ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ КАЧЕСТВА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ В ОБЛАСТИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОДЕРЖАНИЯ И ЭКСПЛУАТАЦИИ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ
1.1. Современные информационные технологии и информационные системы на железнодорожном транспорте
Современные тенденции развития транспорта в России таковы, что цифровизация, автоматизация и искусственный интеллект в ближайшем будущем поменяют облик железнодорожного транспорта.
Ключевыми трендами являются автоматизация технологических процессов, управление процессами на основе искусственного интеллекта и использование больших баз данных [3,4].
Такое мнение высказали эксперты отрасли в ходе работы Международного железнодорожного салона пространства 1520 "PRO//Движение.ЭКСПО" "Искусственный интеллект и другие технологии для развития железнодорожной отрасли".
Было отмечено, что искусственный интеллект имеет очень высокий потенциал развития на железнодорожном транспорте. Его основу составляют, прежде всего, огромные массивы информации. Благодаря отчетным данным мы очень хорошо знаем, что случилось в прошлом. Задача – в рамках цифровой трансформации построить модель, которая на основе машинного обучения позволит нам видеть будущее, собирая информацию без участия человека.
Сейчас ОАО "РЖД" в процессе мониторинга контролирует 25 млн объектов. После реализации концепции "интернета вещей" их число вырастет до 60 млн.
Ключевой вопрос заключается в качественном взаимодействии с производителями подвижного состава, владельцами и операторами вагонов.
Сегодня совместно с предприятиями реализуется проект по построению доверенной среды, в рамках которой одна и та же информация может использоваться производителями с целью совершенствования своей продукции, а также пользователем - для более качественной эксплуатации. Тем самым эффект получают все участники процесса: с точки зрения сокращения затрат, повышения безопасности и в целом эффективности отрасли.
С учетом увеличения объемов перевозок, сокращения интервалов движения поездов все большее значение приобретает планирование ремонтов, построение графика движения, погрузки, которое также может выполняться при помощи искусственного интеллекта.
Около 1 млрд 200 млн человек ежегодно путешествуют по нашей инфраструктуре. Наша задача – понять, кто эти люди и что им предложить. Поэтому мы сейчас выстраиваем систему аналитики, таргетированного предложения для клиентов ОАО «РЖД», в том числе с использованием механизмов динамического ценообразования.
Большое внимание компания уделяет автоматизации и роботизации рутинных процессов.
В настоящее время ОАО "РЖД" технологически готово к широкому применению беспилотных поездов. Основные вопросы, над которыми активно работает компания, – обеспечение безопасности и совершенствование нормативной базы [35].
Наибольший прогресс в области автоматизации сегодня достигнут в применении программных роботов в бухгалтерии и кадровом блоке. С приходом цифровой трансформации максимально актуальным становится вопрос обучения сотрудников и приобретения ими новых компетенций.
От того, каким компетенциям ОАО «РЖД» будет обучать сотрудников, зависит успех в будущем. РЖД ведет очень большую работу совместно с образовательными центрами для того, чтобы выстроить единую цепочку поиска талантливых молодых людей, начиная со школьной скамьи и сопровождения их в период получения образования и затем – их приема на работу в компанию.
Рис.1. - Информационная система РЖД
Железнодорожная отрасль всегда была одним из лидеров по освоению цифровых технологий: некоторые IT-решения используются здесь уже десятки лет. Например, система сигнализации, передающая информацию о сигнале светофора в кабину локомотива. Это то, что мы сейчас можем назвать Интернет вещей.
Проводники используют мобильные терминалы для проверки электронных билетов. Основной актив железной дороги сегодня - не поезда и рельсы, а данные, которые компании собирают и анализируют. Кроме этого, она одна из лучших в мире по исполнению графика движения пассажирских поездов. Цифровые проекты в отрасли направлены на оптимизацию всех основных направлений работы - инфраструктуры, перевозок, работу с подвижным составом и персоналом - и отличаются большим разнообразием.
