RWS

Кто создает имитационные модели? Многие команды разработчиков действительно создают мощные системы моделирования. Однако на синтез модели уходит много времени, что усложняет процессы подготовки исходных данных и формализации технологии работы исследуемого объекта. Как следствие, разные команды при моделировании одного и того же объекта могут получать несопоставимые друг с другом результаты 😱 (это я про выводы еще не говорил).

Создание модели должно быть ориентировано на технологов, а не на программистов!

Такую мысль я пытаюсь донести на конференциях по моделированию. В ответ я слышу, что это сложно и формализовать процесс наполнения имитационной модели слишком трудоемко (мягко выражаясь). Хотя вот пример того, что можно алгоритмически формализовать упрощение исходных данных. И таких примеров вагон и маленькая тележка. Но начнем, пожалуй, со структуры имитационного комплекса, который мы разработали в нашей команде и используем для разработки технико-технологических решений по развитию объектов ж.-д. инфраструктуры. Рассмотрим концептуально без погружения в интерфейсы. Конечно, пост будет в любом случае 🤓 Но если здесь появиться хотя бы 15 реакций, то я буду верить, что вам это интересно. p.s. Также готовятся посты про важные аспекты интеграции какой-то модели и цифрового двойника. Но планирую писать про имитационные модели, т.к. в моем понимании эта модели шире и включают в себя информационные модели. Хотя соглашусь и с тем, что последние в зависимости от детализации могут быть более сложными в структурном отношении, чем имитационные модели транспортной инфраструктуры для наших задач. Вопросы и предложения?👇

Интеграция имитационной модели и цифрового двойника объекта транспортной инфраструктуры 🤔 Проблема синхронизации данных

• Цифровой двойник получает данные из реального мира в реальном времени (IoT-датчики, системы управления), а имитационная модель работает с более обобщенными данными и может иметь свои внутренние часы. • Разница в форматах данных, времени и точности может привести к несогласованности и неправильной работе системы.

Решение может быть в использовании: 📍 Единого хранилища данных. 📍 Временных штампов. 📍Событийно-ориентированной архитектуры. 📍Инструментов синхронизации. 📍Методов агрегации данных. 📍Искусственного интеллекта. Про что рассказать подробнее? 👇 Делитесь опытом в комментариях! 👇 #Интеграция #ИМ #ЦД #Проблемы

💼 Кейс в деталях: Автоматизация и оптимизация планирования внутренней логистики

Сегодня предлагаю рассмотреть не как все хорошо получилось, а почему. В логическом центре была проблема в больших трудозатратах сотрудников и «неоптимальности» внутренней логистики, которую находили в месячных срезах, но не могли исправить. Например, подбор неподходящих транспортных средств, некорректные маршруты. В общем, это как перевозить 3 чайника в среднетоннажнике, а надо бы плотненько как в тетрисе.

🦾 Основная часть оптимизации была по 4 направлениям: 1️⃣ Моделирование транспортных потоков 📍Методы динамического программирования для моделирования транспортных потоков и оптимизации маршрутов. 📍Алгоритм Флойда-Уоршелла для нахождения кратчайших путей между узлами сети. 2️⃣ Оптимизация загрузки ТС и контейнеров 📍Алгоритмы линейного программирования для оптимизации загрузки ТС и контейнеров, учитывая ограничения по вместимости и весу. 📍Метод ветвей и границ для поиска оптимального решения. 3️⃣ Интеграция и обработка информации из смежных систем 📍API для интеграции с информационными системами заказчика и внешними навигационными системами. 📍Алгоритмы обработки и анализа данных в реальном времени для получения актуальной информации о состоянии транспортных средств и контейнеров. 4️⃣ Автоматизация распределения сборных грузов 📍Алгоритмы машинного обучения для прогнозирования спроса на транспортные услуги и автоматизации распределения сборных грузов. 📍Методы кластеризации для группировки грузов по схожим характеристикам и оптимизации маршрутов. Хотите узнать больше о том, как повысить эффективность вашего производства? Свяжитесь с нами и мы подберём индивидуальное решение для вашего бизнеса бесплатно! #автоматизация #оптимизация #логистика #транспорт #бизнес

