Кейс: Нормы проектирования против имитационного моделирования
В ходе моделирования обосновано снижение капитальных затрат более чем на 60 млн руб.

Необходимость в этой работе возникла в связи с изменением рынка готовой продукции, и, как следствие, возросшим объёмом маневровой работы по расформированию порожних передач, с которым станция XXXXX не справлялась.
Цель работы – найти оптимальное решение для обеспечения объёма отгрузки готовой продукции в объёме 10 маршрутов в сутки с учётом необходимости производства маневровых работ по расформированию порожних составов.
В ходе предпроектной проработки вариантов реконструкции станции были рекомендованы к моделированию 2 варианта сортировочного парка:
1. С горкой малой мощности;
2. С профилированной вытяжкой.
Первый вариант появился исходя из норм проектирования, второй – как альтернативный.
Вариант для дальнейшего проектирования выбран по критерию минимума капитальных затрат и эксплуатационных расходов.
2 часть.⏬

1 часть.⏫
2 часть.
Полученные результаты модельных экспериментов работы станции по вариантам её реконструкции показывают, что реализация предложенных проектных решений по любому из них обеспечит перерабатывающую способность станции на уровне выше прогнозируемой.

Для стабильного функционирования станции на различные размеры работы необходимое количество маневровых локомотивов при расформировании разборочных составов на профилированном вытяжном пути меньше, чем при расформировании разборочных составов на сортировочной горке. Это связано с тем, что в варианте с устройством сортировочной горки недостаточная длина сортировочных путей вызывает необходимость дополнительных перестановок групп вагонов.

Дайджест новостей
👀 Экспортные перевозки удобрений за 6 месяцев 2024 года выросли на 16,8%
В направлении портов Северо-Запада перевезли 11,9 млн тонн (+26%).
А сколько еще перевезут…

В рамках комплексного инвестиционного проекта «Развитие и обновление железнодорожной инфраструктуры на подходах к портам Северо-Западного бассейна» объемы перевозок должны достигнуть 170 млн тонн в 2025 году и 220 млн тонн в 2030 году.

👀 А со станций СКЖД в порты АЧБ за 6 месяцев 2024 г отправили 11,3 млн тонн экспортных грузов, что на 6,5% превышает показатель аналогичного периода прошлого года.

👀 РЖД нарастили перевозки грузов через ж.-д. погранпереходы с КНР на 18,8%
С начала 2024 года перевезли в экспортно-импортном сообщении через ж.-д. переходы с Китаем 20,2 млн тонн грузов.

👀 Скорость движения на железной дороге снижается
По итогам 6 месяцев 2024 г.:
– оборот грузового вагона рабочего парка составил 481,8 ч (под грузовыми операциями 226,8 ч);
– участковая скорость – 36,5 км/час
– техническая скорость –41,2 км/час
– средняя скорость доставки отправки – 372,0 км/сутки
А для снижения простоя грузовых вагонов «Промжелдортранс»👀 предложил использовать свои маневровые локомотивы на путях общего пользования для оптимизации технологии работы станции примыкания. В копилку доводов можно добавить👇

👀 РЖД до 2035 года потребуется 9,9 тысячи локомотивов при ожидаемом дефиците в 1,5 тысячи
В ближайшее десятилетие, начиная с 2025 года, потребность ОАО «РЖД» в новых локомотивах будет держаться на уровне 800-900 единиц ежегодно. Это связано со строительством Восточного полигона, примерных планов на перевозку и необходимостью замены советского подвижного состава, пик списания которого придется на 2026-27 годы.

👀 Инвестиции российских компаний в цифровые технологии увеличились на 80% за 4 года
И достигли свыше 4 трлн рублей. За это время объем средств, направленных на развитие IT-инфраструктуры, увеличился на треть — до 1,5 трлн рублей, а на внедрение программных продуктов — в 2,5 раза. С 2020 года продажи российских программных продуктов и других цифровых решений увеличились более чем вдвое, а готовых пакетных решений в различных отраслях экономики — в пять раз.

