Применение визуальных моделей для оценки потребности локомотивов и локомотивных бригад с учетом индивидуальных особенностей железнодорожных полигонов

Дата поступления: 
11.02.2020
Библиографическое описание статьи: 

Власов А.И. Применение визуальных моделей для оценки потребности локомотивов и локомотивных бригад с учетом индивидуальных особенностей железнодорожных полигонов / А.И. Власов, А.А. Подорин, А.Ю. Малеваный, Е.А. Лаханкин // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2020. – Т. 66 № 2. – С. 90–100. – DOI: 10.26731/1813-9108.2020.2(66).92-100

Рубрика: 
Год: 
2020
Номер журнала (Том): 
УДК: 
656.213
DOI: 

10.26731/1813-9108.2020.2(66).92-100

Файл статьи: 
Страницы: 
92
100
Аннотация: 

В рамках данной статьи рассмотрены особенности формализации работы локомотивных бригад на участках. Выявлена проблема, заключающаяся в способе описания процессов на участках обращения локомотивов. Рассмотрены основные существующие концепции реализации потоковой визуальной модели организации движения локомотивов внутри участков обращения, произведено их описание и приведены примеры их использования. Проанализированы аспекты классической методики, базирующейся на сетевой потоковой модели для формализованного описания технологии работы локомотивов и локомотивных бригад в грузовом движении. Данная методика оперирует схемами участков обращения локомотивов и работы локомотивных бригад, которые учитываются при составлении нормативного графика движения поездов. Показано, как в рамках модернизации системы «Программное обеспечение прогноза показателей работы локомотивов и локомотивных бригад на нормативный график движения грузовых поездов» под особенности полигонов Октябрьской и Западно-Сибирской железных дорог были произведены структурные и алгоритмические изменения. Данные модификации позволяют с большей гибкостью описывать участки работы локомотивных бригад. Продемонстрированы различия существующих моделей работы локомотивных бригад в зависимости от типа участков их оборота. В качестве средства моделирования предлагается использовать нотацию Business Process Model and Notation. Она призвана облегчить понимание процессов, происходящих внутри участков работы локомотивных бригад, и анализ масштаба работы бригад на участках. Предложены альтернативные варианты реализации потоковой визуальной модели перевозочных процессов для оценки потребности локомотивов и локомотивных бригад в нотации Business Process Model and Notation. Произведено сравнение существующей и предложенной концепций, на основании которого сделаны выводы.

Список цитируемой литературы: 
  1. Автоматизация расчета потребности локомотивов и локомотивных бригад на график движения поездов с учетом индивидуальных особенностей полигона Октябрьской и Западно-Сибирской железных дорог в АСГОЛ-ГДС / М.А. Агеева, Е.А. Лаханкин, А.А. Подорин и др. // Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование : сб. тр. VII науч.-техн. конф. «ИСУЖТ-2018». М. : НИИАС. C. 47–51.
  2. Развитие алгоритмов и программных средств проектирования технологии и нормирования работы локомотивов и локомотивных бригад в грузовом движении / Е.А. Лаханкин, М.А. Агеева, И.С. Кондальцев и др. // Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование : сб. тр. V науч.-техн. конф. с междунар. участием «ИСУЖТ-2016». М. : НИИАС, 2016. С. 198–201.
  3. Методические указания по расчету потребности в поездных локомотивах грузового движения и показателей их использования по графикам движения поездов (ЦДЛ-60) : утв. ОАО «РЖД» от 25.06.2014 № 266.
  4. Технология автоматизированного планирования и управления маршрутными перевозками / Е.Н. Лазарева, А.Ф. Бородин, В.В. Панин и др. // Железнодорожный транспорт. 2017. № 11. С. 16–23.
  5. Об утверждении Правил приписки железнодорожного подвижного состава, предназначенного для перевозок грузов по железнодорожным путям общего пользования, к железнодорожным станциям инфраструктуры железнодорожного транспорта общего пользования : приказ Минтранса РФ от 28.03.2006 № 35.
  6. Организация тягового обеспечения поездной работы. URL: http://bit.do/ff5Uw (дата обращения: 28.09.2019).
  7. Репин В.В. Бизнес-процессы. Моделирование, внедрение, управление. М. : Манн, Иванов и Фербер, 2013. 329 с.
  8. Chee Tahir A., Darton R.C. The process analysis method of selecting indicators to quantify the sustainability performance of a business operation // Journal of cleaner production. 2010. №. 16–17. С. 1598–1607.
  9. Which capabilities matter for successful business process change? / M.C. Jurisch, W. Palka, P. Wolf et al.  // Business process management journal. 2014. № 1. P. 47–67.
  10. Ten principles of good business process management / J. Vom Brocke, T. Schmiedel, J. Recker, et al. // Business process management journal. 2014. № 4. P. 530–548.
  11. Mcivor R.T., Humphreys P.K., Mcaleer W.E. A strategic model for the formulation of an effective make or buy decision // Management desigion. 1997. № 2. P. 169–178.
  12. Власов А.И. Системный анализ технологических процессов производства сложных технических систем с использованием визуальных моделей // Международный научно-исследовательский журнал. 2013. № 10-2 (17). С. 17–26.
  13. Власов А.И. Концепция визуального анализа сложных систем в условиях синхронных технологий проектирования // Датчики и системы. 2016. № 8-9 (206). С. 19–25.
  14. Власов А.И. Пространственная модель оценки эволюции методов визуального проектирования сложных систем // Датчики и системы. 2013. № 9 (172). С. 10–28.
  15. Власов А.И., Гоношилов Д.С. Системный анализ производства c использованием визуальных инструментов BPMN // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2019. № 3. С. 10‑16.
  16. Vlasov A.I., Gonoshilov D.S. Simulation of manufacturing systems using BPMN visual tools // Journal of Physics: Conference Series. 2019. 1353(1). URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1353/1/012043 (access date: 12.06.2020).
  17. Палагин Ю.И., В.А. Глинский, А.И. Мочалов Интермодальные транспортно-логистические процессы. экспедирование, технологии, оптимизация. СПб. : Политехника, 2019. 367 с.
  18. Музычин В.В. Решение транспортной задачи применительно к грузовым железнодорожным перевозкам // Вестник БФУ им. И. Канта. Сер.: Физико-математические и технические науки. 2017. № 1. С. 38–47.
  19. Артюхин В.В. Прогнозирование чрезвычайных ситуаций с помощью дискретной оптимизации и современных программных средств // Технологии гражданской безопасности. 2014. Т. 11. № 1 (39). С. 86–91.
  20. Экономика железнодорожного транспорта: Вводный курс / Н.П. Терешина, В.А. Подсорин, Ю.И. Соколов и др. Саратов. ГК IPR MEDIA, 2019. 418 с.