Методические вопросы интеллектуальных технологий управления логистикой перевозочного процесса на железнодорожном транспорте

Рассматриваются методические подходы к оценке деятельности крупных транспортных холдингов на примере железнодорожного транспорта для реализации интеллектуальных технологий управления. Проведен концептуальный анализ системы организации аналитического учета результативности холдинга в целом и его структурных подразделений в единой организационно-технологической системе управления перевозочным процессом с учетом горизонтальных и вертикальных связей. Представлено многообразие технологических связей в иерархической организационно-технологической структуре корпорации, включающее особенности видов деятельности, связей, степени зависимости смежных структур.

Рассмотрены конкретные методы агрегирования и комплексного учета показателей железнодорожного транспорта для достижения экономической эффективности. Приведены методы агрегирования показателей работы структурных подразделений железнодорожного холдинга с учетом их представления в учетной политике, виды зависимости показателей по уровням управления и видам деятельности, а также корреляционные связи между ними. Представлены возможности использования индикаторов результативности холдинга в системе интеллектуального управления перевозочным процессом.

Предложена схема трансформации агентов перевозочного процесса при реализации траектории развития с применением интегральных показателей эффективности интеллектуального управления перевозочным процессом.

Представленные методические подходы анализа технологических процессов в транспортно-логистических системах могут быть локализованы и для смежных отраслей и холдингов, представляющих собой сложные организационно-технологические структуры.

1. Верескун, В. Д. Развитие логистики перевозочного процесса в железнодорожно-морском сообщении на юге России / В. Д. Верескун, В. Н. Зубков, Э. А. Мамаев // Бюллетень Объединенного ученого совета ОАО «РЖД». – 2019. – № 1. – С. 11–20.

2. Меры по согласованному продвижению вагонопотоков к портам Азово-Черноморского бассейна в условиях развития элементов техникотехнологической модели управления перевозочным процессом / В. Н. Зубков, А. Г. Черняев, Е. А. Чеботарева [и др.] // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. – 2023. – № 3 (91). – С. 35–44. – DOI 10.46973/0201-727X_2023_3_35.

3. Гурская, Е. Н. Особенности и повышение эффективности перевозки экспортно-импортных грузов между Китаем и Россией / Е. Н. Гурская, А. Х. Тошпулотов // Modern Science. – 2024. – № 7–1. – С. 4–12.

4. Мамаев, Э. А. К оценке потенциала развития международного транспортного коридора : теоретические аспекты / Э. А. Мамаев, Д. В. Сорокин, И. Д. Долгий // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. – 2020. – № 4 (80). – С. 89–101. – DOI 10.46973/0201-727X_2020_4_89.

5. Савосина, М. И. Оценка эффективности устойчивого развития транспорта / М. И. Савосина // Мир транспорта. – 2020. – Т. 18, № 2 (87). – С. 50– 66. – DOI 10.30932/1992-3252-2020-18-50-66.

6. Мамаев, Э. А. Логистические системы в период трансформации глобальных экономических связей / Э. А. Мамаев, А. Н. Гуда // Транспорт и логистика : Развитие в условиях глобальных изменений потоков : сборник научных трудов VII международной научно-практической конференции, Ростов-на-Дону, 01–02 февраля 2023 года. – Ростов-на-Дону : РГУПС, 2023. – С. 217–221.

7. Основы комплексного подхода к контурной цифровизации транспортной отрасли на автомобильном транспорте / И. Н. Пугачев, Ю. И. Куликов, В. И. Щеглов, Н. Д. Смирнова // Дальний Восток : проблемы развития архитектурно-строительного комплекса. – 2020. – № 1. – С. 173–176.

8. Сафиуллин, Р. Н. Методологический подход интегральной оценки эффективности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта / Р. Н. Сафиуллин, Р. Р. Сафиуллин, А. С. Парра // Технико-технологические проблемы сервиса. – 2024. – № 1 (67). – С. 48–54.

9. Швецова, Е. В. Планирование и организация процесса перевозки в пассажирской информационно-транспортной системе / Е. В. Швецова, Е. Е. Пролиско, В. Н. Шуть // Математические методы в технологиях и технике. – 2021. – № 4. – С. 111–118. – DOI 10.52348/2712-8873_MMTT_2021_4_111.

10. Тюленев, К. Г. Организация мультимодальных перевозок на основе методики оценки валовой прибыли в единицу времени / К. Г. Тюленев // Морские интеллектуальные технологии. – 2022. – Т. 1. – № 1. – С. 141–144. – DOI 10.37220/MIT.2022.55.1.018.

11. Чеботарева, Е. А. Перспективы применения искусственного интеллекта для реализации технологий подвода грузопотоков к припортовым станциям (на примере Юга России) / Е. А. Чеботарева, Э. А. Мамаев, И. А. Солоп // Наука и образование транспорту. – 2024. – № 2. – С. 75–79.

12. Ксенофонтова, В. А. Обобщенная математическая модель процессов перевозок грузов / В. А. Ксенофонтова // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. – 2021. – № 2 (82). – С. 158–167. – DOI 10.46973/0201-727X_2021_2_158.

13. Мамаев, Э. А. Математическая модель организации эксплуатационной работы в задачах повышения пропускной способности железнодорожного участка / Э. А. Мамаев, Е. А. Чеботарева // Известия Петербургского университета путей сообщения. – 2025. – Т. 22, № 1. – С. 60–74. – DOI 10.20295/1815-588X-2025-1-60-74.

14. Ляшенко, А. Н. Математическая модель принятия решений на нечетком множестве данных в сфере логистики / А. Н. Ляшенко // Автоматика на транспорте. – 2022. – Т. 8, № 2. – С. 188–197. – DOI 10.20295/2412-9186-2022-8-2-188-197.