Эксперты выделяют четыре основных тренда цифровизации отрасли. Во-первых, мультимодальные перевозки. Железная дорога становится оператором, который объединяет различные услуги и сервисы. Во-вторых, клиентоориентированность. В-третьих, появление новых бизнес-моделей и участие в бизнес-сетях. В-четвертых, работа с данными: все больше проектов завязаны на сборе и анализе данных. Это позволяет оптимизировать пассажиропоток, строить умные локомотивы, экономить время и финансы.
В отрасли используются самые современные подходы при создании цифровых платформ - маркетплейсов грузовых перевозок, электронных и мобильных систем оплаты билетов, сервисов мультимодальных перевозок. Сейчас РЖД совместно с ЦБ РФ разрабатывает систему биометрической идентификации пассажиров. По замыслу разработчиков, такая система позволит упростить и ускорить их обслуживание [39].
Один из стимулов для развития отечественных цифровых технологий - обеспечение безопасности
Современная железная дорога гораздо больше зависит от ИТ, чем 15-20 лет назад. Если временно выйдет из строя система ЭТРАН, через которую оформляются все грузовые перевозки, или систему АСОУП, которая управляет непосредственно процессом перевозок, проблемы наступят сразу у всех основных отраслей. Ведь доля железных дорог в грузообороте страны (без учета трубопроводного транспорта) - 87 процентов. Сложные и малоизвестные названия ГИД "Урал", АСОУП, ЭТРАН, КАСАНТ, АС РБ - это информсистемы, обеспечивающие железнодорожные перевозки. Без них не было бы ни скорости, ни безопасности, ни доступности.
В качестве примера можно привести продвинутой автоматизации проект сортировочной станции Лужская в Ленинградской области. Там в автоматическом режиме происходит роспуск грузовых вагонов - до 100 тысяч единиц в месяц.
Не секрет, что использование иностранного оборудования влечет риски незаконного вмешательства. Поэтому один из стимулов для развития отечественных цифровых технологий - обеспечение безопасности. У "Ростеха" и РЖД есть дорожная карта, по которой мы внедряем новые решения. Холдинг "Росэлектроника" разрабатывает уникальную автоматизированную систему ультразвукового контроля рельсов. Еще одна разработка - первые отечественные цифровые радиостанции формата DMR - обеспечивает бесперебойную связь между локомотивами, диспетчерскими центрами и железнодорожными станциями.
Рис. 2. - Структурная схема информационной системы для диспетчерского центра железной дороги
Примеры использования информационных технологий на железнодорожном транспорте за рубежом.
Швейцарская федеральная железная дорога эксплуатирует большое количество электропоездов, и в пиковые периоды значительно повышается энергопотребление. Чтобы избежать дорогостоящего строительства новых электростанций в Альпах, компания оснастила составы датчиками. При увеличении нагрузки электросети передают сигнал поездам, и в них на несколько минут выключаются кондиционеры или обогреватели. Такой контроль уменьшает затраты на потребление энергии в два раза [21].
Итальянский железнодорожный оператор Trenitalia оснастил 9 тысяч единиц техники шестью миллионами датчиков, которые собирают информацию об эксплуатационных характеристиках поезда. Программа предсказывает идеальный момент для техобслуживания. В результате компания сократила бюджеты на ремонт на 8-10 процентов.
1.2. Информационные технологии и стратегия цифровой трансформации ОАО «Российские железные дороги»
2020 год стал первым годом реализации Стратегии цифровой трансформации ОАО «РЖД». Сегодня в работе находятся 49 из 55 проектов, предусмотренных Стратегией, успешно реализованы четыре, а ещё два готовятся к запуску в 2021г.
В рамках цифровых проектов применяются современные цифровые технологии, в частности на основе технологии цифрового моделирования в строительстве (BIM) созданы цифровые двойники пилотных объектов, на основе распределённых реестров разрабатывается доверенная среда локомотивного комплекса, обеспечен контроль жизненного цикла деталей грузовых вагонов, внедряются смарт-контракты в сфере грузовых перевозок.
