УМНОЕ УПРАВЛЕНИЕ
ПОДВИЖНЫМ СОСТАВОМ
ПОДВИЖНЫМ СОСТАВОМ
НАШИ РЕШЕНИЯ ДЛЯ Ж/Д ПЕРЕВОЗОК
Решение по автоматизации управления
подвижным составом полувагонов, вагонов,
контейнеров и цистерн
подвижным составом полувагонов, вагонов,
контейнеров и цистерн
Наш продукт решает три задачи: прогнозирование движения, управление подвижным составом, визуализация движения и местоположения подвижного состава. В дополнение мы прогнозируем ремонты и отцепки на основе прогноза износа колесных пар.
Модуль прогнозирования решает задачи прогноза времени движения подвижного состава и операций над ним. Наш продукт дает прогноз времени вагона в пути как на момент до отправления (по накладной), так и в движении вагона (на основе операций). Кроме собственно времени в пути наш продукт прогнозирует как длительность отдельных операций, например, погрузку/выгрузку, так и вероятность отдельных операций, например, отцепки. Также наше решение позволяет прогнозировать доступное количество вагонов на станции под погрузку на заданную дату.
Рабочее место оператора представляет собой управленческий кок-пит для функций Движенцев и Логистики. Модуль управления интегрирует в себе данные из разнообразных систем включая системы РЖД, внутренние системы учета подвижного состава, системы планирования наличия подвижного состава на станциях под операции, договорная информация на уровне клиента. Фактические данные модуль управления обогащает прогнозными, получаемыми от модуля прогнозирования. Модуль управления представляет информацию в виде управленческих дэшбордов с учетом процессов работы соответствующих функций. Дэшборды позволяют не только отображать информацию, но и, прежде всего, вносить изменения, таким образом управляя движением подвижного состава.
Модуль визуализации отображает сводную информацию по наличию и движению подвижного состава в виде карты железных дорог. На карте по аналогии с картами пробок для автомобилей с помощью цветов отображается состояние движения на разных участках дорог в разрезе количеств вагонов, так и в разрезе средних скоростей за различные периоды. Кроме этого отображается загрузка станций, включая портовые, количества и точки бросания вагонов. Непосредственно на карте можно запрашивать маршруты и прогнозные времена движения из А в Б или по составным траекториям.
Модуль прогнозирования решает задачи прогноза времени движения подвижного состава и операций над ним. Наш продукт дает прогноз времени вагона в пути как на момент до отправления (по накладной), так и в движении вагона (на основе операций). Кроме собственно времени в пути наш продукт прогнозирует как длительность отдельных операций, например, погрузку/выгрузку, так и вероятность отдельных операций, например, отцепки. Также наше решение позволяет прогнозировать доступное количество вагонов на станции под погрузку на заданную дату.
Рабочее место оператора представляет собой управленческий кок-пит для функций Движенцев и Логистики. Модуль управления интегрирует в себе данные из разнообразных систем включая системы РЖД, внутренние системы учета подвижного состава, системы планирования наличия подвижного состава на станциях под операции, договорная информация на уровне клиента. Фактические данные модуль управления обогащает прогнозными, получаемыми от модуля прогнозирования. Модуль управления представляет информацию в виде управленческих дэшбордов с учетом процессов работы соответствующих функций. Дэшборды позволяют не только отображать информацию, но и, прежде всего, вносить изменения, таким образом управляя движением подвижного состава.
Модуль визуализации отображает сводную информацию по наличию и движению подвижного состава в виде карты железных дорог. На карте по аналогии с картами пробок для автомобилей с помощью цветов отображается состояние движения на разных участках дорог в разрезе количеств вагонов, так и в разрезе средних скоростей за различные периоды. Кроме этого отображается загрузка станций, включая портовые, количества и точки бросания вагонов. Непосредственно на карте можно запрашивать маршруты и прогнозные времена движения из А в Б или по составным траекториям.
| Подробнее |
Технологии в разработке продукта
Машинное обучение - использование Python и библиотеки LightGBM для построения решающих деревьев, а также визуализация live данных местонахождения вагонов и бросаний
- 1ДанныеИсторические данные о поездках вагонов и времени их простоя на станциях
- 2МоделированиеПостроение моделей машинного обучения для прогноза заданных характеристик
- 3ВизуализацияИспользование данных реального времени для отображения текущей загруженности ж/д дорог
Модуль прогнозирования времени
движения подвижного состава
движения подвижного состава
Прогноз времени вагона в пути
Под конечными станциями понимается станции отправления и назначения (А и Б), а не промежуточные станция в пути. Прогноз времени прибытия на конечные станции осуществляется повагонно.
