Дорфман И.С.
ПРИМЕНЕНИЕ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ СТАНЦИЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И СНИЖЕНИЯ ПРОСТОЕВ ПОДВИЖНОГО СОСТАВА *
Аннотация:
статья посвящена применению цифрового двойника для минимизации простоев на железнодорожной станции «Орск». Интеграция IoT-датчиков, алгоритмов машинного обучения позволяет сократить средний простой вагонов, повысить пропускную способность и снизить эксплуатационные затраты.
Ключевые слова:
цифровой двойник, железнодорожная станция, минимизация простоев, IoT-датчики, оптимизация логистики, прогнозная аналитика, ARIMA-модель, алгоритм Дейкстры, цифровизация
Станция «Орск» – ключевой логистический узел Южно-Уральской железной дороги, расположенный в Оренбургской области. Её стратегическое положение связывает промышленные центры Урала с регионами Поволжья и Казахстана, обеспечивая перевозку сырья (металлы, нефтепродукты, зерно) и готовой продукции. Ежесуточно через станцию проходит до 500 вагонов, что делает её важным элементом транспортной инфраструктуры России. Однако эффективность работы узла снижается из-за высоких простоев подвижного состава, которые в среднем составляют 11–13 часов на вагон, а в пиковых случаях достигают 20 часов.Первым этапом происходит обработка вагонов в составе прибывшего поезда (20% времени). Вагоны проходят первичный осмотр, проверку документов и распределение по направлениям. Задержки возникают из-за ручного ввода данных и отсутствия автоматизированной системы идентификации грузов [5].Далее отцепы ожидают накопления попутных вагонов (40% времени). Формирование отправляемого состава требует накопления вагонов с однотипными грузами или общим направлением. Этот этап часто сопровождается простоями из-за неравномерного прибытия грузов и отсутствия предиктивной аналитики.Цифровой двойник – это динамическая виртуальная модель физического объекта или системы, которая синхронизируется с реальностью через поток данных (IoT, SCADA, GIS) и позволяет прогнозировать, оптимизировать и управлять процессами. В контексте железнодорожных станций ключевая задача цифрового двойника – сокращение простоев за счёт интеллектуальной аналитики и автоматизации. Для станции «Орск» предлагается внедрение цифрового двойника – виртуальной модели, объединяющей IoT-датчики, алгоритмы машинного обучения и физико-математические расчеты [3].Прогнозные модели позволяют заранее перенаправлять составы, снижая риски заторов на 30%. Оптимизационные двойники, используя алгоритмы вроде Дейкстры, уменьшают холостой пробег и ускоряют формирование составов на 40%. Управленческие решения автоматизируют планирование и оперативно реагируют на сбои, сокращая задержки на 25%. Наибольший эффект достигается при использовании гибридных двойников, которые объединяют все подходы и интегрируются с внешними системами, обеспечивая комплексное управление.Рисунок 1. Схема взаимодействия цифровых двойников.Для создания и работы цифровых двойников используются следующие системы:1. IoT-датчики на путях отслеживают износ рельсов, температуру, вибрации. На вагонах фиксируют скорость, загрузку, местоположение (GPS/ГЛОНАСС). Например, датчики Siemens SIMATIC или российские аналоги от «Элар».- AI/ML-алгоритмы: прогнозируют заторы (например, Python-библиотеки TensorFlow, PyTorch). Они оптимизируют расписание (решение задач линейного программирования).- Unity/Unreal Engine: для создания интерактивных 3D-интерфейсов.К текущим проблемам станции можно отнести такие проблемы как простой грузовых составов – до 20 часов из-за ручного управления маневрами, частые задержки из-за перегруженности сортировочных путей, отсутствие интеграции с региональной логистической системой.Цифровой двойник станции «Орск» – это комплексная система, объединяющая IoT-сенсоры, алгоритмы машинного обучения и физико-математические модели для оптимизации логистики. Рассмотрим его работу поэтапно [1].- 50 IoT-датчиков на путях, измеряют нагрузку на рельсы (в тоннах/метр) и фиксируют температуру рельсов (данные с термопар) и вибрации (акселерометры).- SCADA-система: данные о состоянии стрелок и сигналов.- Внешние данные: расписание поездов, погода (ветер, осадки), грузовой манифест (тип груза, приоритет). Частота обновления: 1 раз в 5 секунд. Пример: если в момент t на станции 8 составов (N=8) и идет снег (= 0.6), прогнозируемая загрузка. Также необходимы алгоритмы для оптимизации маневровых операций. Пример: локомотиву нужно перегнать состав с пути №3 на путь №7., алгоритм выбирает оптимальный маршрут.Исходные данные (до внедрения): средний простой вагона: Tпростой = 20ч., автоматическая приоритизация грузов (скоропорт, опасные грузы) снизила их простой до Tприор = 8ч. Итог: Средний простой уменьшится до 9,6ч – 52%.Рисунок 2. Схема интерфейса функционального навигатора.Такая схема позволяет операторам станции «Орск» быстро оценивать ситуацию, быстрее принимать решения и снижать простои. Для реализации можно использовать фреймворки React.js (веб-интерфейс), Three.js (3D-визуализация), Chart.js (графики).Цифровой двойник станции «Орск» демонстрирует, как комбинация IoT, машинного обучения и физико-математических моделей преобразует логистику. Научный подход позволяет не только сократить издержки, но и создать предиктивную систему, адаптирующуюся к изменениям в реальном времени [4].В перспективе такое направление можно будет применять для таких объектов, как логистические хабы и порты, городская инфраструктура, промышленность. Также разрабатывается внедрение в Москве проекта «Цифровой двойник транспортной системы» [2].
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 2
Ссылка для цитирования:
Дорфман И.С. ПРИМЕНЕНИЕ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ СТАНЦИЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И СНИЖЕНИЯ ПРОСТОЕВ ПОДВИЖНОГО СОСТАВА // Вестник науки №6 (87) том 2. С. 1681 - 1686. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/24090 (дата обращения: 12.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+