Рис. 3. - Структурная цифровой железной дороги
В марте правление компании утвердило Программу развития информационных технологий ОАО «РЖД» на период до 2025 года.
Этот документ увязывает развитие IT-инфраструктуры и проекты Стратегии цифровой трансформации и определяет технологическую основу для внедрения прорывных цифровых технологий, цифрового покрытия сквозных процессов и систематизации процессов управления данными. Налажена работа с новыми идеями и инициативами по проектам в сфере цифровой трансформации.
Завершается формирование цифрового субхолдинга под управлением компании «РЖД-Технологии», возросла эффективность работы входящих в него компаний. Например, ООО «ОСК «ИнфоТранс», сервисная компания в сфере IT, вышла на безубыточность, выросло и качество предоставляемых услуг.
Использование цифровых технологий помогло компании справиться с вызовами коронавирусной инфекции. В начале пандемии всего за несколько дней была решена уникальная задача: на удалённый режим работы были переведены 115 тыс. сотрудников. При этом удалось соблюсти все требования информационной безопасности, обеспечить устойчивую работу корпоративных систем, ввести в действие системы мгновенного обмена сообщениями и мобильной видео-конференц-связи. Недавно это пришлось сделать во второй раз [14].
В следующем году ОАО «РЖД» продолжит работу по оптимизационным, методическим и организационным задачам цифровой трансформации. Рассматривается ряд проектов, имеющих потенциал дальнейшего развития и получения дополнительных эффектов, а также внушительный набор новых цифровых инициатив.
В следующем году планируются утверждение и реализация Концепции прослеживаемости жизненного цикла материальных активов ОАО «РЖД» с использованием технологий маркировки. Это обеспечит наполнение информационных систем компании актуальной информацией о состоянии материальных ресурсов от момента их производства до выбытия из эксплуатации. Планируется развитие собственной технологической базы Интернета вещей для сбора ключевой информации в режиме реального времени и повышения точности информации, с которой мы работаем. Продолжится работа по внедрению технического зрения, технологий дополненной и виртуальной реальности, искусственного интеллекта в производственные процессы компании, созданию системы экологического мониторинга на сети железных дорог и многим другим проектам. Результаты этой работы будут видны всем – нашим клиентам, партнёрам, государству.
В начале пандемии всего за несколько дней была решена уникальная задача: на удалённый режим работы были переведены 115 тыс. сотрудников. При этом удалось соблюсти все требования информационной безопасности, обеспечить устойчивую работу корпоративных систем, ввести в действие системы мгновенного обмена сообщениями и мобильной видео-конференц-связи.
В этом году ОАО «РЖД» существенно продвинулись в реализации проектов Стратегии цифровой трансформации и перешли от оцифровки процессов к их автоматизации. Запущен «личный кабинет машиниста», разработаны алгоритмы автоматического планирования работы локомотивных бригад, расчёта баланса парка локомотивов, реализованы первые версии систем сопровождения операционной деятельности эксплуатационных локомотивных депо, выпущенные на новой платформе. Заключено соглашение о взаимовыгодном обмене данными с компаниями, выполняющими сервисное обслуживание локомотивов, ведутся работы по наполнению такими данными доверенной среды локомотивного комплекса. Выполнен ряд интеграций Единой корпоративной системы управления локомотивным комплексом (ЕК АСУТ) с производственными и статистическими системами [19].
Кроме того, началась опытная эксплуатация смарт-контрактов в процессах взаимодействия с нашими партнёрами, выполняющими сервисное обслуживание локомотивов.
Стартует пилотная эксплуатация алгоритмов автоматического подбора и оповещения локомотивных бригад, а также новых версий линейных АРМ в ЕК АСУТ. Пилотная эксплуатация будет происходить в пяти эксплуатационных локомотивных депо – Рыбное, Кинель, Новосибирск, Иркутск и Хабаровск.
Остановимся подробнее на основных задачах.
