Инфраструктурные барьеры ЕТК. МТК ТРАСЕКА

Ранее мы обсудили перспективные коридоры и маршруты в ЕТК. Теперь предлагаю детально рассмотреть каждый коридор, чтобы увидеть «инфраструктурные барьеры», сдерживающие развитие международной торговли и перевозок.

Справка: инфраструктурные барьеры - узкие места и недостающие звенья.

Понятно, что можно начать и закончить на моменте: разная ширина колеи. На Евразийском материке работает восемь различных ж.-д. систем, встречается колея 1676, 1520, 1435 и даже 1000 мм. Давайте попробуем откопать что-нибудь еще. Начнем с МТК ТРАСЕКА и ТМТМ (Транскаспийский Международный Транспортный Маршрут).

Узкие места коридора ТРАСЕКА

1️⃣ Железнодорожная инфраструктура:

📍 Участок Марабда – Ахалкалаки с большим количеством уклонов и кривых малого радиуса ограничивает пропускную способность до 4-5 пар поездов в сутки. Это ограничивает транзитный поток между Центральной Азией, Азербайджаном и Грузией, с одной стороны, и Турцией - с другой.
📍Однопутная линия Туркменабад – Ашхабад – Туркменбаши с тепловозной тягой имеет ограниченную пропускную способность для контейнерных перевозок (31 тыс. ДФЭ), не соответствуя потенциалу нового морского порта Туркменбаши (250 тыс. ДФЭ).
📍Однопутная линия Шалкар – Бейнеу – Актау имеет пропускную способность всего 6 пар поездов в сутки.

2️⃣ Портовая инфраструктура:

📍Порты Актау и Курык в Казахстане имеют ограниченную перерабатывающую способность для контейнерного транзита, что может стать узким местом при увеличении объемов перевозок.
📍Недостаток современных судов на Каспии для перевозки грузов (контейнеры, накатная техника, наливные грузы) между портами Актау и Курык (Казахстан) и Алят (Азербайджан).

3️⃣ Технологии, подвижной состав, пункты пропуска:

📍Пропускная способность как автомобильных, так и железнодорожных пунктов пропуска ограничивает поток грузов.
📍Дефицит рефрижераторных контейнеров, фитинговых платформ (да и в целом подвижного состава).
📍Недостаточное развитие контейнерных терминалов и логистических центров: Ограничивает возможности по переработке, консолидации и расконсолидации грузов, особенно в местах стыковки ТРАСЕКА с другими коридорами.
📍Отставание от передовых практик: Скорость прохождения маршрута и время пересечения границ намного ниже по сравнению с другими транспортными коридорами.
📍Отсутствие развитой вспомогательной инфраструктуры: Недостаток зон стоянок для отдыха, мотелей, заправок, охраняемых паркингов для ночных остановок грузовиков увеличивает затраты автоперевозчиков и снижает безопасность дорожного движения.

Про эксплутацию ТМТМ читайте в посте у наших коллег логистов. Они расписали ключевую роль маршрута, инвестиции и успехи.

#ЕТК

Умные решения, глупые результаты: IT как источник новых проблем

Истории про успешный успех набили оскомину? А бывает по разному. Сегодня поговорим о том, как внедрение it решений усугубляет проблемы.

“Инкогнито и партнеры”, гигант оптовой торговли секретных секретов, решил объявить войну хаосу на своем складе. “Интернет вещей” (IoT), вот решение! “Умные” датчики, автоматизация, идеальный учет - мечта любого складовщика!

Глава “Инкогнито”, известный своей любовью к инновациям, с восторгом представлял будущее: “Представьте, все товары с датчиками, которые следят за их перемещением! Инвентаризация будет проходить сама, как по волшебству, все в попадает crm-ку без напрягов! А товары будут перемещаться по оптимальным маршрутам!”

Идея была захватывающая. Компания вложила миллионы во внедрение системы. На каждый товар поставили “умный” датчик, который должен был “говорить” с системой управления складом. Всё было готово к триумфу технологии.

Но реальность оказалась жестокой.

⭕️ “Слепые” датчики:

“Умные” датчики оказались “слепыми”. То есть они не видели, куда передвигается товар. Оказалось, что система связи между датчиками и сервером была так нестабильна, как Wi-Fi в сельской местности. Сотрудники, хотя и были в восторге от “умных” датчиков, все равно вынуждены были искать товар вручную. Как в старые добрые времена!

⭕️ Несогласованные данные:

Система управления складом и “умные” датчики разговаривали на разных языках. То есть система не всегда понимала, что ей “говорят” датчики. В результате информация о наличии товара была такой же путаной, как и в обычной жизни. Сотрудники не верили системе, ведь она не могла дать им правильный ответ. Приходилось проверять все вручную.

