Перевезено пассажиров железнодорожном транспортом:
– 876 млн чел. в 2020 г.;
– 1059 млн чел. в 2021 г.;
– 1142 млн чел. в 2022 г.
Рабочий парк пассажирских вагонов при этом составил:
– 11,7 тыс.шт. в 2020 г.;
– 12,1 тыс.шт. в 2021 г.;
– 12,2 тыс.шт. в 2022 г.

Ничего особенного, а если вспомнить, что в 2010 г. было перевезено 947 млн чел., а рабочий парк пассажирских вагонов составлял 22,5 тыс.шт., то что это? Супер-оптимизация?
#Статистика_жд

Лучшая модель транспортной инфраструктуры или как найти "узкое место"

Короткий ответ: считаем загрузку инфраструктуры. Т.е. делаем модель в рамках метода.

Модели занимают важное место в нашей жизни. Простой расчет того, сколько займет времени дорога от дома до вокзала – это уже построение как минимум ментальной модели. Модель транспортной инфраструктуры может быть в виде детской игрушки, формулы учитывающей загрузку путей, системы массового обслуживания (СМО) или же графика исполненной работы (ГИР).

Существует пять традиционных методов определения чего угодно. В нашем случае это определение загрузки транспортной инфраструктуры (поиск “узких мест”, обоснование развития инфраструктуры).

1️⃣ Аналитический детерминированный:
Строгий математический подход
Точно, четко, понятно и прозрачно когда формула одна.

2️⃣ Аналитический вероятностный:
Статистика на вашей стороне
Этот метод основан на теории массового обслуживания, используя вероятностные модели и статистические методы, чем больше данных, тем лучше. Это как бросать монетку: можешь десять раз подряд выкинуть орла, но набольших данных будет 50/50.

3️⃣ Графоаналитический:
Визуализация движения. Метод основан на визуализации работы. Построение ГИР инфраструктуры. На нем отображается поминутный план работы объекта инфраструктуры. Наглядное отображение технологии работы терминала и используемых ресурсов. Наиболее удобоварим и наиболее трудозатратен.

4️⃣ Имитационное моделирование:
Виртуальный мир железных дорог
Это уже не метод, а целое искусство. Можно учесть любой фантазируемый параметр, если модель отлажена, то это еще и молниеносно.

5️⃣ Реальные физические эксперименты:
Об этом чуть позже.

Что же лучше?
Давайте пойдем от обратного.

Построение ГИР не учитывает:
🛑 управление процессами;
🛑 взаимодействие случайных процессов;
🛑 нет возможности создать и обработать большой массив данных для оценки различных параметров. Например, из-за какой операции возникают наибольшие простои на определенных путях.

При расчете по формулам из утвержденных методик и инструкций помимо предыдущих недостатков дополнительно опускается фактор
🛑 внутренняя структура исследуемого объекта (например, связь «стрелочная горловина + выставочные пути +технология работы») и вытекающие из этого последствия (например, определение «узких мест»).

Если учитывать ж.-д. станцию, как СМО, то нивелируется фактор взаимодействия случайных процессов.
🛑 Однако, другие перечисленные ранее недостатки остаются.

В результате применение рассмотренных методов приводит к завышению или к занижению потребностей инфраструктуры, что влечет неэффективное расходование 💰.

Имитационное моделирование позволяет учесть все перечисленные факторы, однако есть и свои сложности:
📍 самый трудоемкий процесс (за исключением бесконечного создания ГИР);
📍 каждая имитационная модель уникальна ввиду особенностей инфраструктуры, технологии и требуемых оптимизационных составляющих.

🔥 Идеальный вариант5️⃣: конструктор "железная дорога" (свои варианты👇). Главный недостаток: придётся долго проводить эксперименты, но зато весело.

А если хотите имитационную модель - обращайтесь.
Найдем "узкие места", предскажем будущие ограничения, внедрим центр компетенций по использованию моделей.

#Имитационное_моделирование
#Идеальная_модель

Когда зародилось имитационное моделирование железнодорожной инфраструктуры?