«Личный кабинет машиниста» – это мобильное приложение, предназначенное для получения работником локомотивной бригады служебной информации. Оно работает на личных мобильных устройствах с доступом к основным автоматизированным системам и информационным ресурсам ОАО «РЖД» через Интернет.
В «личном кабинете» есть производственный и информационный блоки. Производственный блок позволяет ознакомиться с датой и временем назначенной явки, с материалами предрейсового и других видов инструктажей, позволяет вести электронный формуляр машиниста, вводить информацию по замечаниям машиниста с передачей в АСУ НБД ЗМ, вести журнал технического состояния локомотива формы ТУ-152, а также передавать фотографии дополнительных документов в расшифровку.
Информационный блок должен сообщать машинисту о плановом графике работы, наступлении контрольных сроков прохождения процедур, необходимых для допуска к эксплуатационной работе, просмотр лицевого счёта с данными о выполненной работе, параметрах расхода топливно-энергетических ресурсов, расчётах участковой и технической скорости, о наличии соответствующих приказов в ходе допуска к работе и поездке. С помощью информационного блока можно ознакомиться с нормативной и технической документацией. А работники могут оперативно обменяться сообщениями.
«Личный кабинет машиниста» должен способствовать росту культуры отношений работников в коллективах, стать каналом обратной связи с Дирекцией тяги. Для этого в системе предусмотрен ряд социальных сервисов, таких как форум для обсуждения вопросов, блоги для выдвижения инициатив, система рейтингов социальной активности пользователей, выдвижение предложений по улучшению работы.
Система ЕК АСУТ призвана автоматизировать управление локомотивным парком, локомотивными бригадами и деповской инфраструктурой.
С 2018 по 2019 год были реализованы базовые функции ЕК АСУТ, которые позволяют получать справочную информацию и вести учёт состояния локомотивного парка, формировать данные и осуществлять мониторинг загрузки сервисных локомотивных депо, анализировать работу локомотивов из группы риска, составлять рейтинг приёмщиков локомотивов, анализировать работу подразделений.
Таблица 1. – Направления цифровой трансформации железнодорожного транспорта РФ (до 2025 года)
В 2020 году основной упор был сделан на реализацию инструментов сопровождения процессов линейного уровня – дежурных по депо, приёмщиков локомотивов, диспетчеров сервисных локомотивных депо, техников по замерам и нарядчиков локомотивных бригад. Также реализована вторая очередь баланса парка локомотивов, и мы приступили к разработке систем диагностической аналитики [39].
Важным направлением работы является построение модели управления жизненным циклом локомотива на базе доверенной среды локомотивного комплекса. Переход на взаимодействие с сервисными компаниями с применением технологии блокчейн повысят прозрачность и точность расчётов за оказанные услуги.
В 2020 году ОАО «РЖД» существенно увеличили количество и качество моделей. Построены модели для прогнозирования неисправностей по сериям 2ЭС6, 2ЭС10, ЭС4К, ЭС5К, ТЭМ2а и многим другим.
К перспективным проектам относится внедрение смарт-контрактов в систему взаимодействия и взаиморасчётов с сервисными компаниями. Реализация проекта будет способствовать формированию единой информационной среды благодаря наличию достоверной информации о процессах и статусе исполнения процедур операционной деятельности. В результате Дирекция тяги и сервисные компании создадут архитектуру прозрачного бизнес-процесса ремонта, возникнет полное доверие сторон к исполнению заявленных пробегов локомотивов, коэффициента готовности к эксплуатации и других расчётных показателей, появится удобство во взаиморасчётах по автоматически сформированным актам и платёжным документам.
В 2021 году планируется не только развитие цифровых сервисов, но и завершение работы по следующим направлениям. Это оперативное планирование работы локомотивных бригад и локомотивов, создание системы аналитики и мониторинга исполнения процессов и задач в увязке с показателями работы подразделений.
В декабре ОАО «РЖД» планирует получить базовый функционал программного обеспечения, который позволит анализировать и визуализировать показатели работы дирекции с возможностью детализации анализа вплоть до объекта управления (локомотива или локомотивной бригады). Это программное обеспечение позволит прогнозировать работу с тяговыми ресурсами.
