Цифрові технології підтримки життєвого циклу залізничного рухомого складу: аналітика та вектори розвитку

Abstract

UA: Вступ. У багатьох наукових публікаціях підкреслюється важливість упровадження сучасних цифрових технологій в управління технічними системами, зокрема у сфері залізничного транспорту. Проте специфіка життєвого циклу рухомого складу потребує комплексного підходу, який поєднує інженерні рішення, інформаційні технології, організаційне забезпечення та вимоги до безпеки руху. У наукових джерелах дедалі частіше порушується питання адаптації таких підходів для галузей із дискретним виробництвом і високим рівнем регуляції, як-от вагонобудування. Мета. Ця стаття розширює аналіз інтегрованих технологій управління життєвим циклом залізничного рухомого складу, що охоплює етапи від проєктування до утилізації. Метою є систематизація актуальних цифрових рішень, оцінка їх впливу на ефективність, безпеку та прозорість виробничих і експлуатаційних процесів, а також визначення напрямів їх подальшої адаптації до умов країни із перехідною економікою. Результати. Було проаналізовано набір сучасних технологій, які використовуються на кожному етапі життєвого циклу вагона. На етапі проєктування застосовуються PLM-системи, CAD / CAE‑середовища, моделювання навантажень і життєвого циклу. У виробництві важливими є MES, ERP, RFID, адитивне виготовлення та AI-контроль якості; у статті наведено приклади практичного впровадження таких рішень провідними компаніями (SNCF, Alstom, CAF). Експлуатаційний етап охоплює застосування IoT, цифрових двійників, телематики, систем управління парком і аналітики даних. Технічне обслуговування розвивається в напрямі прогнозного підходу з використанням AI, смарт-контрактів і цифрових паспортів. Етап модернізації потребує впровадження PLM, 3D-сканування, управління застаріванням і обґрунтованого вибору компонентів. Фінальний етап – утилізація та повторне використання – оцінюється через LCA-аналіз, матеріальне трасування та рівень придатності до переробки. Особливу увагу приділено хмарним рішенням, смарт-контрактам й блокчейн-інфраструктурі, що об’єднують усі фази у єдину цифрову систему керування історією вагона. Висновки. У цій статті показано, що інтегроване управління життєвим циклом залізничного рухомого складу є ключовою умовою для підвищення ефективності експлуатації та безпеки руху. Цифрові технології забезпечують зменшення витрат, прискорення виробничих і сервісних процесів, а також повну трасованість компонентів. Виявлено перспективність подальших досліджень у напрямі локалізації Smart MES-рішень, упровадження blockchain у технічне обслуговування, а також формування цифрових архівів компонентів для модернізації. Обґрунтовано необхідність стандартизації підходів до управління даними й адаптації світових практик до особливостей вагонобудування в країнах з перехідною економікою.

EN: Introduction. Numerous scientific publications emphasize the importance of integrating modern digital technologies into the management of technical systems, particularly in the railway sector. However, the specifics of the railway rolling stock lifecycle require a comprehensive approach that combines engineering solutions, information technologies, organizational processes, and safety requirements. Recent literature increasingly addresses the need to adapt such integrated models to discrete manufacturing industries with a high level of regulation, such as railcar production. Purpose. This article expands the analysis of integrated lifecycle management technologies for railway rolling stock, covering all stages from design to disposal. The objective is to systematize current digital tools, evaluate their impact on efficiency, safety, and process transparency, and identify directions for adaptation in countries with transition economies. Results. A wide range of technologies used at each lifecycle stage of railcars has been analyzed. The design stage relies on PLM systems, CAD/CAE platforms, and simulation tools for loads and lifecycle assessment. The manufacturing stage is supported by MES, ERP, RFID/Barcode systems, additive manufacturing, and AI-based quality control, with real-world examples from SNCF, Alstom, and CAF. The operation stage incorporates IoT sensors, digital twins, telematics, fleet management, and big data analytics. Predictive maintenance is enabled through AI, smart contracts, and blockchain-based service history records. Modernization involves PLM integration, 3D scanning, obsolescence management, and strategic replacement of components. The final stage – disposal and recycling – is supported by life cycle assessment, material tracking, and recyclability metrics. Special focus is given to cloud-based blockchain infrastructure and smart contracts that connect all lifecycle phases into a single trusted digital environment. Conclusions. This study demonstrates that integrated lifecycle management of railway rolling stock is essential for increasing efficiency, safety, and service life. Digital technologies enable cost reduction, faster production and maintenance cycles, and complete component traceability. Further research should focus on the localization of Smart MES systems, blockchain integration in maintenance workflows, and the creation of digital component archives for effective modernization. The paper also highlights the need to standardize data management practices and adapt global solutions to the specific context of railcar manufacturing in transition economies.