⭕️ Перегруженный сервер:

“Умные” датчики “болтают” непрерывно. И сервер от потока информации “задыхался”. Система зависала, ошибалась, и в целом стала бесполезна, как пылесос без мешка.

⭕️ Сложное обслуживание:

Чтобы “поговорить” с “умными” датчиками, нужны были особые специалисты, которые умеют “переводить” язык технологий. Таких специалистов на складе не было. Системе потребовалось много времени и денег, чтобы ее “оживить”, и она стала дорогой игрушкой, которая не приносила никакой пользы.

Результат: “Умный” склад превратился в обычный склад, с дополнительными проблемами и затратами. Компания “Инкогнито и партнеры” была вынуждена отказаться от использования IoT и вернуться к традиционным методам управления складом.

Нужно тщательно планировать внедрение IT-решений, подготовить персонал, и разработать резервные планы. Обращайтесь.
Есть опыт по внедрению IoT? Пишите комментарии👇, будет интересно узнать.

Технологии могут принести реальную пользу и увеличить эффективность, но только при правильном подходе.
Интересен формат таких историй - ставьте 👍 и тогда выдам остальные, нет - ставьте 🔥 (пусть горят как 2 том “Мертвых душ” 😅).

🚧 Современные подходы к управлению данными для объекта транспортной инфраструктуры

Вы задумывались о том, как улучшить процесс сбора и интеграции данных для моделирования транспортной инфраструктуры? Держите несколько идей, которые могут в этом помочь:

1️⃣ Автоматизация и IoT: Современные технологии позволяют использовать сенсоры и устройства Интернета вещей для сбора данных о транспортных потоках и состоянии дорог в реальном времени. Это может значительно упростить процесс мониторинга.

2️⃣ Интеграция данных: Использование универсальных платформ и стандартизация форматов данных помогут объединить информацию из различных источников, таких как GPS и системы управления движением, в единую систему.

3️⃣ Обработка и хранение: Облачные хранилища и технологии больших данных могут стать отличным решением для управления объемной информацией, обеспечивая её надежное хранение и быструю обработку.

4️⃣ Очистка и предобработка: Важно уделять внимание очистке данных и устранению несоответствий. Это поможет повысить качество и точность получаемой информации.

5️⃣ Анализ и моделирование: Применение машинного обучения и анализ данных в реальном времени могут дать вам новые инсайты и улучшить процесс моделирования.

6️⃣ Командная работа и партнерство: Совместная работа с экспертами и партнерами может принести значительные преимущества, обеспечивая комплексный подход и доступ к актуальной информации.

7️⃣ Гибкая архитектура данных: Создание модульной архитектуры для легкой интеграции новых источников данных и использование API может сделать работу с данными более удобной и эффективной.

#Транспорт #Инфраструктура #Данные #Технологии #Моделирование

Познакомился на днях тут с одним занимательным человеком, зовут его Алексей, автор канала IT'S UP TO YOU. На удивление он занимается тем же самым, что и я, но вместо ж.-д. инфраструктуры разбирает бизнес. Плотно пообщались и родилась идея совместного проекта по моделированию бизнес процессов.

Сейчас создаем концептуальную модель.
В демо версии для наибольшей прозрачности пока планируется дискретно-событийное моделирование. Почему? Потому что пока хотим оцифровать техническую сторону🤓.
В будущем можно подключить агентов для моделирования работы таких объектов бизнеса, как например склады. Влияние рынка можно будет учесть с помощью системной динамики🤨.

Конечно, возможны и другие варианты:
👀 Агенты взаимодействуют с процессной моделью
Эта конфигурация объединяет агентов, представляющих отдельные сущности (например, оборудование, людей, транспортные средства), с процессной моделью, описывающей последовательность действий и взаимосвязи между ними.

👀 Процессная модель, интегрированная с системно-динамической моделью
В этой конфигурации процессная модель (например, блок-схема бизнес-процессов) взаимодействует с системно-динамической моделью, описывающей динамику системы в целом.

👀 Системная динамика внутри агентов
В этой конфигурации системно-динамическая модель используется для описания динамики отдельных агентов.

👀 Агенты временно выступают единицами процесса
В этой конфигурации агенты могут временно выступать в роли единиц процесса. Это особенно полезно в моделировании систем с дискретными событиями.

Интересно будет следить? - 🔥
Нет, только ж/д - ❤️
Есть интересные мысли? -👇

SWOT-анализ алгоритмов

Рынок предлагает огромное количество программного обеспечения и алгоритмов для оптимизации бизнес-процессов. Вам, например, нужно оптимизировать внутреннюю или внешнюю логистику, попробовать разные варианты развития бизнеса, построить новую инфраструктуру…

Но как выбрать правильное решение? С одной стороны, есть готовые программы, с другой - возможность нанять разработчиков для создания собственного решения.