На что мы можем повлиять? Сейчас идет обсуждение 6 проектов затрагивающих развитие железнодорожного транспорта от Минтранса России: 1️⃣ Перечень нормативных правовых актов, содержащих обязательные требования (ОТ) , подлежащих оценке применения в 2025 году (в соответствии с п. 38) Приказ Минтранса России от 18.02.2021 № 41 Об утверждении Порядка и сроков проведения аттестация работников железнодорожного транспорта, ответственных за погрузку, размещение, крепление грузов в вагонах, контейнерах и выгрузку грузов, а также порядка формирования аттестационных комиссий. Дата окончания публичного обсуждения завтра... ID проекта: 151109 2️⃣ Перечень нормативных правовых актов, содержащих ОТ, подлежащих оценке применения в 2025 году (в соответствии с п. 37) Приказ Минтранса России от 19.10.2020 № 428 Об утверждении Порядка поведения обязательных предварительных (при поступлении на работу) и периодических (в течение трудовой деятельности) медицинских осмотров. Дата окончания публичного обсуждения завтра... ID проекта: 151106 3️⃣ Перечень нормативных правовых актов, содержащих ОТ, подлежащих оценке применения в 2025 году (в соответствии с п. 36). Постановление Правительства Российской Федерации от 31.12.2020 № 2417 О лицензировании отдельных видов деятельности на железнодорожном транспорта. Дата окончания публичного обсуждения завтра... ID проекта: 151096 4️⃣ Проект приказа Минтранса России «Об определении Порядка примыкания к железнодорожным путям необщего пользования строящихся железнодорожных путей необщего пользования» Дата окончания публичного обсуждения 25 октября 2024 г. ID проекта: 146965 5️⃣ О внесении изменений в Перечень критериев технических и технологических возможностей осуществления перевозок, отсутствие которых является для перевозчика и владельца инфраструктуры железнодорожного транспорта общего пользования основанием отказа в согласовании запроса-уведомления на перевозку порожнего грузового вагона, порожних грузовых вагонов, утвержденный приказом Министерства транспорта Российской Федерации от 7 июля 2015 г. № 214 Дата окончания публичного обсуждения 1 ноября 2024 г. ID проекта: 151377 6️⃣ Проект приказа Минтранса России «О внесении изменений в Правила перевозок пассажиров, багажа, грузобагажа железнодорожным транспортом, утвержденные приказом Минтранса России от 5 сентября 2022 г. № 352». Дата окончания публичного обсуждения 6 ноября 2024 г. ID проекта: 149175

🔍 Метод FMEA: Как предотвратить сбои и повысить надежность вашей инфраструктуры

В стремлении к бесперебойной работе и максимальной надежности вашей системы, метод FMEA (Анализ видов и последствий возможных отказов) становится вашим незаменимым инструментом. Этот метод поможет выявить потенциальные проблемы на ранних этапах и предотвратить их негативное воздействие.

Что такое FMEA? FMEA (Failure Modes and Effects Analysis) — это структурированный подход к идентификации возможных видов отказов в системе и оценке их последствий. Метод позволяет понять, как и почему могут возникнуть сбои, а также оценить их потенциальное влияние на работу системы. Как это работает? 🚨 Идентификация видов отказов Определите все возможные виды отказов компонентов и систем, которые могут произойти. Это может включать механические неисправности, ошибки в работе оборудования или сбои в программном обеспечении. 📉 Оценка последствий отказов Проанализируйте, как каждый вид отказа может повлиять на работу системы. Оцените потенциальное влияние на производственные процессы, безопасность и финансовые потери. 🔍 Определение причин отказов Выявите коренные причины, которые могут привести к возникновению отказов. Это может быть износ компонентов, ошибки в проектировании или неправильное обслуживание. ⚠️ Оценка риска Оцените вероятность возникновения каждого вида отказа и его потенциальные последствия. Это поможет вам приоритизировать действия по устранению наиболее критичных проблем. 🛠 Разработка мер по устранению рисков На основе анализа разработайте и внедрите меры для предотвращения или снижения вероятности отказов. Это может включать улучшение технического обслуживания, модернизацию оборудования или изменения в процессе работы. 📈 Мониторинг и обновление Регулярно пересматривайте и обновляйте ваш анализ в соответствии с изменениями в системе и появлением новых рисков. Почему это важно? Метод FMEA помогает вам: 1️⃣ Снизить риски и затраты на ремонт: Раннее выявление проблем снижает вероятность дорогостоящих аварий и простоев. 2️⃣ Повысить надежность и безопасность: Проактивное управление рисками обеспечивает более стабильную работу и безопасность вашей инфраструктуры. 3️⃣ Улучшить процессы: Метод помогает оптимизировать процессы и повысить общую эффективность работы. Использование FMEA в управлении вашей железнодорожной инфраструктурой позволит вам быть на шаг впереди возможных проблем и обеспечить бесперебойную работу вашего бизнеса. #FMEA #АнализОтказов #Надежность #УправлениеРисками #ЖелезнодорожнаяИнфраструктура #Логистика #Инновации

