Забезпечення своєчасної доставки вантажів на основі моделі управління пріоритетністю обробки вагонів на технічних станціях

Abstract

UA: Об'єктом дослідження є процес організації вантажних залізничних перевезень. Метою дослідження є підвищення ефективності функціонування підсистеми вантажних залізничних перевезень за рахунок автоматизації технології оперативного планування роботи технічних станцій та мінімізації витрат вагоногодин у підсистемах розформування-формування а також скорочення загального часу перебування вагонів на станціях, що в свою чергу надасть змогу для забезпечення дотримання термінів доставки вантажів. Розроблена оптимізаційна математична модель побудови оперативного плану роботи технічної станції, цільова функція якої представлена критерієм екстпуатаційних витрат, що виникають в ході реалізації перевізного процесу. Також у своєму складі вона містить елемент у вигляді нейромережевої прогнозної моделі, який додатково допомагає забезпечити своєчасну доставку вантажів шляхом визначення пріоритетності обробки вагонів на технічних станціях на основі їх поточних індивідуальних параметрів. Розроблена модель спрямована на підвищення рівня автоматизації процесів управління роботою ключових елементів залізничної системи, таких як технічні станції і сприятиме забезпеченню конкурентоспроможності залізничного транспорту та ефективної логістичної підтримки для різних галузей економіки України.

EN: The object of the research is the process of organizing freight railway transportation. The aim of the study is to improve the efficiency of the freight transportation subsystem by automating the technology of operational planning at technical stations and minimizing wagon-hour costs in the marshalling and reformation subsystems, as well as reducing the overall dwell time of wagons at stations. These improvements are intended to help ensure compliance with cargo delivery deadlines. An optimization-based mathematical model has been developed for constructing the operational plan of a technical station. The objective function is formulated in terms of operational costs arising during the transportation process. The model also includes a neural network forecasting component, which further supports timely cargo delivery by determining the processing priority of wagons at technical stations based on their current individual parameters. The developed model is aimed at increasing the level of automation in managing the operation of key elements of the railway system, such as technical stations, and will contribute to enhancing the competitiveness of railway transport and providing efficient logistical support for various sectors of the Ukrainian economy.