Как сделать правильный выбор?

Первый шаг - определить, можно ли решить ваши задачи с помощью существующих алгоритмов, заложенных в готовые программы. Это требует тщательного анализа ваших потребностей.

А дальше уже решать вам: брать готовое решение или нанимать разработчиков.

В серии постов #SWOT_анализ_алгоритма разберем ключевые алгоритмы, их преимущества и недостатки, чтобы помочь вам сделать правильный выбор для решения ваших задач.

Первый пошел ⏬

🦾 SWOT-анализ алгоритма Дейкстры

Сильные стороны
1️⃣ Оптимальность:
Алгоритм Дейкстра находит кратчайший путь от исходной вершины до всех остальных вершин в графе с неотрицательными весами ребер.

2️⃣ Эффективность:
В его базовой реализации позволяет находить кратчайшие пути между вершинами в графе за линейное время (O(|V| + |E|)), где |V| и |E| - количество вершин и ребер соответственно. Имеет сложность O(E + V log(V)), это делает его относительно быстрым для многих практических задач.

3️⃣ Простота реализации:
Алгоритм имеет относительно простую структуру и понятные шаги, что облегчает его реализацию и отладку.

4️⃣ Обширное применение:
Широко используется в реальных приложениях, таких как GPS-навигация и планирование маршрутов.

Слабые стороны

1️⃣ Не поддерживает отрицательные веса:
Алгоритм Дейкстра не работает корректно, если граф содержит отрицательные веса ребер. Для таких случаев лучше подходит алгоритм Беллмана-Форда.

2️⃣ Высокая память:
Использование алгоритма для очень больших графов может требовать значительных объемов памяти, особенно при хранении всех расстояний и предков.

3️⃣ Медлительность в плотных графах:
При использовании базовой реализации с массивом, алгоритм может быть медленным для графов с большим количеством ребер.

Возможности

1️⃣ Адаптация к специфическим задачам:
Можно модифицировать алгоритм для решения задач с ограниченными условиями, например, для графов с фиксированными параметрами.

2️⃣ Интеграция с другими методами:
Можно использовать в сочетании с другими алгоритмами и структурами данных для улучшения производительности в конкретных сценариях.

3️⃣ Параллелизация:
Возможности для параллельной обработки, что может ускорить выполнение алгоритма на многопроцессорных системах.

Угрозы

1️⃣ Большие объемы данных:
Для очень больших графов алгоритм может стать неэффективным и потребовать значительных вычислительных ресурсов.

2️⃣ Альтернативные алгоритмы:
В некоторых случаях другие алгоритмы, такие как A* для задач поиска в графах с эвристиками, могут оказаться более эффективными.

3️⃣ Ограничения при изменении графа:
Если структура графа динамически изменяется, алгоритм Дейкстры не является эффективным, так как требует перерасчёта для каждой новой ситуации.

#SWOT_анализ_алгоритма #Дейкстра

Инфраструктурные барьеры ЕТК. Северый евразийский коридор

В предыдущей серии здесь был МТК ТРАСЕКА. Продолжим про барьеры ЕТК?

Северый евразийский коридор - широтный коридор, связывающий Европу, Россию с Монголией, Китаем и странами Азиатско-Тихоокеанского региона. 2 ветки от Хельсинки и от Берлина до Москвы и далее до Улан-Удэ с развилкой до Владивостока, Далянь, Тяньцзинь, Чженчжоу).

С 2003 по 2023 г. объемы перевозок угля по железной дороге к портам Дальнего Востока выросли в пять раз (с 20 до 100 млн тонн), при этом пропускная способность основных подводящих ж.-д. магистралей БАМа и Транссиба давайте назовем это 🤔«не увеличивалась столь быстрыми темпами».

📍В отличие от Транссиба, представляющего собой двухпутную электрифицированную магистраль, БАМ преимущественно однопутный на тепловозной тяге.

Рост перевозок вызвал конкуренцию за нитки графика и на БАМе, и на Транссибе. В 2022 г. ситуация накалилась из-за переориентации логистики на восток так, что появились "сдерживающие факторы" даже для высокомаржинальных контейнерных перевозок.

📍Недостающие звенья Северного евразийского коридора — относительно небольшое количество погранпереходов между Россией и Китаем, их недостаточные пропускная способность, обустройство логистическими объектами (склады временного хранения, оборудованные площадки для перегрузки и др.). Это сдерживает объемы перевозок, а в ряде случаев приводит к необходимости осуществлять доставку товаров с перегрузкой в морских дальневосточных портах, еще более загружая Восточный полигон.