👀 Быстро, четко и аккуратно – мастерская работа крановщиков Владивостокского морского торгового порта – однозначно рекомендуется к просмотру.

#Цифровые_решения #Инфраструктурные_проекты #Объемы_перевозок

Методы планирования ресурсов в имитационной модели
Существуют два основных метода планирования ресурсов для любого проекта: прямой и обратный.

🔍Прямой.
Ресурсное планирование при внешних ограничениях. Предполагается, что есть цели проекта, под который создается имитационная модель, с наивысшим приоритетом. Ограничения по количеству ресурсов возникают после реализации целей проекта для повышения эффективности проекта.
Здесь можно использовать два подхода:
📈1. Мы задаем минимальную конфигурацию из ресурсов и определяем, чего мы можем достичь, и далее итеративно наращиваем ресурсы.
➕ Учитывается этапность развития транспортной системы;
➖ Высокие трудозатраты на синтез и отладку модели, т.к. на каждом этапе могут возникать структурные изменения.
📉2. Мы задаем неограниченные ресурсы в модели и итеративно снижаем их до тех пор пока не придем к реализации целей проекта с требуемыми запасами надежности.
➕ Более низкие трудозатраты на синтез и отладку модели, высокая прогнозируемость возникновения «узких мест»;
➖ Не учитывается этапность развития транспортной системы от более низкого состояния.

🔎Обратный.
Планирование при ограниченных ресурсах. Предполагается, что первоначально заданное количество доступных ресурсов не может быть изменено и является основным ограничением модели. В этом случае происходит определение целей проекта, которые возможно достигнуть. Меняем незначительно конфигурацию ресурсов в рамках бюджета, основной упор на технологические мероприятия.

Модель организации движения поездов

Модель определяется через различные значения параметров пропускной способности (ПС):
📍Числа поездов – L1 (задается спросом);
📍Скорости поездов – L2 (конструкционные особенности подвижного состава);
📍Числа типов поездов – L3 (определяется рынком перевозчиков);
📍Устойчивости движения поездов – L4 (влияние 1 мин задержки 1 поезда на задержки других поездов в расписании; величина относительная, обозначает максимально допустимый предел опоздания).

Теоретически представляя ПС в виде четырехгранной фигуры, углы которой образованы значениями параметров на соответствующих осях, и обозначая длины граней фигуры L1, L2, L3, L4, можно говорить о взаимосвязи параметров ПС в рамках модели:
L1 + L2 + L3 + L4 = Constant - формула устанавливает баланс параметров ПС при организации различных видов движения. На рисунке представлен требуемый вид соотношения параметров при организации поездов по различным видам движения.

Управление пассажиропотоками ж.-д. вокзалов на основе моделирования динамики движения пассажиров
🚶‍♂️1 пост из серии.

Моделирование позволяет решать задачи анализа функционально-пространственной организации пассажиропотоков с учетом минимизации времени их пребывания на вокзале. Методика моделирования строится на теориях термодинамики, коллективного интеллекта и динамики толпы. Развитие теории динамики толпы привело к созданию большого количества методов моделирования динамики движения потоков людей, которые используются в разных сферах. Особенность формализации процесса организации потоков пассажиров на ж.-д. вокзале при осуществлении пересадки заключается в технических и технологических параметрах пересадочных комплексов, гетерогенности потоков пассажиров и их неравномерным возникновением во времени и пространстве.

Существуют два подхода относительно представления потока: детерминированный и стохастический.

Примером детерминированных моделей, в основе которых функциональная зависимость между показателями, являются модели, в которых движение человека представляется, как движение физического потока (гидро- и газодинамические модели). В основе представления такого класса моделей есть предположения, что пассажиропоток постоянный, при этом существует прямая зависимость между его скоростью и плотностью, так называемая «фундаментальная диаграмма транспортного потока».