Таблица 2. – Целевые показатели эффективности развития
ИТ (до 2025 года)
Первым шагом является интеграция имеющихся систем ОАО «РЖД» в ЕК АСУТ и дальнейшая агрегация необработанных данных из этих систем.
Второй шаг – это построение математической модели с применением инструментов бизнес-анализа и машинного обучения, которая будет использовать сырые данные из систем прогноза эксплуатационной работы ОАО «РЖД» и на основе зависимостей рассчитывать потребность в парке локомотивов [14].
Третьим шагом является расчёт работы. В 2019 году мы завершили первую очередь баланса парков локомотивов, который является наиболее подходящим инструментом планирования распределения локомотивов и организации дальнейшей их работы. И в 2020 году реализованы работы по развитию этого функционала.
Четвёртый шаг – это расчёт планируемых и фактических затрат по всем элементам модели для дальнейшего управления отдельными элементами затрат и формирования мероприятий по организации процессов.
Последний, пятый шаг этой цепочки – необходимость реализовать на стороне ЕК АСУТ инструмент менеджмента целей и задач, который позволит фиксировать принятые решения и в дальнейшем оценивать их эффективность на всех уровнях управления, устанавливать целевые параметры показателей и реализовывать мониторинг их выполнения в режиме реального времени.
Говоря о проектах цифровой трансформации, необходимо отметить ещё один важный аспект преобразований, происходящих в локомотивном комплексе. Цифровая трансформация – это не только разработка современных IТ-проектов и смена поколений цифровых платформ. Важнейшую роль при внедрении IТ-решений играют изменения в социальной среде, вызванные этими преобразованиями. Они должны найти позитивный отклик среди работников, положительно повлиять на корпоративное мышление и культуру в компании. Перед руководителями Дирекции тяги всех уровней управления стоит задача заинтересовать в этих преобразованиях трудовые коллективы и привлечь их к реализации этих проектов [15].
1.3. Анализ качества внедрения информационных технологий в подразделениях системы железнодорожного транспорта РФ
Выступая на онлайн-конференции TAdviser SummIT 24 ноября, Евгений Чаркин, директор по ИТ РЖД, рассказал об опыте применения технологий искусственного интеллекта на железнодорожном транспорте. Он отметил, что в связи с пандемией холдинг несколько перебалансировал приоритеты в области цифровизации, давая больший приоритет технологиям для бесконтактного взаимодействия с клиентами и сотрудниками, электронным документооборотом, и один из приоритетов также – это искусственный интеллект.
Подобных проектов на разной стадии зрелости в РЖД уже много, говорит Евгений Чаркин. Это и системы технического зрения, и комплексные системы диагностики состояния объектов инфраструктуры, сервисы по распознаванию и классификации замечаний машиниста, интеллектуальная поддержка принятия решений, программные роботы (RPA) и др.
От некоторых проектов уже есть ощутимый эффект. К примеру, за счет программных роботов производительность труда на различных рутинных операциях повысилась от 30% до 70%.
Что касается технического зрения, в компании применяются и тестируются системы на базе ИИ: видеораспознавание номеров вагонов для автоматического списывания составов, комплексные системы диагностики состояния объектов инфраструктуры, построенные на нейронных сетях.
На нескольких станциях реализуется пилот по оборудованию техническим зрением маневровых локомотивов. Система обеспечивает экстренное торможение в необходимых ситуациях. Эффект, который уже достигается за счет этого – рост пропускной способности сортировочных станций благодаря снижению аварийности. На 2021 год запланировано масштабирование этого сервиса [12].
В период пандемии одной из ключевых функций цифрового блока – обеспечить своих сотрудников возможностью продуктивно и безопасно работать. Когда многие сотрудники теперь работают удаленно, возрастают требования к поддержке пользователей. Для решения этой задачи в единой системе поддержки внутренних пользователей ГВЦ РЖД в дополнение к обычным каналам был добавлен чат-бот с возможностью голосового диалога и автоматической обработки поступивших запросов. В РЖД рассчитывают, что это позволит на 20% повысить эффективность обработки заявок пользователей.