Важным шагом по увеличению числа ж.-д. пунктов пропуска на российско-китайской границе стало открытие новых трансграничных мостов через реку Амур и двух погранпереходов — ж.-д. Нижнеленинское/Тунцзян и автомобильного Кани-Курган/Хэйхэ.

📍К числу узких мест Северного евразийского коридора относится недостаточная техническая оснащенность многих автомобильных пунктов пропуска на границе России и Китая, а также инфраструктуры на подходах к ним, включая логистическую инфраструктуру (сухие порты, контейнерные терминалы, склады временного хранения, пункты перегрузки и др.).

#ЕТК

💼 Кейс: как новый козловой кран увеличил простои на всей инфраструктуре предприятия

Еще одна увлекательная история про то, как вроде толковое решение привело к обратному эффекту.

Наша история снова почему-то начинается с крупной компании, которая по известным причинам (см. ниже) так же захотела остаться инкогнито. У компании есть контейнерный терминал с достаточно мощной инфраструктурной составляющей: железнодорожные пути, автомобильные площадки и собственно сам терминал. В компании также есть опытный управленческий персонал, который знает объект как свои 5 пальцев. Понимает «узкие места» в технологии и инфраструктуре. И вот настал день Х, когда захотелось увеличить объемы переработки. Что же надо сделать? Решение было простое: нужно купить дополнительно козловой кран, сейчас-то вся техника загружена под завязку. Больше кранов - больше грузооборота, больше грузооборота - больше прибыли. Логично, не так ли? Но были «подводные камни». И об этих «камнях» сегодня и поговорим.

Цепочка событий:
1. Появилась цель больше перегружать контейнеров.
2. Обоснование и доказательство того, что предприятие сможет перегрузить на 60 тыс TEU в год больше используя дополнительно козловой кран. Инфраструктура позволяет освоить больший объем, подстраховались, посчитали, что при новых объемах каждый элемент инфраструктуры (ж.-д. пути, горловины, локомотивы, перегрузочные фронты, склады) будут загружены в пределах 80%. Только осмотрщики вагонов будут заняты по полной, ну тут не беда, решили – наймем новых сотрудников.
3. В соответствии с принятым решением, козловой кран был приобретен и введен в эксплуатацию.
4. Вместо ожидаемого увеличения перерабатывающей способности терминала получили увеличение простоев транспортных средств и дополнительные расходы, а рост объема переработки контейнеров оказался значительно ниже планируемого.

Где проблема?
Больше контейнеров – больше поездов – больше маневровой работы и оказалось новое «узкое место» на железнодорожной инфраструктуре. Казалось бы, по формулам все хорошо, и даже резерв учли. Но есть но. Загрузку инфраструктуры рассчитывали по частям отдельно. Но добавим немного оправданий для нашей компании. Согласно п.3.1.8 и 3.2.1 действующей инструкцией по расчету пропускной и провозной способностей железных дорог ОАО «РЖД» (утв. от 04.03.2022 №545/р) порядок расчета пропускной и перерабатывающей способности станции (наш объект ж.-д. инфраструктуры) поэлементный, т.е. по частям. За количеством «но» следите?
В общем каждый отдельно взятый элемент должен был справиться с нагрузкой, а (но) вот все вместе не смогли из-за так называемой структуры объекта и неравномерности движения.

В чем же было дело?
– При неравномерном поступлении контейнеров на терминал, у нас со временем растет нагрузка на складские мощности;
– Увеличенные объемы работы на ж.-д. инфраструктуре привели к тому, что постоянно требовались и локомотивы, и вытяжные пути (для формирования составов), и стрелочные горловины. Например, нужно переставить платформы, горловина свободна, а локомотив занят другой работой или наоборот, локомотив под составом, но в горловине формируется другой состав, который еще вчера должны были отправить. В итоге загрузка действительно не 100%, а проехать никак не получается и идут простои. Тут главное не поддаться соблазну, что если купить тепловоз все проблемы решатся;
– Добавим стандартные эксплуатационные проблемы и первые два фактора в кучу, получаем занимательный эффект «лавинообразный рост» простоев везде, все начинают стоять, ожидая друг друга, и предприятие не смогло переработать заветные млн тонн.

Почему подводят расчеты по формулам? Концептуальный ответ здесь.

#железнодорожная_логистика #узкие_места #контейнерный_терминал #оптимизация #логистика #инфраструктура #RWS

Когда зародилось моделирование работы транспорта?

А кто ж его знает? Знаете? Пишите 👇
Тут ключевой момент в том, а что же мы понимаем под моделированием и транспортом.
Модель - это абстракция, модель может быть ментальной, а транспортом можно считать то, что перемещает человека.
Так что как только человек научился думать о перемещении, тогда оно и зародилось🤓
А сегодня вспомним, эксперимент чуточку по сложнее.