Данные модели можно поделить на следующие виды:
📝 модели, основанные на описании статических функциональных зависимостей параметров потока. Примеры:
📍модель Гринберга;
📍регрессионные модели для прогнозирования параметров потока.
📝 модели, которые описывают динамические связи параметров во времени и пространстве. Примеры:
📍 модель на основе уравнения Бюргерса;
📍 модель кинематической волны Лайтхилла – Уизема;
📍 графоаналитический метод Предтеченского;
📍 кинетическая модель потока Пригожина.

Через 5 лет после начала эксплуатации предусматривается строительство сплошного второго пути, говорят будет быстрее чем на БАМе🤔. На станции Бахты появятся перегрузочные терминалы. Ожидается после реализации проекта повышение пропускной способности на границе Казахстана и Китая на 20 млн тонн в год.

Новая линия составит 272 км

2. Проект строительства железнодорожной магистрали
(1 Проект)
Китай — Кыргызстан — Узбекистан

Россия активно встраивает партнерские государства в ЕТК. Сегодня рассмотрим одного участника новой логистики - Кыргызстан, который может стать крупным транспортно-логистическим хабом в регионе.

Ожидается, что объемы перевозок грузов по трем ключевым коридорам, проходящим через Центральную Азию, к 2030 году достигнут 95 млн тонн. Рост контейнерного трафика запланирован до 1,7 млн контейнеров в двадцатифутовом эквиваленте.

Идея конечно не нова (с 1996 г. - обсуждают), но сейчас появился консенсус среди участников ЕТК в регионе.

Новый маршрут не является конкурентом российскому Транссибу и ж.-д. коридору из Китая через Казахстан, поскольку ориентирован на другие целевые рынки, предусматривает большое количество стран транзита и необходимость многократной перевалки грузов. Здесь ключевой аспект в перенаправлении транзита с автомоблиного транспорта на ж.-д.

#ЕТК

Главные цифры проекта железной дороги «Китай – Кыргызстан – Узбекистан»

📍Протяженность железнодорожных линий: Китай - 213 км; Кыргызстан - 260 км; Узбекистан - 50 км.

📍Срок строительства: 6-8 лет.

📍Стоимость проекта: 3–5 млрд долл.

📍Потенциал грузоперевозок: 7-13 млн тонн в год.

🔥 06.07.2024 - подписано трехстороннее межправительственное соглашение о сотрудничестве в совместном продвижении проекта железной дороги «Китай – Кыргызстан – Узбекистан».

#ЕТК

Методы корректировки проекта по развитию объекта транспортной инфраструктуры
🫸Сжатие и быстрый проход🫷

Как же часто возникает желание оптимизировать, сделать побыстрее. Иногда для этого имеются даже серьезные поводы. Сегодня как раз на повестке метод сжатия, при котором выполняется анализ компромиссов стоимости и сроков для определения возможности максимально сжать сроки при минимальных дополнительных затратах. Сжатие не всегда позволяет получить приемлемое решение и может привести к увеличению стоимости проекта по развитию объекта транспортной инфраструктуры. Почему только рассматриваем объекты транспортной инфраструктуры? Сегодня максимально широко охватим тему. Пройдемся по управлению любого проекта. Введем тогда базис - операция (работа) - это будет неделимый элемент с точки зрения проекта.

Быстрый проход — частный случай сжатия расписания. При быстром проходе операции проводятся с некоторым перекрытием или параллельно. Быстрый проход может привести к доработкам и возрастанию риска.

Чтобы определить, сокращение каких операций обойдется дешевле, производят вычисление крутизны «стоимость/время», характеризующей стоимость сокращения длительности операции на единицу времени. Для вычисления крутизны каждой операции используют следующую формулу:

👀К=(Сс-Сн)/(Тн-Тс),

где К — крутизна стоимости/время; Сс, Сн — сжатая стоимость, нормальная стоимость; Tc, Tн— сжатая длительность, нормальная длительность.