Инфраструктурные барьеры ЕТК. Центральный евразийский коридор Евразийские транспортные коридоры обещают новые возможности для развития торговли, но имеют серьезные барьеры (примеры: МТК ТРАСЕКА, Северный евразийский коридор). Центральный евразийский коридор (ЦЕК) - это широтный маршрут, проходящий по территории Казахстана, соединяющий Западную Европу с КНР. Он обеспечивает транспортные связи с морскими портами Китая и является важным элементом системы евроазиатских транспортных связей. Прогнозируемый в целевом сценарии объем транзитных контейнеров, перевозимых по ЦЕК, может составить к 2030 г. 1,5 млн ДФЭ. Казахстан хочет нарастить объем перевозок по ТМТМ до 0,5 млн ДФЭ, использующему те же, что и на ЦЕК, погранпереходы Достык и Алтынколь (хотя их активно развивают последние 2 года).🫡 Что поможет ЦЕК? Строительство третьего погранперехода Бахты/Чугучак между Казахстаном и Китаем, а также ж.-д. линии Аягоз — Бахты, которая должна связать новый погранпереход с сетью Казахстанских железных дорог. #ЕТК

Какая карта лучше? Для создания качественной имитационной модели нужны данные о топологии. Но сюрприз, они не всегда есть даже на исследуемом объекте инфраструктуры. Тогда в помощь приходят открытые источники. Гугл и Яндекс первое что приходит на ум? Сегодня изменим ваше представление. Сравниваем ж.-д. топологию карт. 1️⃣ Openstreetmap.org/#map ➕ Детальность и точность (сравните снимки, посмотрите на пучки - у Яндекса из одной точки стрелки может выходит 3-4 пути) ➕Доступность (предоставляет открытый доступ к своим данным, можно парсить) 2️⃣ Yandex.ru/maps ➕ Есть гибрид спутника и схемы ➕ Для дополнительной проверки сгодится 3️⃣ Google.ru/maps ➕ Бывают более четкие схемы со спутника, чем у Яндекса Вопрос к экспертам по моделированию. Из каких открытых источников вы берете данные?

Стоять нельзя двигаться: пик простоя на ж/д ещё не пройден? Оборот вагона в июле составлял 21,45 сут., в августе он увеличился на 0,5% и вот в сентябре долгожданный эффект высокой базы сработал – 21,43 сут. «-0,3ч» – победа? На промежуточных и технических станциях вагоны действительно стали меньше стоять (в среднем «-5,3ч» на вагон, изменение август/сентябрь). Но в движении вагон стал находиться тоже меньше. Вагон ~15% времени в движении и ~ 45% – под грузовыми операциями! Ожидаемо участковая и техническая скорости падают (уже 33,7 и 38,8 км/ч за 09.24 соответственно), а данные по средней скорости доставки отправки вообще не найти… Причины в целом те же… К наиболее часто встречаемым стоит добавить ещё одну: вагоны стоят из-за запрета на оформление перевозочных документов после завершения погрузки. Итого: замкнутый круг небо вокруг ✍️ Предложения?

💼 Кейс: Ускорение темпа производственной линии с помощью мобильного приложения

Проблема: Производственная линия сталкивалась с серьезными проблемами, связанными с неэффективной работой погрузчиков. Ожидание погрузчиков достигало 30 минут, формировались очереди готовой продукции, заготовок и прочих материалов. Это приводило к задержкам в производственном процессе, снижало производительность и увеличивало затраты.

Корень проблемы был в отсутствии возможности вызова погрузчика. Соответственно, система автоматизации работы погрузчиков должна была решить проблемы. Тут без сюрпризов, как в прошлых постах, решение сработало. За аналог была взята система SAP Yard Logistic, но с более простым и интуитивно понятным интерфейсом. Разработанная система стала обеспечивать мониторинг загрузки погрузчиков и учет рабочего времени и простоев. Рабочие получили возможность вызвать погрузчик в несколько кликов через мобильное приложение, указав тип и грузоподъемность погрузчика, а также приоритет заказа. Водители погрузчиков также получили мобильное приложение с картой территории производства и информацией о местонахождении и доступности погрузчиков. Это позволило оптимизировать маршруты движения и сократить время простоя. Результат: 1️⃣ Разработка системы заняла всего 3 месяца. 2️⃣ Очереди на территории производства исчезли. 3️⃣ Снизилось время ожидания погрузчиков в 6 раз (до 5 минут на 1 погрузчика). 4️⃣ Увеличилась прозрачность процесса работы погрузчиков для руководителей. Хотите узнать больше о том, как повысить эффективность вашего производства? Свяжитесь с нами и мы подберём индивидуальное решение для вашего бизнеса бесплатно! #автоматизация #погрузчики #мобильное_приложение #логистика #транспорт #бизнес