В 1920-х годах (еще больше 20 лет до первого полноценного компьютера, хотя кстати говоря, первым прототипом компьютера можно считать арифмометр созданный в 1623 г. Шиккардом) в Нью-Йорке была создана “Transportation Laboratory”, которая занималась изучением движения транспорта. Одной из их самых интересных идей было моделирование трафика с помощью деревянных моделей автомобилей!

Эти модели двигал специальный механизм, который работал от электрического мотора, и исследователи смогли проводить эксперименты с различными планировками дорог, системами светофоров и даже влиянием погодных условий. Это моделирование помогло улучшить эффективность движения в Нью-Йорке, и хотя сегодня мы используем более современные методы, эта история напоминает нам о креативности и упорстве ранних исследователей транспортной системы.

Заметки такого формата интересны? Пишите комментарии, лайки не помогут🤓

SWOT-анализ алгоритма Беллмана-Форда

Что это? Зачем это? Вводная часть тут.

Продолжаем серию постов о том, как же сделать правильный выбор...

Сильные стороны:

1️⃣ Поддержка отрицательных весов: Алгоритм Беллмана-Форда может обрабатывать графы с отрицательными весами, что делает его универсальным для широкого круга задач, включая те, где присутствуют отрицательные циклы.

2️⃣ Обнаружение отрицательных циклов: Этот алгоритм может не только найти кратчайшие пути, но и выявить наличие отрицательных циклов в графе, что может быть полезно в различных приложениях, таких как финансовые модели или сети.

3️⃣ Простота реализации: В сравнении с некоторыми другими алгоритмами, Беллман-Форд достаточно прост для реализации и понимания, что делает его хорошим выбором для образовательных целей и базовых применений.

Слабые стороны:

1️⃣ Время выполнения: Алгоритм имеет время выполнения 𝑂(𝑉⋅𝐸), где
V — количество вершин,
E — количество рёбер. Это делает его менее эффективным по сравнению с алгоритмом Дейкстра для графов с большим количеством рёбер.

2️⃣ Неэффективен для плотных графов: В случае графов с большим числом рёбер и/или вершин алгоритм может быть медленным и ресурсоёмким, что ограничивает его использование в реальных приложениях с высокой плотностью связей.

Возможности:

1️⃣ Улучшение производительности: Использование оптимизированных структур данных или параллельных вычислений может повысить эффективность алгоритма, расширяя его применимость в больших графах.

2️⃣ Комбинирование с другими алгоритмами: Беллман-Форд можно комбинировать с другими алгоритмами для решения более сложных задач или для обработки специфичных случаев, таких как графы с отрицательными циклами.

Угрозы:

1️⃣ Альтернативные алгоритмы: Современные алгоритмы, такие как алгоритм Джонсона, могут предложить более эффективные решения для задач поиска кратчайшего пути, особенно в графах с большим количеством рёбер и вершин. Алгоритм Дейкстры и A* часто оказываются более эффективными и предпочтительными для графов без отрицательных весов, что может сделать алгоритм Беллмана-Форда менее востребованным.

2️⃣ Масштабируемость: С увеличением объема данных и графов алгоритм может становиться менее практичным, что требует дополнительного времени и ресурсов для обработки, особенно в масштабных системах и приложениях.

3️⃣ Ограниченное применение: В реальных задачах отрицательные циклы и рёбра встречаются относительно редко, что ограничивает применение этого алгоритма в сравнении с другими методами.

#SWOT_анализ_алгоритма #Беллмана_Форда

Партнерский пост

https://news.1rj.ru/str/real_supplychain

Авторский канал Дениса Шульги. Пишет про сложное и интересное в логистике неформально и удобоваримо. Сейчас на форуме директоров по логистике «Логист.ру/2024». Поддержите) Надеюсь поделиться интересной информацией.

🗣 ТОП 10 узких мест во внутренней логистике по мнению независимых аудиторов

Чего не хватает владельцам и арендаторам транспортной инфраструктуры необщего пользования? Собрал для вас ТОП из наиболее часто встречаемых и упоминаемых "узких мест" во внутренних аудитах,в предпроектах и проектах по развитию инфраструктуры.

1️⃣ Складские площади.
Недостаток складских площадей приводит к невозможности грамотно хранить все необходимые грузы и усложняет процесс обработки заказов, что приводит к «неоптимальному» распределению зон хранения на складе (в т.ч. неэффективному использованию вертикального пространства) и ломает системы грузопотоков и планирования запасов (если они были конечно). Или эти факторы приводят к нехватке площадей… Классический замкнутый круг.