Расчет крутизны позволяет определить операцию, сжатие которой будет иметь наименьшую стоимость. Следует также отметить, что сжатию подлежат только операции, которые лежат на критическом пути. Сжатие некритических операций увеличивает общую стоимость проекта без сокращения расписания. Таким образом, процесс сокращения сроков выполнения проекта необходимо начинать с операций критического пути, сжатие которых имеет наименьшую стоимость.

Существует пять правил сжатия расписания:

⭕️ Сжимать только операции, лежащие на критическом пути.

⭕️ Сжимать на одну временную единицу расписания за один шаг (например, на один день, за один шаг).

⭕️ Когда существует несколько критических путей, сжимать их все одновременно.

⭕️ Сначала сжимать те операции критического пути, которые имеют наименьшую стоимость сжатия (наименьшую крутизну стоимость/время).

⭕️ Не сжимать некритические операции.

Общественный транспорт (ОТ) играет важную роль в жизни города. Хотя в наш век люди пересаживаются в автомобили. С 2000 по 2023 г. в структуре перевозок пасажиров ОТ потерял 7,9%.
Важно работать над привлекательностью ОТ для горожан, которая обычно оценивается по 5 группам параметров:

1️⃣Физическая доступность

2️⃣Ценовая доступность

3️⃣Эффективность транспортной сети

4️⃣Комфорт и удобство

5️⃣Безопасность и устойчивое развитие

Принять обоснованное и эффективное решение, учитывающее интересы всех участников процесса пассажирских перевозок, поможет - имитационное моделирование.

Сейчас создано множество систем моделирования работы ОТ, позволяющие анализировать трафик, разрабатывать мероприятия по повышению пропускной способности и др.
Можно ознакомиться лично.

С бесплатной версией и открытым исходным кодом:
The Repast Suite
MATSim
TRANSIMS
Simulation of Urban Mobility
С бесплатной версией: Anylogic
Только за 💰:
TransModeler (нужен VPN)
HCS
PTV Visum
TSIS-CORSIM
TransCAD (нужен VPN)
Aimsun Next

Управление пассажиропотоками ж.-д. вокзалов на основе моделирования динамики движения пассажиров
🚶‍♂️2 пост из серии (1 пост здесь)

Стохастический подход основывается на представлении потока как случайного процесса. Примером макромоделей, которые основаны на данном подходе, является модель на основе цепей Маркова. Существующие подходы к моделированию пассажиропотоков могут быть классифицированы в зависимости от уровня детализации процесса.

📍Модели макроуровня. Описывают поток пассажиров как целое. Основная область применения этого типа моделей - анализ загруженности отдельных помещений вокзала. Модели макроуровня описывают процесс очень приближенно, к их недостаткам можно отнести невозможность определять характер движения отдельного агента в потоке, невозможность их применение к гетерогенным потокам, в которых разные группы агентов имеют разную цель и характеристики (примером применения моделей такого типа программный комплекс ADLPV v 2.0).

На основе представления пассажиропотока на макроуровне возможным является вывод аналитических формул для проведения несложных расчетов по определению ширины платформы, тоннелей, площадей пассажирских помещений. Однако невозможность определения характера движения отдельных агентов гетерогенных потоков в моделях макроуровня сдерживает дальнейшее развитие исследований в области пассажиропотоков.

📍Модели микроуровня. Характеризуются описанием поведения отдельных пассажиров и взаимодействий между ними (известными программными продуктами, основанные на таких моделях, является AnyLogic с библиотекой Pedestrian Library, SimWalk transport и PRO, Vissim, LEGION и так далее).
Развитие вычислительной техники предоставило толчок в исследованиях потока на микроуровне. Данный подход является более интересным с точки зрения повышения точности и реалистичности поведения потока.

Существующие микроскопические модели условно можно разделить по варианту дискретизации пространства и времени на две подкатегории: дискретные и непрерывные – о них и поговорим в следующий раз.