🚂1730г. – На одних из угольных копей в Англии устроен путь из двух деревянных брусьев, пространство между которыми было засыпано щебнем и гравием;
🚂1825г. – Первая железная дорога «Дарлингтон – Стоктон»;
🚂1837г. – Первая железная дорога в России из Петербурга в Царское Село протяженностью 27 км;
🚂1868 г. – И.О. Рерберг ставит вопрос о необходимом количестве запасных путей на станциях;
🚂1905г. – Опубликована первая формула для аналитического метода обоснования путевого развития железнодорожной станций была опубликована В. Н. Образцовым. Количество путей предлагалось определять через отношение продолжительности уборки поезда с пути к минимальному интервалу прибытия поездов;
🚂1960-1961 гг. – создан язык имитационного моделирования GPSS Дж.Гордоном;
🚂1971 г. – К.К. Таль в своих трудах впервые начал разрабатывать методы имитационного моделирования станционных процессов для применения в проектировании железнодорожных станций. Результатом его работы была программа расчёта пропускной способности участковых станций на ЭВМ БЭСМ-4.

💬Сегодня создано большое количество универсальных и специализированных систем моделирования работы транспорта. Большинство систем имеют схожие возможности, наиболее часто упоминаемые и типичные: Аrena, Anylogic, AwroraW, ИСУЖТ ТС, Enterprise Dynamics, Extendsim Pro, Flexsim, Simul8 Professional, Plant Simulation, OpenTrack, RailSys, Villon, ИСТРА, ИМЕТРА и др. В их числе мультиагентные системы: NetLogo, VisualBots, REPAST, Smart Railways и др.; специализированные программные продукты: PASSER, PROGO, SOAP84, Synchro, TEAPAC/N OSTOP, TRAN SYT-7F, TSDWIN, TS/PPDraft, SATURN, TransCad, EMME/2, TRIPS, DRACULA, PARAMICS, VISSIM, AIMSUN, PTV и др.

#История
#Виды_ПО

Регистрация программ для ЭВМ в России по тематике имитационное моделирование

С 2013г. в России зарегистрировано
🖌210 258 программ для ЭВМ.
🖌3381 (1,6%) программа для ЭВМ в области имитационного моделирования.
🖌57 (0,03%) из них программ в железнодорожной области.
🖌7 из них позволяют создавать подробные имитационные модели железнодорожных станций для решения специализированных задач.

И, он такой один:
🔥 Имитационный комплекс исследования развития железнодорожных станций и линий
Область применения: исследование качества инфраструктурных и технологических решений на существующих и проектируемых станциях, в узлах и на полигонах железных дорог, оптимизация использования текущих ресурсов элементов инфраструктуры объектов железнодорожного транспорта, оптимизация технологии работы объекта за счет выявления его "узких мест" и оценки их влияния на пропускные и перерабатывающие способности объекта. Программа предназначена для использования проектными, научно-исследовательскими и экспертными организациями при оценке эффективности вариантов развития инфраструктуры и технологии работы объектов железнодорожного транспорта.

Дайджест новостей 15.06.2024 - 21.06.2024:

👀 РЖД открыли движение поездов по вторым путям на двух перегонах БАМа в Хабаровском крае и Амурской области
Движение поездов по новым путям на перегонах Лумбир – Хорогочи (Амурская область) и Нальды – Дуссе-Алинь (Хабаровский край) открыто после переключения на новую цифровую систему управления.

👀Экспортные перевозки удобрений за 5 месяцев 2024 года выросли на 17,9%
За 5 месяцев 2024 года по сети РЖД на экспорт отправлено 13,7 млн тонн удобрений. Наибольшие объемы погружены в Пермском крае (7,7 млн тонн, +45,3%).