2️⃣ Персонал.
Иногда просто не хватает рук, а иногда квалифицированных работников, что может привести к задержкам в обработке грузов, ошибкам в выполнении операций. Проблемы могут возникать из-за: отсутствия систематического обучения персонала, неэффективной системы мотивации, отсутствия эффективной системы обмена информацией между работниками, частой ротации сотрудников.

3️⃣ Технология: операции по погрузке/выгрузке.
Комплексное «узкое место», здесь сидит и нехватка погрузо-разгрузочных механизмов (они тоже есть в этом ТОПе), и персонала (см. выше), и отсутствие единых стандартов в выполнении операций, что приводит к неоднородности и ошибкам. Но на 1 место в причинах здесь выходит неэффективное планирование всего тех.процесса, который может затыкаться в отдельные операции или вызывать простои других операций из-за занятости ресурсов.

4️⃣ Маневровые локомотивы.
Классика: не хватает или неисправны. В качестве дополнительных причин выступают квалификации машиниста, помощника, составителя, маневрового диспетчера.

5️⃣ Погрузо-разгрузочные механизмы.
Причины все те же, что и выше. Можно добавить, что отсутствие необходимого оборудования (погрузчики, штабелеры, конвейеры) затрудняет обработку грузов, увеличивает простои и ручной труд, что приводит нас снова к п.2.

6️⃣ Технология: операции по накоплению.
Здесь основная причина в планировании. Стремясь оптимизировать отдельные части тех.процесса можно столкнуться с тем, что накопление определенного количества грузов/вагонов тормозит в целом производственный процесс и если не предусмотрены достаточные «буферные места» и способы своевременного и правильного реагирования, то привет новые «узкие места». Вытекающая причина: отсутствие систематического мониторинга и анализа данных.

7️⃣ Ж.-д. инфраструктура: горловины и пути.
Здесь можно делать отдельный топ-лист. Помимо обычных причин, которые указаны в других пунктах, здесь стоит упомянуть причину: поточность передвижений. Это качественная характеристика параллельности и вариантности маршрутов по горловинам. Поточность может резко снижаться из-за удельного роста количества «режущих» маршрутов (пересекающий параллельные пути) при изменениях в технологии работы.

8️⃣ Площадки для разгрузки и погрузки.
Без выдумок. Длительное время ожидания перед площадками из-за недостаточного количества мест для разгрузки и погрузки. Также часто причиной является некорректное и/или неравномерное распределение машин под выгрузку/погрузку (все равно отсылка к п.2).

9️⃣ Технология: операции документооборота.
Очень часто встречается на предприятиях, где коммуникации идут через письма, звонки и ножками. Отсутствие единой системы управления документацией и эффективной интеграции между разными системами (управления складом, обработки заказов, управления транспортом) и забюрократизированный бумажный документооборот.

🔟 Оборудование.
Нехватка и неисправности любого оборудования для автоматизации процесса, например, системы автоматической упаковки. Причины не выдумываем и смотрим выше.

Знаете ли Вы узкие места на своем предприятии? Конечно – кто не знает (ну если нет обращайтесь найдем). Вот кстати все методы поиска.
А если вы его разошьете, что будет? Все поедет и полетит? Не всегда – вот кейс, когда покупка козлового крана – усугубила ситуацию.

#Узкие_места #транспорт #инфраструктура

📈 Увеличьте надежность вашей транспортной инфраструктуры

Как оценить запас надежности и обеспечить бесперебойную работу

В условиях динамичных изменений на транспортном рынке и возрастающих требований к оперативности и надежности, запас надежности вашей транспортной системы становится ключевым фактором успешного функционирования. Особенно важно это для объектов необщего пользования с производственными площадками, такими как склады, терминалы и карьеры, взаимодействующих с другими видами транспорта.

Есть конечно нормативные значения параметра надежность...

При определении планируемой и расчетной пропускных способностей суточный бюджет времени, который используется для пропуска поездов, с учетом вероятных отказов в работе технических устройств железнодорожной инфраструктуры и подвижного состава, рассчитывается на основе нормативного коэффициента надежности

Но мы сегодня рассмотрим методологию, чтобы вы могли определить и повысить запас надежности конкретно вашей транспортной системы.

🔍 Анализ требований и условий эксплуатации
Четко определите ключевые требования к вашей системе и оцените текущие условия эксплуатации.

🛠 Оценка текущего состояния системы
Проведите технический аудит оборудования и инфраструктуры для выявления слабых мест и проблемных зон.

📊 Моделирование и симуляция
Используйте модели и симуляции для проверки реакции системы на различные нагрузки и стрессовые условия.

🚨 Разработка сценариев отказов
Протестируйте сценарии потенциальных отказов и их влияние на работу системы.

