Совершенствование информационного взаимодействия металлургического комбината и операторских компаний

Современный уровень развития мировой экономики предполагает острую конкурентную борьбу как на внешних, так и на внутренних рынках. В этих условиях всё более очевидным становится тот факт, что рост прибыли и, соответственно, дальнейшее развитие компаний будут осуществляться не столько за счёт экспансии, сколько за счёт улучшения сервиса для клиентов, роста ассортимента предлагаемых товаров и услуг, повышения качества продукции и снижения производственных издержек.

Главную роль в оптимизации технологических процессов на текущий момент играет цифровая трансформация производства. Внедрение передовых информационных технологий имеет огромное значение для всех мировых компаний, так как с ростом уровня развития информационных систем совершенствуются бизнес-процессы, повышается безопасность и экологичность.

Зарубежные исследования показывают, что применение современных информационных технологий на транспорте необходимо для повышения безопасности движения, снижения воздействия на экологию, роста эффективности перевозочного процесса.

Российский горно-металлургический комплекс наравне с нефтегазовой отраслью вносит значительный вклад в развитие экономики страны. Сложная производственная технология, большой объём перевозок, вредные и опасные условия труда персонала – всё это обуславливает необходимость развития цифровой среды для увеличения производительности труда и объёмов выпускаемой продукции.

Целью исследования является изучение возможности применения информационных систем контроля и прогнозирования для решения технических, технологических и организационных задач на железнодорожном транспорте металлургии.

В статье используются сравнительный анализ, общенаучные и математические методы исследования.

Авторы изучают роль информационных систем в цифровой трансформации производства, приводят методику создания стохастической модели прогнозирования прибытия отправительских маршрутов на предприятие и рассматривают направления развития в области цифровой трансформации промышленного транспорта. 

1. Deng, Hsien-Wen; Shue, Mitch; Rahman, N., Chowdhury, M., Salek, M. S. Commercial Cloud Computing for Connected Vehicle Applications in Transportation CyberPhysical Systems: A Case Study. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 2021, Vol. 13, Iss. 1, pp. 6–19. DOI:10.1109/MITS.2020.3037314.

2. Durmusoglu, A., Unitmaz Durmusoglu, Z. D. Traffic Control System Technologies for Road Vehicles: A Patent Analysis. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 2021, Vol. 13, Iss. 1, pp. 31–41. DOI: 10.1109/MITS.2020.3037319.

3. Zheng, Shi-Teng; Jiang, Rui; Jia, Bin; Gao, Ziyou; Tian, Junfang. Impact of Stochasticity on Traffic Flow Dynamics in Macroscopic Continuum Models. Transportation Research Record Journal of the Transportation Research Board, 2020, Vol. 2674, Iss. 10, pp. 690–704. DOI: 10.1177/0361198120937704.

4. Хмелев А. С., Попов А. Т. Обзор рынка железнодорожных грузоперевозок // Школа молодых учёных по проблемам технических наук: Сборник материалов областного профильного семинара. – Липецк: ЛГТУ, 2018. – С. 298–302. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36483271. Доступ 27.05.2021.

5. Игумнов А. О., Сонькин Д. М. Разработка методики построения прогноза времени прибытия с использованием статистических и фактических данных о движении транспортных средств по принципу подбора шаблонов // Науковедение. – 2016. – № 3. – 12 с. [Электронный ресурс]: https://naukovedenie.ru/PDF/34TVN316.pdf. Доступ 27.05.2021.

6. Лысиков М. Г., Ольшанский А. М. О некоторых подходах к прогнозированию прибытия поездов на сортировочные станции // Вестник транспорта Поволжья. – 2014. – № 4. – С. 74–81. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=22408162. Доступ 27.05.2021.

7. Хакен Г. Синергетика. Иерархии неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. – М.: Мир, 1985. – 424 с.

8. Шрайбер Т. Дж. Моделирование на GPSS. – М.: Машиностроение, 1980. – 592 с.

9. Болдин М. В. О мощности критериев Колмогорова–Смирнова для проверки нормальности авторегрессии // Обозрение прикладной и промышленной математики. – 2019. – Т. 26. – № 1. – С. 60–61. [Электронный ресурс]: http://tvp.ru/conferen/vsppmXX/kidso018.pdf. Доступ 27.05.2021.

10. Shapiro, S. S., Wilk, M. B. An Analysis of Variance Test for Normality (Complete Samples). Biometrika, 1965, Vol. 52, No. 3/4, pp. 591–611. [Электронный ресурс]: http://links.jstor.org/sici?sici=0006-3444%28196512%2952%3A3% 2F4%3C591%3AAAOVTF%3E2.0.CO%3B2-B. Доступ 27.05.2021.

11. Хмелев А. С., Суслова О. А., Попов А. Т. Информационная система контроля сырьевых грузов металлургического предприятия // Мир транспорта. – 2019. – № 5. – С. 228–243. DOI: https://doi.org/10.30932/1992-3252-2019-17-5-228-243.

12. Бауэрсокс Д. Д., Клосс Д. Д. Логистика: Интегрированная цепь поставок. 2-е изд. – М.: Олимп-Бизнес, 2008. – 640 с. [Электронный ресурс]: https://bookree.org/reader?file=629885&pg=4. Доступ 27.05.2021.

13. Хмелев А. С., Попов А. Т. Оптимизация взаимодействия промышленного предприятия и операторских компаний // Инфокоммуникационные и интеллектуальные технологии на транспорте IITT 2018: Материалы I международной научно-практ. конференции. – Липецк: ЛГТУ, 2018. – С. 262–269. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_36566283_33859231.pdf. Доступ 27.05.2021.

14. Попов А. Т., Коберницкий А. А. Цифровизация промышленной железнодорожной транспортной системы // Экономика железных дорог. – 2021. – № 2. – С. 50–59. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44738832. Доступ 27.05.2021.

15. Попов А. Т., Воронина О. В. Оценка последствий несвоевременного транспортного обслуживания цехов предприятия // Мир транспорта. – 2018. – № 1. – С. 66–81. [Электронный ресурс]: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/1406. Доступ 27.05.2021.

16. Попов А. Т., Коберницкий А. А. Позиционирование локомотивов в промышленной транспортной системе // Экономика железных дорог. – 2021. – № 3. – С. 51–59. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44857642. Доступ 27.05.2021.

17. Хмелев А. С., Попов А. Т. Совершенствование методики расчёта средневзвешенного оборота полувагонов металлургического предприятия // Мир транспорта. – 2020. – № 1. – С. 184–195. DOI: https://doi.org/10.30932/1992-3252-2020-18-184-195.

18. Коберницкий А. А., Попов А. Т. Потенциал операторских компаний на современном транспортном рынке // Инженерия в строительстве и транспорте. Актуальные исследования в современной науке: Материалы научнопрактической конференции студентов и аспирантов Липецкого государственного технического университета. – Липецк: ЛГТУ, 2019. – С. 183–184.