Остановимся на проекте интеллектуального помощника маневрового диспетчера. Повышение эффективности перевозочного процесса – одно из важнейших направлений цифровой трансформации, отметил он. Поэтому в качестве приоритета была выбрана оптимизация работы сортировочной станции, ключевого элемента в организации перевозочного процесса.
Для сортировочной станции основным объектом является сортировочная горка, вагоны поездов, которые приходят на станцию, проходят через нее, чтобы далее отправиться по нужному адресу. Сначала состав надвигается на горку маневровым локомотивом, потом в верхней точке расцепляются, и вагоны движутся вниз под действием собственного веса. Далее вагоны проходят через тормозные позиции и попадают в стрелочную зону, откуда расходятся на заданные пути сортировочного парка. На каждом пути собираются вагоны, следующие в один пункт назначения либо в попутном направлении. Из них формируются составы.
В масштабах станции именно работа маневрового диспетчера несет в себе наибольший потенциал получения эффекта, и он же несет максимальную ответственность за принятие управленческих решений – он является связующим звеном сквозного процесса обеспечения работы станции. Зачастую решения диспетчеру приходится принимать в условиях очень ограниченного времени. Для таких диспетчеров в РЖД задумались о разработке рекомендательного цифрового сервиса, позволяющий одновременно анализировать множество факторов. Особенно ценным он стал бы для начинающих маневровых диспетчеров [25].
В рамках подтверждения гипотезы был построен первичный прототип рекомендательной модели: обученная модель понимает, что происходит на станции и выдает предсказания. В качестве площадки для проведения исследования была выбрана сортировочная станция Челябинск-Главный. Выяснилось, что выполнение рекомендаций модели на практике позволяет более чем на 20% снизить среднее время простоя вагонов. В масштабах всей сети это был бы колоссальный эффект. Есть и другие полученные эффекты.
Рассмотрим также опыта внедрения технологий ИИ в различных подразделениях ОАО «РЖД».
Внедрение информационных технологий в Центральной дирекции инфраструктуры
Центральной дирекции инфраструктуры до 2025 года должно быть реализовано восемь цифровых проектов:
- создание цифровой модели и предиктивная аналитика (прогноз) по техническому состоянию путей;
- автоматизированное планирование работы по ремонтам и текущему содержанию на основании данных прогноза;
- предиктивная аналитика технического состояния на основе данных мобильных средств диагностики; предиктивная аналитика (прогноз технического состояния) устройств СЦБ на основе данных диагностики;
- формирование программ текущего содержания и ремонта на основе прогноза технического состояния объектов ЖАТ (автоматики и телемеханики);
- информационная система управления жизненным циклом путевых машин и механизмов;
- cистема автоматизированного ведения и обновления технической документации и предиктивный анализ технического состояния грузовых вагонов за счёт внедрения средств диагностики подвижного состава на ходу поезда.
Рис.4. - Технологий спутникового позиционирования ГЛОНАСС
Реализация данных цифровых инициатив осуществляется преимущественно по Программе цифровизации ОАО «РЖД», а также Плану научно-технического развития ОАО «РЖД» и инвестиционной программе Центральной дирекции инфраструктуры.
Кроме инициатив Центральной дирекции инфраструктуры, предусмотренных Стратегией цифровой трансформации ОАО «РЖД» до 2025 года, в настоящее время уже реализуются следующие цифровые технологии [33].
Реализуется проект по переходу на принципиально новый подход к организации рынка грузовых вагонов и их ключевых деталей и узлов, а также учёта рельсовой продукции на основе технологии распределённого реестра.
В 2019 году был успешно реализован пилотный проект создания «Сервиса контроля жизненного цикла колёсных пар грузового вагона» на платформе «Распределённый реестр данных».