👀Перевозка морепродуктов из Приморья за 5 месяцев выросла на 8,1% (всего 307,6 тыс.тонн)

👀Первые два состава с углем из России в Индию прошли по МТК Север – Юг
Маршрут Россия - Казахстан - Туркменистан (перегрузка на колею 1435) - Иран (порт Бендер-Аббас, далее морем) – Индия

👀На Терминале НТК в Усть-Луге активно идёт строительство двухпутной станции разгрузки вагонов с двумя технологическими линиями
В порту Усть-Луга «Национальная транспортная компания» презентовала в новый терминал перевалки минеральных удобрений.
Мощность первой очереди составит 7-8 млн тонн в год. Перспективная мощность терминала планируется на уровне 14 млн тонн в год.
В первом квартале 2024 года перевалка удобрений только в портах Балтийского бассейна выросла на 43% (более 7,5 млн тонн). Российские производители удобрений считают, что по итогам текущего года экспорт минеральных удобрений из России может достичь абсолютного рекорда — 44 млн тонн (+10% к итогам 2023 года).

👀У виртуального консультанта РЖД ВиКО появились новые функции

👀Программный комплекс «Прогнозирование пассажиропотоков» позволяет сократить время оценки инфраструктурных проектов
Первый модуль – «Пассажиропоток» – отвечает за прогнозирование междугородних и межрегиональных пассажиропотоков.
В рамках второго модуля – «Агломерация» – производится моделирование пассажиропотоков на внутрирегиональном уровне.
Третий модуль системы – это модуль «ТПУ и вокзалы». В нем производится микромоделирование поведения пассажиров в транспортно-пересадочных узлах и вокзальных комплексах.

👀К 2030 году на сети РЖД может появиться 4 цифровых железнодорожных станции
Тиражирование решений предусматривается на четырёх крупнейших сортировочных станциях с перспективой внедрения на всех станциях первого класса.
#Цифровые_решения
#Инфраструктурные_проекты
#Объемы_перевозок

Перевезено грузов железнодорожном транспортом:
– 1359 млн т в 2020 г.;
– 1404 млн т в 2021 г.;
– 1351 млн т в 2022 г.

Рабочий парк груженых железнодорожных вагонов при этом составил:
– 342 тыс.шт. в 2020 г.;
– 396 тыс.шт. в 2021 г.;
– 446 тыс.шт. в 2022 г.

Ответ для предыдущего поста: На фоне снижения грузовых перевозок на 8 млн.т. в год (2020-2022 гг.) появились дополнительные 100 000 груженых вагонов (2020-2022 гг.) для перевозки пассажиров.

#Статистика_жд

При согласовании результатов имитационного моделирования часто смотрят на то, сколько учтено сценариев технологии работы жд инфраструктуры.

ТОП-10 динамических параметров, изменение которых наиболее востребовано в имитационной модели, по мнению пользователей-технологов:

🚆1. Размеры движения поездов в сутки.

🚆2. Гибкое расписание движения поездов.

🚆3. Количество вагонов в поезде.

🚆4. Пути приема в маршруте.

🚆5. Сценарий технологии работы ж/д инфраструктуры.

🚆6. Составность поезда в соответствии натурным листам.

🚆7. Накопление вагонов на путях с различными интервалами накопления.

🚆8. Продолжительность выполнения операции.

🚆9. Продолжительность выполнения операции на 1 вагон.

🚆10. Отказ в работе ресурса.

Ниже можно проголосовать за свой вариант или написать его в комментарии (там тоже будет голосование).

Краткая характеристика способов изменения параметров здесь.

Краткая характеристика способов изменения динамических параметров в имитационной модели

🚆1. Размеры движения поездов в сутки.

Изменение параметра согласно нормальному закону распределения.

🚆2. Гибкое расписание движения поездов.

Поступление заявок первых операций в категории на объект согласно закону распределения Эрланга.

🚆3. Количество вагонов в поезде.

Изменение параметра согласно нормальному закону распределения.

🚆4. Пути приема в маршруте.

Задание пути (конечной точки маршрута) через логическое «или». Захват секций для маршрута в ходе моделинга – автоматический.

🚆5. Сценарий технологии работы ж/д инфраструктуры.

Задание альтернативных сценариев. Выбор сценария исходя из параметров «частота» или «доступный к реализации с приоритезацией».

🚆6. Составность поезда (на этому тему есть пост).

Учет различной составности категории поезда в соответствии натурным листам. Выбор натурного листа по параметру «частота».