Первые полувагоны из углеродного волокна выпустили в Китае 🇨🇳 Грузоподъемность одного вагона – 82 тонны, объем – 94,3 кубических метра. Примененное углеродное волокно в 3–5 раз прочнее стали, при этом весит оно в пять раз меньше. Благодаря этому масса одного вагона - 18 тонн, на 6 тонн меньше, чем у стального аналога. Срок службы вагона без капремонта – 25 лет 👀 Вагоны можно разгружать во время движения, благодаря люку в нижней части вагона. По утверждению производителя, эта конструкция позволит разгружать весь состав за 20 секунд. В июне этого года китайская компания Qingdao Sifang Rolling Stock Co завершила заводские испытания и готовится ввести в эксплуатацию первый в мире пассажирский поезд метро Cetrovo 1.0, созданный из углеродного волокна. Основные несущие конструкции поезда, включая кузов вагона и раму, изготовлены из углеродного волокна, благодаря чему поезд стал на 11% легче традиционных аналогов из стали. Китай не перестает удивлять👀 как Вам такое решение, имеет место быть на наших железных дорогах? #пластиковыйвагон #углепластиквагон #новыерешенияжд

Что произошло в железнодорожной истории 100 лет назад? Какой самый быстрый поезд на планете? Кто и когда придумал вагон-ресторан? Современные и ретро фото про железную дорогу всего мира вы найдете в познавательном и увлекательном канале Мир поездов. Присоединяйтесь и не пропустите свою станцию. Поехали! t.me/mirpoezdov

SWOT-анализ алгоритма Форда-Фалкерсона Продолжаем серию постов о том, как же сделать правильный выбор... Начало.

Алгоритм Форда-Фалкерсона — это эффективный алгоритм для нахождения максимального потока в сети. Применительно к транспортной инфраструктуре он может быть использован для оптимизации потоков движения, как пассажирского, так и грузового транспорта, с целью минимизации времени в пути, затрат на перевозку и др.

Алгоритм Форда-Фалкерсона работает итеративно, находя увеличивающие пути из источника в сток. Увеличивающий путь - это путь, по которому можно увеличить поток. Алгоритм использует поиск в ширину или поиск в глубину для поиска увеличивающего пути. Поток увеличивается вдоль найденного пути на минимальное значение пропускной способности ребер на пути. Сильные стороны: 1️⃣ Оптимальность: Алгоритм гарантированно находит максимальный поток в сети, что позволяет оптимизировать использование транспортной инфраструктуры. 2️⃣ Универсальность: Применим для широкого спектра задач, включая оптимизацию маршрутов, распределение ресурсов, планирование перевозок и т.д. 3️⃣ Эффективность: Алгоритм работает с полиномиальной сложностью, что делает его пригодным для решения задач с большим количеством узлов и ребер в сети. Слабые стороны: 1️⃣ Сложность моделирования: Создание точной модели транспортной сети для алгоритма Форда-Фалкерсона требует учета множества факторов, таких как дорожные условия, ограничения по времени, пропускная способность узлов, и т.д. 2️⃣ Динамичность: Транспортная инфраструктура может быть динамичной, с изменениями в дорожных условиях, пропускной способности и т.д. Алгоритм не всегда учитывает динамические изменения и требует периодической перенастройки. Важно: фокус на характере транспортной сети как динамической системы и необходимости учитывать это при моделировании (см. п. Угрозы). 3️⃣ Ограничения в моделировании: Не всегда возможно точно моделировать все факторы, которые влияют на движение транспорта, например, поведение водителей, непредсказуемые события. Возможности: 1️⃣ Интеграция с системами интеллектуального управления транспортом (ITS): Интеграция алгоритма Форда-Фалкерсона с системами ITS позволяет динамически оптимизировать движение транспорта с учетом изменений в дорожных условиях и пропускной способности. 2️⃣ Сочетание с другими алгоритмами оптимизации: В сочетании с алгоритмами генетического программирования или искусственного интеллекта позволит учесть более сложные факторы (пропускная способность ребер, изменение спроса, сбои) и улучшить результаты. 3️⃣ Развитие: моделирование транспортной инфраструктуры с учетом динамических изменений и более реалистичных факторов позволит улучшить точность и эффективность алгоритма Форда-Фалкерсона. Угрозы: 1️⃣ Сложность реализации и интеграции: Интеграция алгоритма Форда-Фалкерсона с системами ITS может быть сложной задачей, требующей значительных затрат времени и ресурсов. 2️⃣ Динамические изменения в данных о транспортной сети: В реальных условиях логистической сети свойства узлов и ребер могут меняться со временем (пропускная способность дорог, ограничения по времени, не предвиденные пробки, аварии и т.д.). Алгоритм Форда-Фалкерсона оптимизирует поток на основе статических данных. Невозможность оперативно обновлять информацию о динамических изменениях в сети может привести к не точным результатам и не эффективным решениям. Важно: фокус на проблеме не достаточного обновления данных в алгоритме Форда-Фалкерсона (см. п. Слабые стороны). Когда нужно применять: Для решения задач со статическими данными (планирование сетей, маршрутов). Когда не нужно применять: При моделировании сети и поиске оптимального маршрута с учетом пропускной способности, времени в пути и возникновения пробок. Алгоритм может проложить маршрут через пробку. В Яндекс картах, например, в этом случае используется алгоритм А*. SWOT анализа этого алгоритма не было. Сделать? Ставьте - ✍️ Достаточно демо - 👀 #SWOT_анализ_алгоритма #Форда_Фалкерсона