📉 Определение ключевых показателей надежности
Измерьте и проанализируйте такие показатели, как вероятность отказа, среднее время наработки на отказ (MTBF) и среднее время восстановления (MTTR).

⚙️ Анализ резервирования и избыточности
Оцените, насколько эффективно используются резервные ресурсы и компоненты.

🔧 Использование методов оценки надежности
Примените методы, такие как FMEA и FTA, для детального анализа и улучшения надежности.

📈 Мониторинг и обратная связь
Внедрите системы мониторинга для реального отслеживания состояния системы и своевременного реагирования на проблемы.

Оптимизация надежности вашей инфраструктуры не только снизит риски и затраты на обслуживание, но и повысит общую эффективность и устойчивость вашего бизнеса.

#ЖелезнодорожнаяИнфраструктура #Надежность #Оптимизация #Инфраструктура #Транспорт #Логистика

SWOT-анализ алгоритма Форда-Фалкерсона
Продолжаем серию постов о том, как же сделать правильный выбор...
Начало.

Алгоритм Форда-Фалкерсона — это эффективный алгоритм для нахождения максимального потока в сети. Применительно к транспортной инфраструктуре он может быть использован для оптимизации потоков движения, как пассажирского, так и грузового транспорта, с целью минимизации времени в пути, затрат на перевозку и др.

Алгоритм Форда-Фалкерсона работает итеративно, находя увеличивающие пути из источника в сток. Увеличивающий путь - это путь, по которому можно увеличить поток. Алгоритм использует поиск в ширину или поиск в глубину для поиска увеличивающего пути. Поток увеличивается вдоль найденного пути на минимальное значение пропускной способности ребер на пути.

Сильные стороны:

1️⃣ Оптимальность: Алгоритм гарантированно находит максимальный поток в сети, что позволяет оптимизировать использование транспортной инфраструктуры.

2️⃣ Универсальность: Применим для широкого спектра задач, включая оптимизацию маршрутов, распределение ресурсов, планирование перевозок и т.д.

3️⃣ Эффективность: Алгоритм работает с полиномиальной сложностью, что делает его пригодным для решения задач с большим количеством узлов и ребер в сети.

Слабые стороны:

1️⃣ Сложность моделирования: Создание точной модели транспортной сети для алгоритма Форда-Фалкерсона требует учета множества факторов, таких как дорожные условия, ограничения по времени, пропускная способность узлов, и т.д.

2️⃣ Динамичность: Транспортная инфраструктура может быть динамичной, с изменениями в дорожных условиях, пропускной способности и т.д. Алгоритм не всегда учитывает динамические изменения и требует периодической перенастройки. Важно: фокус на характере транспортной сети как динамической системы и необходимости учитывать это при моделировании (см. п. Угрозы).

3️⃣ Ограничения в моделировании: Не всегда возможно точно моделировать все факторы, которые влияют на движение транспорта, например, поведение водителей, непредсказуемые события.

Возможности:

1️⃣ Интеграция с системами интеллектуального управления транспортом (ITS): Интеграция алгоритма Форда-Фалкерсона с системами ITS позволяет динамически оптимизировать движение транспорта с учетом изменений в дорожных условиях и пропускной способности.

2️⃣ Сочетание с другими алгоритмами оптимизации: В сочетании с алгоритмами генетического программирования или искусственного интеллекта позволит учесть более сложные факторы (пропускная способность ребер, изменение спроса, сбои) и улучшить результаты.

3️⃣ Развитие: моделирование транспортной инфраструктуры с учетом динамических изменений и более реалистичных факторов позволит улучшить точность и эффективность алгоритма Форда-Фалкерсона.

Угрозы:

1️⃣ Сложность реализации и интеграции: Интеграция алгоритма Форда-Фалкерсона с системами ITS может быть сложной задачей, требующей значительных затрат времени и ресурсов.

2️⃣ Динамические изменения в данных о транспортной сети: В реальных условиях логистической сети свойства узлов и ребер могут меняться со временем (пропускная способность дорог, ограничения по времени, не предвиденные пробки, аварии и т.д.). Алгоритм Форда-Фалкерсона оптимизирует поток на основе статических данных. Невозможность оперативно обновлять информацию о динамических изменениях в сети может привести к не точным результатам и не эффективным решениям. Важно: фокус на проблеме не достаточного обновления данных в алгоритме Форда-Фалкерсона (см. п. Слабые стороны).

Когда нужно применять:
Для решения задач со статическими данными (планирование сетей, маршрутов).