На поезде со скоростью ~277 м/с

Сверхскоростная транспортная система на магнитной подвеске внутри низковакуумной трубки, совместно разработанная Китайской корпорацией космической науки и промышленности /China Aerospace Science and Industry Corporation Limited/ и провинцией Шаньси, завершила демонстрационные испытания для своей полноразмерной опытной линии в уезде Янгао города Датун.

Испытание проводилось на сверхпроводящем транспортном средстве на магнитной подушке внутри трубопровода протяженностью 2 км в условиях низкого вакуума. Результаты показали, что поезд мог выполнить контролируемую навигацию, устойчивую подвеску и безопасную остановку в соответствии с заданной кривой линией. Максимальная скорость и высота подвески транспортного средства соответствовали заданным показателям. Все системы работали нормально, а траектория движения транспортного средства полностью соответствовала теоретической траектории.

🙄 Немного сомнений
Какую конкретно скорость развил маглев во время испытаний, не уточняется.
Остается вопрос о надежном способе поддерживать вакуум в более длинной трубе. Отдельно добавим про экономичность способа и условия ввода/вывода капсул.

🙄 Немного оправданий
В апреле 2022 года в уезде Янгао началось строительство вышеупомянутой системы. Она сочетает аэрокосмические технологии с технологиями наземного рельсового транспорта, что теоретически позволит достичь скорости движения поездов на уровне 1 000 км/ч.

Предыдущий рекорд Hyperloop в Китае был поставлен в феврале 2024 года, когда CASIC испытала поезд Hyperloop T-Flight на магнитном подвесе. По сообщениям CASIC, во время испытаний удалось достичь скорости более 623 км/ч. После испытаний в CASIC заявили, что поезд в конечном итоге достигнет скорости 1000 км/ч.

Когда имитационная модель и не нужна

«Стивидорная компания «Малый порт» (Находка) сократила простой вагонов (г/г) в 2 раза при увеличении грузооборота с начала года на 3,4%.
Имитационные модели не нужны когда решение по оптимизации всем понятны и остается подлючить только административный ресурс (хотя пилюлей обоснования можно подсластить любое решение).

Что же надо было оптимизировать?
Возврат порожних вагонов после выгрузки, исключая дополнительную переработку на технических станциях Дальневосточной железной дороги, в условиях постоянного роста перевозок в направлении портов Дальнего Востока.

Какое решение?
Маршрутизация порожних вагонов с мест выгрузки.

И все? - получается, что да.

Время ожидания отправления (от момента уборки до отправления в составе поезда) отправительского маршрута со станции Находка-Восточная по итогам июня составило 4 часа 31 минута на 1 вагон. В то время как вагоны, отправленные в обычных поездах, простаивали в среднем 10 часов 12 минут.

3. Проект строительства Трансафганского коридора
Ж.-д. магистраль Узбекистан – Афганистан – Пакистан
Предыдущий проект

Проект находится на начальной стадии — сторонами согласован маршрут.
Требуется обследование местности, по которой пройдет железная дорога, разработка ТЭО, выбор подрядчика, определение механизмов финансирования и реализации проекта. С учетом характера проекта одним из возможных вариантов его реализации может стать трансграничное государственно-частное партнерство.

Среди сложностей реализации проекта стоит отметить:

🧐 горный рельеф местности в Афганистане;

🧐 неурегулированность вопросов афгано-пакистанского сотрудничества;

🧐 необходимость модернизации железных дорог Пакистана для пропуска новых грузопотоков;

🧐 обеспечение безопасности на территории вдоль нового коридора и др.

Главные цифры

📍1520 мм - ширина колеи новой ж.-д. магистрали на всей территории Афганистана.

📍Протяженность новых участков от Мазари-Шарифа до Торхама ~ 760 км.

📍Стоимость проекта ~ 4,8 млрд долл.

#ЕТК

Нужна ли имитационная модель в цифровом двойнике?

Если сервис решает задачи автоматизации и цифровизации процессов сбора, хранения информации о состоянии физического объекта, то конечно нет.
Но если требуется, например, решать задачи прогнозирования решений маневрового диспетчера, то уже вопрос открывается с другой стороны.