📈 Увеличьте надежность вашей транспортной инфраструктуры

Как оценить запас надежности и обеспечить бесперебойную работу

В условиях динамичных изменений на транспортном рынке и возрастающих требований к оперативности и надежности, запас надежности вашей транспортной системы становится ключевым фактором успешного функционирования. Особенно важно это для объектов необщего пользования с производственными площадками, такими как склады, терминалы и карьеры, взаимодействующих с другими видами транспорта. Есть конечно нормативные значения параметра надежность...

При определении планируемой и расчетной пропускных способностей суточный бюджет времени, который используется для пропуска поездов, с учетом вероятных отказов в работе технических устройств железнодорожной инфраструктуры и подвижного состава, рассчитывается на основе нормативного коэффициента надежности

Но мы сегодня рассмотрим методологию, чтобы вы могли определить и повысить запас надежности конкретно вашей транспортной системы. 🔍 Анализ требований и условий эксплуатации Четко определите ключевые требования к вашей системе и оцените текущие условия эксплуатации. 🛠 Оценка текущего состояния системы Проведите технический аудит оборудования и инфраструктуры для выявления слабых мест и проблемных зон. 📊 Моделирование и симуляция Используйте модели и симуляции для проверки реакции системы на различные нагрузки и стрессовые условия. 🚨 Разработка сценариев отказов Протестируйте сценарии потенциальных отказов и их влияние на работу системы. 📉 Определение ключевых показателей надежности Измерьте и проанализируйте такие показатели, как вероятность отказа, среднее время наработки на отказ (MTBF) и среднее время восстановления (MTTR). ⚙️ Анализ резервирования и избыточности Оцените, насколько эффективно используются резервные ресурсы и компоненты. 🔧 Использование методов оценки надежности Примените методы, такие как FMEA и FTA, для детального анализа и улучшения надежности. 📈 Мониторинг и обратная связь Внедрите системы мониторинга для реального отслеживания состояния системы и своевременного реагирования на проблемы. Оптимизация надежности вашей инфраструктуры не только снизит риски и затраты на обслуживание, но и повысит общую эффективность и устойчивость вашего бизнеса. #ЖелезнодорожнаяИнфраструктура #Надежность #Оптимизация #Инфраструктура #Транспорт #Логистика