Когда не нужно применять:
При моделировании сети и поиске оптимального маршрута с учетом пропускной способности, времени в пути и возникновения пробок. Алгоритм может проложить маршрут через пробку. В Яндекс картах, например, в этом случае используется алгоритм А*. SWOT анализа этого алгоритма не было. Сделать? Ставьте - ✍️ Достаточно демо - 👀

#SWOT_анализ_алгоритма #Форда_Фалкерсона

💼 Кейс: Ускорение темпа производственной линии с помощью мобильного приложения

Проблема: Производственная линия сталкивалась с серьезными проблемами, связанными с неэффективной работой погрузчиков. Ожидание погрузчиков достигало 30 минут, формировались очереди готовой продукции, заготовок и прочих материалов. Это приводило к задержкам в производственном процессе, снижало производительность и увеличивало затраты.

Корень проблемы был в отсутствии возможности вызова погрузчика. Соответственно, система автоматизации работы погрузчиков должна была решить проблемы. Тут без сюрпризов, как в прошлых постах, решение сработало. За аналог была взята система SAP Yard Logistic, но с более простым и интуитивно понятным интерфейсом.

Разработанная система стала обеспечивать мониторинг загрузки погрузчиков и учет рабочего времени и простоев.

Рабочие получили возможность вызвать погрузчик в несколько кликов через мобильное приложение, указав тип и грузоподъемность погрузчика, а также приоритет заказа.

Водители погрузчиков также получили мобильное приложение с картой территории производства и информацией о местонахождении и доступности погрузчиков. Это позволило оптимизировать маршруты движения и сократить время простоя.

Результат:

1️⃣ Разработка системы заняла всего 3 месяца.

2️⃣ Очереди на территории производства исчезли.

3️⃣ Снизилось время ожидания погрузчиков в 6 раз (до 5 минут на 1 погрузчика).

4️⃣ Увеличилась прозрачность процесса работы погрузчиков для руководителей.

Хотите узнать больше о том, как повысить эффективность вашего производства? Свяжитесь с нами и мы подберём индивидуальное решение для вашего бизнеса бесплатно!

#автоматизация #погрузчики #мобильное_приложение #логистика #транспорт #бизнес

Стоять нельзя двигаться: пик простоя на ж/д ещё не пройден?

Оборот вагона в июле составлял 21,45 сут., в августе он увеличился на 0,5% и вот в сентябре долгожданный эффект высокой базы сработал – 21,43 сут. «-0,3ч» – победа?

На промежуточных и технических станциях вагоны действительно стали меньше стоять (в среднем «-5,3ч» на вагон, изменение август/сентябрь). Но в движении вагон стал находиться тоже меньше.

Вагон ~15% времени в движении и ~ 45% – под грузовыми операциями!

Ожидаемо участковая и техническая скорости падают (уже 33,7 и 38,8 км/ч за 09.24 соответственно), а данные по средней скорости доставки отправки вообще не найти…

Причины в целом те же… К наиболее часто встречаемым стоит добавить ещё одну: вагоны стоят из-за запрета на оформление перевозочных документов после завершения погрузки.
Итого: замкнутый круг небо вокруг
✍️ Предложения?

☑️ Уважаемые подписчики!

Вашему вниманию предлагается очередной выпуск инфобуклета «ТУПИК». Это дайджест ключевых новостей, касающихся железнодорожного транспорта необщего пользования.

В нем вы найдете новости и события, интересную статистику и результаты опросов, ссылки на новые нормативно-правовые документы. Также мы информируем о предстоящих деловых мероприятиях, рекомендуем полезную литературу.

Кнопки ПОДРОБНЕЕ содержат активные ссылки, переходите по ним к полным версиям материалов.

С «ТУПИКОМ» вы не зайдете в тупик!

#тупик

@sroprom

Инфраструктурные барьеры ЕТК. Центральный евразийский коридор

Евразийские транспортные коридоры обещают новые возможности для развития торговли, но имеют серьезные барьеры (примеры: МТК ТРАСЕКА, Северный евразийский коридор).

Центральный евразийский коридор (ЦЕК) - это широтный маршрут, проходящий по территории Казахстана, соединяющий Западную Европу с КНР. Он обеспечивает транспортные связи с морскими портами Китая и является важным элементом системы евроазиатских транспортных связей.

Прогнозируемый в целевом сценарии объем транзитных контейнеров, перевозимых
по ЦЕК, может составить к 2030 г. 1,5 млн ДФЭ. Казахстан хочет нарастить объем перевозок по ТМТМ до 0,5 млн ДФЭ, использующему те же, что и на ЦЕК, погранпереходы Достык и Алтынколь (хотя их активно развивают последние 2 года).🫡

Что поможет ЦЕК?
Строительство третьего погранперехода Бахты/Чугучак между Казахстаном и Китаем, а также ж.-д. линии Аягоз — Бахты, которая должна связать новый погранпереход с сетью Казахстанских железных дорог.

#ЕТК