Ключевой задачей цифрового двойника в этой ситуации является поддержка принятия решений. Системы поддержки принятия решений могут быть стратегическими (прогнозирование от X месяцев) и оперативными (прогнозирование в рамках дня).

На объекте ж.-д. инфраструктуры обычно имеются различные информационные системы и опытный персонал для принятия решений. Однако оперируют обычно планом работы, текущими и в лучшем случае историческими данными (а их желательно еще адаптировать под решаемые задачи – и тут могут начинаться проблемы). Все эти данные надо постоянно обрабатывать и в требуемые моменты времени принимать решения: что делать и кто виноват 🫣 ?
Для обработки информации как раз и нужна имитационная модель, которая в качестве исходных данных соберет в себя параметры инфраструктуры, технологии, ресурсов, объемов работы, и далее отмоделирует различные решения и выдаст рекомендации.

И вот простая имитационная модель, которая при автоматизированном сборе и обработке информации, интеграции с системами (ИС, АСУ объекта инфраструктуры) стала полноценным цифровым двойником.

Нужна ли имитационная модель в цифровом двойнике? При планировании эксплуатационной работы это одно целое! Ниже рассмотрим концептуально какими данными должен оперировать цифровой двойник.

Система поддержки принятия решений (мы продолжаем тему цифрового двойника) должна подсказывать оперативному персоналу, что делать в той или иной ситуации. Для этого нужны данные:
📍Текущие – данные в настоящий момент времени, поступающие от физического объекта через подсистему сбора данных;
📍Прогнозируемые – планируемые оперативные данные, включающие задания на работу, накопленный и обработанный массив данных из информационной системы (которая обычно интегрирована в АСУ);
📍Ситуационные – возможные принимаемые решения в текущей эксплуатационной обстановке (этот тип данных отсутствует в АСУ, а он помогает решать задачи предиктивной аналитики).

Имитационная модель интегрируется с АСУ (ставятся шины для текущих и прогнозируемых данных, а также для системы поддержки принятия решений) и далее в рамках моделирования на основе ситуационных данных (и алгоритмов моделирования, адаптированных под требования конкретного физического объекта) воспроизводятся различные сценарии работы объекта транспортной инфраструктуры.

Управление пассажиропотоками ж.-д. вокзалов на основе моделирования динамики движения пассажиров

🚶‍♂️3 пост из серии (предыдущий пост)
Сегодня поговорим о дискретных и непрерывных моделях движения пассажиров.

Дискретные модели.

Представьте себе шахматную доску, где каждый пассажир – это пешка. В таких моделях пространство делится на клетки, и пассажиры перемещаются по этой сетке с заданными правилами. Например, как в моделях на основе клеточных автоматов: шаг вправо, шаг влево – только по правилам!

Модели непрерывного пространства:

📍 Физические модели:
Пассажиры ведут себя как жидкость или газ, двигаясь плавно и непрерывно. Их движение описывается уравнениями динамики жидкости или газа, как в моделях авторов D. Helbing, S.A.H. AlGadhi, H.S. Mahmassani и R. Herman. Люди текут по вокзалу, обтекают колонны и выходят на платформу. Если кто-то случайно попадёт в такую модель, можно подумать, что перед вами великая река людских страданий — особенно когда опаздываешь на поезд.

📍 Маршруты и оптимизация:
А вот здесь пассажиры – настоящие стратеги, которые пытаются сэкономить пару минут, но в итоге всегда приходят последними! Они выбирают маршрут, стараясь минимизировать свои «расходы». Пример: модель под авторством R.L. Hughes, включающая подход на основе гидродинамики

📍 Модели социальных сил:
Пассажиры двигаются под воздействием «социальных сил», меняя направление и скорость. Вот только социальные силы иногда оказываются такими, что вместо того, чтобы идти вперёд, вы вдруг начинаете следовать за случайным человеком в буфет.
Пример: модель авторов D. Helbing, I.J. Farkas, P. Molnár, T. Vicsek. Движение каждого агента рассчитывается на основе 2 закона Ньютона. Недостаток? необходимость обработки больших массивов числовой информации при моделировании потоков большой размерности. Чем больше пассажиров, тем сложнее становится расчёт – как если бы вам нужно было одновременно решить несколько уравнений, но с толпой спешащих людей.