🗣 ТОП 10 узких мест во внутренней логистике по мнению независимых аудиторов Чего не хватает владельцам и арендаторам транспортной инфраструктуры необщего пользования? Собрал для вас ТОП из наиболее часто встречаемых и упоминаемых "узких мест" во внутренних аудитах,в предпроектах и проектах по развитию инфраструктуры. 1️⃣ Складские площади. Недостаток складских площадей приводит к невозможности грамотно хранить все необходимые грузы и усложняет процесс обработки заказов, что приводит к «неоптимальному» распределению зон хранения на складе (в т.ч. неэффективному использованию вертикального пространства) и ломает системы грузопотоков и планирования запасов (если они были конечно). Или эти факторы приводят к нехватке площадей… Классический замкнутый круг. 2️⃣ Персонал. Иногда просто не хватает рук, а иногда квалифицированных работников, что может привести к задержкам в обработке грузов, ошибкам в выполнении операций. Проблемы могут возникать из-за: отсутствия систематического обучения персонала, неэффективной системы мотивации, отсутствия эффективной системы обмена информацией между работниками, частой ротации сотрудников. 3️⃣ Технология: операции по погрузке/выгрузке. Комплексное «узкое место», здесь сидит и нехватка погрузо-разгрузочных механизмов (они тоже есть в этом ТОПе), и персонала (см. выше), и отсутствие единых стандартов в выполнении операций, что приводит к неоднородности и ошибкам. Но на 1 место в причинах здесь выходит неэффективное планирование всего тех.процесса, который может затыкаться в отдельные операции или вызывать простои других операций из-за занятости ресурсов. 4️⃣ Маневровые локомотивы. Классика: не хватает или неисправны. В качестве дополнительных причин выступают квалификации машиниста, помощника, составителя, маневрового диспетчера. 5️⃣ Погрузо-разгрузочные механизмы. Причины все те же, что и выше. Можно добавить, что отсутствие необходимого оборудования (погрузчики, штабелеры, конвейеры) затрудняет обработку грузов, увеличивает простои и ручной труд, что приводит нас снова к п.2. 6️⃣ Технология: операции по накоплению. Здесь основная причина в планировании. Стремясь оптимизировать отдельные части тех.процесса можно столкнуться с тем, что накопление определенного количества грузов/вагонов тормозит в целом производственный процесс и если не предусмотрены достаточные «буферные места» и способы своевременного и правильного реагирования, то привет новые «узкие места». Вытекающая причина: отсутствие систематического мониторинга и анализа данных. 7️⃣ Ж.-д. инфраструктура: горловины и пути. Здесь можно делать отдельный топ-лист. Помимо обычных причин, которые указаны в других пунктах, здесь стоит упомянуть причину: поточность передвижений. Это качественная характеристика параллельности и вариантности маршрутов по горловинам. Поточность может резко снижаться из-за удельного роста количества «режущих» маршрутов (пересекающий параллельные пути) при изменениях в технологии работы. 8️⃣ Площадки для разгрузки и погрузки. Без выдумок. Длительное время ожидания перед площадками из-за недостаточного количества мест для разгрузки и погрузки. Также часто причиной является некорректное и/или неравномерное распределение машин под выгрузку/погрузку (все равно отсылка к п.2). 9️⃣ Технология: операции документооборота. Очень часто встречается на предприятиях, где коммуникации идут через письма, звонки и ножками. Отсутствие единой системы управления документацией и эффективной интеграции между разными системами (управления складом, обработки заказов, управления транспортом) и забюрократизированный бумажный документооборот. 🔟 Оборудование. Нехватка и неисправности любого оборудования для автоматизации процесса, например, системы автоматической упаковки. Причины не выдумываем и смотрим выше. Знаете ли Вы узкие места на своем предприятии? Конечно – кто не знает (ну если нет обращайтесь найдем). Вот кстати все методы поиска. А если вы его разошьете, что будет? Все поедет и полетит? Не всегда – вот кейс, когда покупка козлового крана – усугубила ситуацию. #Узкие_места #транспорт #инфраструктура

Партнерский пост https://t.me/real_supplychain Авторский канал Дениса Шульги. Пишет про сложное и интересное в логистике неформально и удобоваримо. Сейчас на форуме директоров по логистике «Логист.ру/2024». Поддержите) Надеюсь поделиться интересной информацией.

SWOT-анализ алгоритма Беллмана-Форда Что это? Зачем это? Вводная часть тут.

Продолжаем серию постов о том, как же сделать правильный выбор...