Решаем задачу прогноза времени в пути, так как время прибытия = время отправления + время в пути.
Выборка разделена на группы по расстояниям между конечными станциями. Чем больше дистанция, тем точнее прогнозирует предиктивная модель. Для оценки точности используется метрикa MAPE - средняя абсолютная ошибка в процентах
Решаем задачу прогноза времени в пути, так как время прибытия = время отправления + время в пути.
Выборка разделена на группы по расстояниям между конечными станциями. Чем больше дистанция, тем точнее прогнозирует предиктивная модель. Для оценки точности используется метрикa MAPE - средняя абсолютная ошибка в процентах
Прогноз времени вагона на станции
Прогноз времени вагона на станциях начала и конца рейса. Это время состоит из времени разгрузки текущего рейса, времени простоя на станции и времени погрузки на следующий рейс.
Время погрузки и разгрузки можно описать операциями над вагонами, что повысит точность модели при использовании live данных об операциях.
Выборка разделена на группы по среднему времени на станциях. Чем больше в среднем времени вагон проводит на станции, тем меньше точность модели. Это связано с тем, что сложнее всего прогнозировать простой вагона на станции.
Суммарно, для 96% станций не только средняя, но и максимальная ошибка не превышает 50%.
Время погрузки и разгрузки можно описать операциями над вагонами, что повысит точность модели при использовании live данных об операциях.
Выборка разделена на группы по среднему времени на станциях. Чем больше в среднем времени вагон проводит на станции, тем меньше точность модели. Это связано с тем, что сложнее всего прогнозировать простой вагона на станции.
Суммарно, для 96% станций не только средняя, но и максимальная ошибка не превышает 50%.
Модуль визуализации метрик
- Загруженность железных дорог
- Бросания вагонов и поездов на станциях
- Скорость вагонов на участках
- Объем вагонов на конкретной станции
Детализация: вся карта; до участка ж/д; до ж/д; до станции
Фильтры: груженые/порожние вагоны; по типу состава
Рабочее место оператора
Прогноз износа колесных пар
Доля ремонтов вагонов по неисправности колесных пар достигает 65%.
Отцепка вагона для ремонта часто происходит в непредсказуемом месте для компании – владельца вагона. Для ремонта не всегда есть инфраструктура, запасные части (колесные пары, диски, оси)
Отцепка вагона для ремонта часто происходит в непредсказуемом месте для компании – владельца вагона. Для ремонта не всегда есть инфраструктура, запасные части (колесные пары, диски, оси)
- Непредсказуемый ремонтВ связи с непредсказуемостью места отцепки ремонт неисправной колесной пары по факту отцепки и месту отцепки осуществляется не всегда с оптимальными условиями.
Это срывает сроки поставки и требует дополнительной оплаты. - Качество ремонтаНа данный момент нет возможности контролировать качество ремонта вагонов, а приборы КТИ часто показывают с погрешностью.
Это может привести к необходимости повторного ремонта уже на следующей станции. - Необоснованная отцепкаОтцепка возникает тогда, когда РЖД говорит, что колеса не соответствуют норме и снимает вагон с рейса. Такое часто бывает не обосновано.
В лучшем случае это закончится возвращением вагона, а в худшем - ненужным ремонтом.
Выгоды от внедрения решения
- 1Уточнение стоимости ремонтаСистема позволит точнее узнать, когда стоит ремонтировать вагоны и сколько такой ремонт будет стоить. Зная заранее, куда везти вагон мы можем контролировать стоимость частей для ремонта.
- 2Избежание вторичного ремонтаИзбежание ненужных ремонтов «РЖД» и контроль качества ремонта позволит сократить издержки на повторные ремонты вагонов.
- 3Сохранение сроков и репутацииКогда вагоны неправомерно отцепляют, срываются не только сроки, но страдает и репутация, если в итоге это влияет на прибыль получателей груза.
Связаться с нами
Наши контакты
contact_us@datastudio.digital
+7 967 215 7505
+7 967 215 7505