🚆7. Накопление.

Задание интервала требуемого накопления вагонов. Задание через логическое «или» нескольких вариантов накопления, для каждого варианта накопления должен быть свой сценарий дальнейшей работы.

🚆8. Продолжительность выполнения операции.

Изменение параметра согласно нормальному закону распределения (+ тяговые расчеты).

🚆9. Продолжительность выполнения операции на 1 вагон.

Расчёт входе моделинга согласно количеству вагонов в операции.

🚆10. Отказ в работе ресурса.

Задание отказа в работе ресурса инфраструктуры/устройства по параметру «частота».

7 Принципов приоритезации в имитационной модели

При наличии различных вариантов того, что же делать с операцией (какие ресурсы ей захватить, реализоваться ей или подождать лучшего времени) или в целом по какому сценарию работать – мы хотим понять, а как лучше то? Для этого надо правильно расставить приоритеты (в жизни это тоже работает).

От расстановки приоритета может зависеть завершиться или нет имитационный эксперимент. Неверная приоритезация категорий или использования ресурсов даже не на максимальных объемах работы может привести к лавинообразному росту простоев и, следовательно, к «затыку» модели.

Какую приоритезацию используем мы?

🚥 1. Приоритет категории (вводиться вручную, для каждого размера движения категории рассчитывается поправочных приоритет, чтобы ранее поступившая операция имела больший приоритет по отношению к другим операциям своей категории);

🚥 2. Приоритет операции (по умолчанию, равен приоритету категории);

🚥 3. Приоритет выбора ресурсов:

🚧 3.1. Свободный;

🚧 3.2. Согласно положению путей в списках, отвечающих за корреспонденцию (например, конечный пункт маршрута у операции);

🚧 3.3. Опциональный выбор ресурсов при наличии вариантности в равнозначных условиях (настройка конфигурации модели на использование наиболее/наименее загруженных ресурсов);

🚧 3.4. Захват секций по наименьшей длине маршрута;

🚧 3.5. Захват секций в маршруте по последнему стрелочному переводу, ведущему на боковой путь;

🚧 3.6. Если варианты остались, то уже можно любой!

🚥 4. Наибольший приоритет на использование устройства у операции предка;

🚥 5. Приоритет выбора сценария по условиям, которые выполнились раньше остальных (например, выбор сценария после накопления);

🚥 6. Глубина моделирования (механизм потенциального отката модели в случае обнаружения враждебности или повышения приоритета для менее приоритетной операции);

🚥 7. Режим моделирования (глубокая проверка решения конфликтов, укрупненная проверка, бронирование – каждый режим использует свой алгоритм работы с приоритетом категорий и операций).

📝 В этот перечень можно добавить приоритеты использования исходных данных модели в случае пересечения значений (например, значение параметра по умолчанию и отдельно присвоенное значение для параметра на топологии объекта или в операции), но это уже совсем другая история.

Какую приоритезацию вы используете в своих моделях?

Дайджест новостей 22.06.2024 - 28.06.2024:

👀 В России запустили в работу высокоточный квантовый процессор
Точность простых однокубитных алгоритмов на новом процессоре составила 99,76%, а более сложных двухкубитных операций — 99,11%
Полученные параметры дали возможность впервые в России выполнить сложные алгоритмы, которые состоят из более чем сотни квантовых логических операций. В том числе была смоделирована намагниченность материала (модель Изинга), решено уравнение теплопроводности и реализована последовательность вычислений для решения систем уравнений.

👀 Владимир Путин поручил помочь российским экспортерам в создании инфраструктуры на новых рынках сбыта
Правительство России при участии Российского союза промышленников и предпринимателей до 1.08.24 должно подготовить и представить предложения по оказанию российским организациям дополнительных мер поддержки, направленных на создание устойчивых логистических цепочек и инфраструктуры для осуществления внешнеэкономической деятельности на новых рынках стран Африки, Южной Америки, Юго-Восточной Азии.