Сильные стороны: 1️⃣ Поддержка отрицательных весов: Алгоритм Беллмана-Форда может обрабатывать графы с отрицательными весами, что делает его универсальным для широкого круга задач, включая те, где присутствуют отрицательные циклы. 2️⃣ Обнаружение отрицательных циклов: Этот алгоритм может не только найти кратчайшие пути, но и выявить наличие отрицательных циклов в графе, что может быть полезно в различных приложениях, таких как финансовые модели или сети. 3️⃣ Простота реализации: В сравнении с некоторыми другими алгоритмами, Беллман-Форд достаточно прост для реализации и понимания, что делает его хорошим выбором для образовательных целей и базовых применений. Слабые стороны: 1️⃣ Время выполнения: Алгоритм имеет время выполнения 𝑂(𝑉⋅𝐸), где V — количество вершин, E — количество рёбер. Это делает его менее эффективным по сравнению с алгоритмом Дейкстра для графов с большим количеством рёбер. 2️⃣ Неэффективен для плотных графов: В случае графов с большим числом рёбер и/или вершин алгоритм может быть медленным и ресурсоёмким, что ограничивает его использование в реальных приложениях с высокой плотностью связей. Возможности: 1️⃣ Улучшение производительности: Использование оптимизированных структур данных или параллельных вычислений может повысить эффективность алгоритма, расширяя его применимость в больших графах. 2️⃣ Комбинирование с другими алгоритмами: Беллман-Форд можно комбинировать с другими алгоритмами для решения более сложных задач или для обработки специфичных случаев, таких как графы с отрицательными циклами. Угрозы: 1️⃣ Альтернативные алгоритмы: Современные алгоритмы, такие как алгоритм Джонсона, могут предложить более эффективные решения для задач поиска кратчайшего пути, особенно в графах с большим количеством рёбер и вершин. Алгоритм Дейкстры и A* часто оказываются более эффективными и предпочтительными для графов без отрицательных весов, что может сделать алгоритм Беллмана-Форда менее востребованным. 2️⃣ Масштабируемость: С увеличением объема данных и графов алгоритм может становиться менее практичным, что требует дополнительного времени и ресурсов для обработки, особенно в масштабных системах и приложениях. 3️⃣ Ограниченное применение: В реальных задачах отрицательные циклы и рёбра встречаются относительно редко, что ограничивает применение этого алгоритма в сравнении с другими методами. #SWOT_анализ_алгоритма #Беллмана_Форда

Когда зародилось моделирование работы транспорта? А кто ж его знает? Знаете? Пишите 👇 Тут ключевой момент в том, а что же мы понимаем под моделированием и транспортом. Модель - это абстракция, модель может быть ментальной, а транспортом можно считать то, что перемещает человека. Так что как только человек научился думать о перемещении, тогда оно и зародилось🤓 А сегодня вспомним, эксперимент чуточку по сложнее. В 1920-х годах (еще больше 20 лет до первого полноценного компьютера, хотя кстати говоря, первым прототипом компьютера можно считать арифмометр созданный в 1623 г. Шиккардом) в Нью-Йорке была создана “Transportation Laboratory”, которая занималась изучением движения транспорта. Одной из их самых интересных идей было моделирование трафика с помощью деревянных моделей автомобилей! Эти модели двигал специальный механизм, который работал от электрического мотора, и исследователи смогли проводить эксперименты с различными планировками дорог, системами светофоров и даже влиянием погодных условий. Это моделирование помогло улучшить эффективность движения в Нью-Йорке, и хотя сегодня мы используем более современные методы, эта история напоминает нам о креативности и упорстве ранних исследователей транспортной системы. Заметки такого формата интересны? Пишите комментарии, лайки не помогут🤓

