом неудовлетворенный спрос порождает некую величину (фиктивную) минимально необходимого запаса по каждому пункту при оптимальном управлении потоками. На основе полученных данных расчет производится еще раз. В нашем случае необходимый запас составил 64 вагона (32 полувагона, 8 крытых и 24 штыревые платформы), причем простои вагонов сократились в среднем с 3 ч 5 мин. до 1 ч 46 мин. (табл. 1).

Однако проверка данного решения на имитационной модели обнаружила невозможность его реализации. Суммарное промедление при выполнении операций составило 10 ч 6 мин. (табл. 2), и возникли недопустимые задержки в обслуживании фронтов (табл. 3): фронт 1 – 2 ч 57 мин.; фронт 2 – 3 ч 1 мин.; фронт 7 – 1 ч 6 мин.

При этом структура потоков в обоих расчетах имеет расхождение более допустимого. На основе дополнительного анализа установили, что начальный запас должен составлять 69 вагонов. Произведена корректировка параметров. В новом расчете на оптимизационной модели средний простой возрос незначительно (с 1 ч 46 мин. до 1 ч 49 мин.), но структура потоков несколько изменилась. Проверка второго расчета на имитационной модели показала, что он ближе к возможному (табл. 1-3 – 1-ая корректировка). Задержка при выполнении операций снизилась на 4 ч (с 10 ч 6 мин. до 6 ч 1 мин.). Однако заминки в обслуживании некоторых фронтов (фронты 3, 4, 5) все еще недопустимо велики.

В третьем расчете (2-ая корректировка) начальный запас увеличили до 73 вагонов. Проверка показала его реализуемость. Все промедления в подаче вагонов на фронты погрузки стали меньше принятой нами нормы. Суммарная задержка при выполнении операций снизилась еще на 2 ч 40 мин. Структура потоков в обоих расчетах практически совпадает. При этом по сравнению с существующей технологией необходимый запас вагонов сократился в 2 раза, а простой порожняка – в 2,4 раза. Причем уменьшились простои всех типов вагонов и задержки в обслуживании всех фронтов.

Из сказанного видно, что оптимизация управления потоками в транспортной системе позволяет существенно сократить необходимые резервы вагонов при сохранении надежности обслуживания фронтов. В выбранном районе экономия составит 1,25 млн руб. в год (а во всем узле – порядка 6 млн). Отмечу, что немалый потенциал увеличения экономической эффективности связан с такими неучтенными здесь факторами, как сокращение числа путей благодаря уменьшению резерва вагонов, а также снижение ущерба от срыва работы производственных агрегатов из-за невозможности обеспечить столь высокие резервы.

Таблица 1

Таблица 2

Перспективы

Автоматизация управления потоками позволит добиться более эффективной работы железнодорожного транспорта, в частности, повысить качество транспортного обслуживания предприятий, осуществить согласованный с подходом судов подвод грузов в порты. С этой целью в отрасли недавно организован Российский институт управления на железнодорожном транспорте (головной в МПС), он ведет разработку внутриотраслевых информационных систем и систем автоматизированного управления. Кроме того, решением МПС и Министерства транспорта, используя задел первого, предусмотрено формирование единой информационной среды, к которой будут иметь доступ и отправители, и получатели грузов. Рассмотренные механизмы поддержки принятия решений дадут возможность создать гармоничное взаимодействие всех видов транспорта и обеспечить надежные и эффективные транспортные связи в рыночной экономике.

Таблица 3

¹Миловидов С.П., Козлов П.А. Динамическая транспортная задача с задержками в сетевой постановке. – Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. – 1982. – № 1; Козлов П.А., Миловидов С.П. Метод динамического согласования производства и транспорта. – Вопросы комплексного развития ПТ. Труды ИКТП, выпуск 105. – М. – 1984.