👀 Начались подготовительные работы по проекту строительства второго Северомуйского тоннеля

Сейчас у нас в районе Северомуйска и Окусикана разворачиваются строительные городки, завозится техника. Процесс пошел

- глава Бурятии Алексей Цыденов

👀 Пакистан хочет присоединиться к МТК Север-Юг
XV Международный IT-форум с участием стран БРИКС и ШОС прошел в Ханты-Мансийске 18 по 20 июня.

Исламабад готов присоединиться к проекту транспортного коридор Север - Юг в соответствии с видением президента России Владимира Путина

Мы пытаемся возродить исторический Шелковый путь. Первая партия пакистанских цитрусовых прибыла в Дагестан через Иран и Азербайджан. Этот новый торговый маршрут открывает возможности для увеличения объема торговли, который уже достиг 1 миллиарда долларов США

- посол Пакистана в России Мухаммад Халид Джамали

👀 Для окупаемости высокоскоростных железнодорожных магистралей в России нужна как минимум еще одна, помимо строящейся ВСМ Москва - Санкт-Петербург. - первый заместитель министра финансов России Ирина Окладникова.
Общая стоимость строительных работ ВСМ Москва-Санкт-Петербург на текущий момент установлена Минфином в 1,8 трлн рублей.

👀 Перевозки угля растут по всем железнодорожным пунктам пропуска между Россией и Китаем
Объём импорта достиг 1,15 млн тонн грузов (+5,3%). На экспорт отправлено 15,6 млн тонн грузов (+21,2%), в том числе через стыки:
пограничный переход Забайкальск – Маньчжурия экспортировано 3,1 млн т угля (рост в 1,4 раза), Гродеково – Суйфэньхэ – 1,4 млн т (в 1,8 раза), Нижнеленинское – Тунцзян – 1,4 млн т (в 2,1 раза), Камышовая – Хуньчунь – 1,5 млн т (в 1,3 раза).

Компании Нацпроектстроя
👀 перевели на цифровое управление два объекта БАМа в Хабаровском крае
👀 расширили 22 километра БАМа под двухпутное движение
👀 модернизировали 9-км участок БАМа в отрогах Туранского хребта

#Цифровые_решения #Инфраструктурные_проекты #Объемы_перевозок

Кейс «Снижение простоев вагонов на 30% за счет оптимизации технологии»

Иногда для определения ключевых мероприятий для освоения перспективных объемов переработки достаточно посмотреть только на 2 отчета: график исполненной работы (ГИР) и схема загрузки инфраструктуры.

📝Задача: определить перспективную перерабатывающую способность ж.-д. инфраструктуры с учётом изменения номенклатуры переваливаемых грузов, строительства на терминале новых грузовых фронтов и реконструкции станции примыкания.

Базовый вариант технологии работы показал возможность освоения перспективных объемов переработки. При этом анализ ГИР и схемы загрузки инфраструктуры показал наличие «узкого места» в стрелочной горловине, что приводило к повышенным простоям вагонов на путях подготовки вагонов и грузового фронта. Простое решение в виде смены специализации путей, дробления и смещения манёвровой работы на инфраструктуре перед погрузкой позволило снизить среднесуточные простои на 30% и дополнительно выгружать раз в двое суток один состав.

Как создать имитационную модель в условиях неопределенности?

На помощь приходит итеративная модель разработки, характеризующаяся постадийным прототипированием с целью реализации на каждом спринте законченного блока имитационной модели.

📍1. Планирование.
Определение объема работ по реализации текущего спринта.

📍2. Проектирование.

📍2.1 (на первой итерации). Сбор исходных данных.

📍2.i (на последующих итерациях - опционально). Расширение, детализация, автоматизация функционала имитационного комплекса в соответствии с планом.

📍3. Создание прототипа.

📍3.1. Синтез MVP (минимально жизнеспособный продукт) модели.

📍3.i Согласно проектному решению вносятся изменения в имитационную модель.

📍4. Тестирование
Верификация (проверка технических характеристик) модели.

📍5. Обратная связь
Валидация (проверка требований пользователей продукта) модели. Определяются возможные улучшения и изменения, которые вносятся в общий план работ.

📍6. Запуск
Утверждение и закрепление текущих изменений в модели.