💼 Кейс: как новый козловой кран увеличил простои на всей инфраструктуре предприятия Еще одна увлекательная история про то, как вроде толковое решение привело к обратному эффекту. Наша история снова почему-то начинается с крупной компании, которая по известным причинам (см. ниже) так же захотела остаться инкогнито. У компании есть контейнерный терминал с достаточно мощной инфраструктурной составляющей: железнодорожные пути, автомобильные площадки и собственно сам терминал. В компании также есть опытный управленческий персонал, который знает объект как свои 5 пальцев. Понимает «узкие места» в технологии и инфраструктуре. И вот настал день Х, когда захотелось увеличить объемы переработки. Что же надо сделать? Решение было простое: нужно купить дополнительно козловой кран, сейчас-то вся техника загружена под завязку. Больше кранов - больше грузооборота, больше грузооборота - больше прибыли. Логично, не так ли? Но были «подводные камни». И об этих «камнях» сегодня и поговорим. Цепочка событий: 1. Появилась цель больше перегружать контейнеров. 2. Обоснование и доказательство того, что предприятие сможет перегрузить на 60 тыс TEU в год больше используя дополнительно козловой кран. Инфраструктура позволяет освоить больший объем, подстраховались, посчитали, что при новых объемах каждый элемент инфраструктуры (ж.-д. пути, горловины, локомотивы, перегрузочные фронты, склады) будут загружены в пределах 80%. Только осмотрщики вагонов будут заняты по полной, ну тут не беда, решили – наймем новых сотрудников. 3. В соответствии с принятым решением, козловой кран был приобретен и введен в эксплуатацию. 4. Вместо ожидаемого увеличения перерабатывающей способности терминала получили увеличение простоев транспортных средств и дополнительные расходы, а рост объема переработки контейнеров оказался значительно ниже планируемого. Где проблема? Больше контейнеров – больше поездов – больше маневровой работы и оказалось новое «узкое место» на железнодорожной инфраструктуре. Казалось бы, по формулам все хорошо, и даже резерв учли. Но есть но. Загрузку инфраструктуры рассчитывали по частям отдельно. Но добавим немного оправданий для нашей компании. Согласно п.3.1.8 и 3.2.1 действующей инструкцией по расчету пропускной и провозной способностей железных дорог ОАО «РЖД» (утв. от 04.03.2022 №545/р) порядок расчета пропускной и перерабатывающей способности станции (наш объект ж.-д. инфраструктуры) поэлементный, т.е. по частям. За количеством «но» следите? В общем каждый отдельно взятый элемент должен был справиться с нагрузкой, а (но) вот все вместе не смогли из-за так называемой структуры объекта и неравномерности движения. В чем же было дело? – При неравномерном поступлении контейнеров на терминал, у нас со временем растет нагрузка на складские мощности; – Увеличенные объемы работы на ж.-д. инфраструктуре привели к тому, что постоянно требовались и локомотивы, и вытяжные пути (для формирования составов), и стрелочные горловины. Например, нужно переставить платформы, горловина свободна, а локомотив занят другой работой или наоборот, локомотив под составом, но в горловине формируется другой состав, который еще вчера должны были отправить. В итоге загрузка действительно не 100%, а проехать никак не получается и идут простои. Тут главное не поддаться соблазну, что если купить тепловоз все проблемы решатся; – Добавим стандартные эксплуатационные проблемы и первые два фактора в кучу, получаем занимательный эффект «лавинообразный рост» простоев везде, все начинают стоять, ожидая друг друга, и предприятие не смогло переработать заветные млн тонн. Почему подводят расчеты по формулам? Концептуальный ответ здесь. #железнодорожная_логистика #узкие_места #контейнерный_терминал #оптимизация #логистика #инфраструктура #RWS

Инфраструктурные барьеры ЕТК. Северый евразийский коридор В предыдущей серии здесь был МТК ТРАСЕКА. Продолжим про барьеры ЕТК?

Северый евразийский коридор - широтный коридор, связывающий Европу, Россию с Монголией, Китаем и странами Азиатско-Тихоокеанского региона. 2 ветки от Хельсинки и от Берлина до Москвы и далее до Улан-Удэ с развилкой до Владивостока, Далянь, Тяньцзинь, Чженчжоу).

С 2003 по 2023 г. объемы перевозок угля по железной дороге к портам Дальнего Востока выросли в пять раз (с 20 до 100 млн тонн), при этом пропускная способность основных подводящих ж.-д. магистралей БАМа и Транссиба давайте назовем это 🤔«не увеличивалась столь быстрыми темпами». 📍В отличие от Транссиба, представляющего собой двухпутную электрифицированную магистраль, БАМ преимущественно однопутный на тепловозной тяге. Рост перевозок вызвал конкуренцию за нитки графика и на БАМе, и на Транссибе. В 2022 г. ситуация накалилась из-за переориентации логистики на восток так, что появились "сдерживающие факторы" даже для высокомаржинальных контейнерных перевозок. 📍Недостающие звенья Северного евразийского коридора — относительно небольшое количество погранпереходов между Россией и Китаем, их недостаточные пропускная способность, обустройство логистическими объектами (склады временного хранения, оборудованные площадки для перегрузки и др.). Это сдерживает объемы перевозок, а в ряде случаев приводит к необходимости осуществлять доставку товаров с перегрузкой в морских дальневосточных портах, еще более загружая Восточный полигон. Важным шагом по увеличению числа ж.-д. пунктов пропуска на российско-китайской границе стало открытие новых трансграничных мостов через реку Амур и двух погранпереходов — ж.-д. Нижнеленинское/Тунцзян и автомобильного Кани-Курган/Хэйхэ. 📍К числу узких мест Северного евразийского коридора относится недостаточная техническая оснащенность многих автомобильных пунктов пропуска на границе России и Китая, а также инфраструктуры на подходах к ним, включая логистическую инфраструктуру (сухие порты, контейнерные терминалы, склады временного хранения, пункты перегрузки и др.). #ЕТК