📍 Агентные модели: Такие модели в процессе моделирования используют набор элементарных правил, которым подчиняется каждый участник потока. Примером такого подхода является модель “boids”, которая предложена в исследовании C.W. Reynolds. Агенты взаимодействуют с подобными себе путем передачи сообщений на основе простых правил поведения. Преимуществом таких моделей являются достижения более реалистического движения человека для низкой и средней плотности потока при практически неограниченном размере потока, а недостатком - невозможность моделирования потока при высокой плотности.

Понимание и использование этих моделей позволяет оптимизировать движение пассажиров на вокзале и сделать процесс более предсказуемым и управляемым, как в игре, где каждый ход спланирован заранее.

Что вы хотите программное обеспечение или программный продукт?

Компьютерная программа, программный компонент, программный модуль, программное средство, программный продукт, программное обеспечение – это синонимы?

Наверное, нет. Хотя часто (даже в it-среде 😱) между некоторыми понятиями ставят знак «=».
Давайте попробуем разобрать этот вопрос на примерах:

Здесь разберем поверхностно. Здесь глубоко.

📜 Компьютерная программа – это, по сути, рецепт. Содержит инструкции, как ваш компьютер должен варить кашу из данных. Но сам по себе этот рецепт кашу не сварит, нужна ещё кухня и повар.
Коротко: то, что выполняет вычисления или функции управления.

🧩 Программный компонент – это как один из ингредиентов на этой кухне. Сахар, мука, молоко… каждый по отдельности тоже нужный, но никто не станет делать из одного сахара целую кашу
Коротко: законченная часть программы.

⚙️ Программный модуль – это уже конкретная часть рецепта, например, процесс варки молока. Само по себе молоко вскипело, но дальше что? Нужно, чтобы весь процесс был скоординирован.
Коротко: единица конфигурационного управления (компонент с функциями управления).

🏗 Программный комплекс – это когда у вас есть и каша, и компот. А может быть даже три блюда! Всё работает вместе, чтобы вас накормить. Тут важен весь набор.
Коротко: объединение компонентов/модулей.

💻 Программное обеспечение – это тот момент, когда повар сварил вам кашу и уже положил её в тарелку, подал ложку, салфетку и дал инструкцию, как всё это съесть, не обжечься. И при этом на кухне всё чисто и готово к работе.
Коротко: то, что можно эксплуатировать. Есть документация.

🚫 Программное средство/система – звучит красиво, но по сути ничего конкретного не значит. Как если бы вы попросили на кухне «что-нибудь съедобное» – вам могут дать хоть кусок сыра, хоть яблоко.
Коротко: лучше не употреблять в лексиконе.

📦 Программный продукт – это когда вам эту кашу завернули в красивую упаковку и отправили домой. Там уже инструкция, реклама, название, и вам остаётся только разогреть.
Коротко: то, что поставляется пользователю.

📲 Программно-аппаратное средство – это уже готовый гаджет, например, кофемашина, которая варит вам кофе по нажатию одной кнопки. Здесь встроено всё, что нужно.
Коротко: гаджет со встроенной операционкой.

🛠 Программно-технический комплекс – это как целая кофейня: кофемашина, касса, бариста. Всё на месте, и вы можете наслаждаться результатом.
Коротко: совокупность программного обеспечения и оборудования, на котором оно исполняется.

Так что в следующий раз, когда кто-то скажет «программное средство», вы знаете, что это за абстракция. А вот если предложат «программный продукт», будьте уверены: это то, что вам нужно, и оно уже готово к употреблению!