Сокращение затрат на эксплуатацию парка нефтебензиновых цистерн

Задача

Оптимизировать процесс управления порожними цистернами и их подсылом под погрузку.

Нашим заказчиком выступила компания, осуществляющая перевозку жидких нефтепродуктов железнодорожным транспортом. Организация обслуживает крупное нефтегазовое предприятие и обязана по контракту обеспечивать вывоз ежемесячного плана отгрузки на 100%, для чего оперирует и поддерживает должное техническое состояние подвижного состава, включающего более 20 000 вагонов-цистерн.

Существовавший у заказчика процесс управления подвижным составом был частично автоматизирован, но непростые задачи обеспечения экономической эффективности и исполнения контрактных обязательств преимущественно решались силами операторов и команды диспетчеров на основе их многолетнего опыта. Из-за большого количества изменений, происходящих на Ж/Д сети ежедневно, не всегда удавалось принять наиболее эффективное решение и направить цистерну по оптимальному с точки зрения затрат в текущей ситуации маршруту, чтобы порожний пробег в сумме по всем вагонам был минимален. Как результат, коэффициент порожнего пробега был близок к единице, что влияло на операционную эффективность и свидетельствовало о наличии более оптимальных маршрутов возврата порожних вагонов (управление маршрутами груженых рейсов находится вне зоны ответственности заказчика). Было необходимо создать систему, которая позволила бы сократить затраты на перевозку и улучшить управление парком.

Особенность задачи

С самого начала было очевидно, что проект амбициозен и сложен. Управление парком вагонов требовало учета множества факторов:

• текущее и прошлое местоположение и состояние вагонов-цистерн;
• местоположение станций отправления и назначения;
• ремонтные станции и их доступность;
• тип груза и совместимость цистерн;
• текущая загруженность путей и ограничения инфраструктуры.

Вычислительная сложность задачи стала вызовом: миллионы переменных нужно было обработать менее чем за час, чтобы обеспечить оперативность решений. Кроме того, железнодорожная сеть — это динамическая среда, где данные о статусе вагонов и путей обновляются практически в реальном времени. Система должна была не просто справляться с объемом, но и выдавать релевантные рекомендации, которые диспетчеры могли бы использовать без значительных корректировок.

Решение

Работа над системой началась с детального анализа бизнес-процессов заказчика и построения модели функционирования железнодорожной логистики. Было важно учесть множество переменных – от совместимости грузов, типов вагонов до графиков работы станций и возможностей промывки цистерн.

На основе этих данных была сформирована основная концепция функционирования системы:

• На вход регулярно поступает пакет исходных данных, два документа из которого ключевые: план погрузки вагонов, содержащий информацию с указаниями потребностей станций налива нефтепродуктов, и данные об актуальной дислокации вагонов, включающие информацию о статусе и техническом состоянии каждого из них.
• Полученные данные предобрабатываются и используются в алгоритмах оптимизации, которые учитывают также и все значимые ограничения: емкость и мощность станций, скорость налива и выгрузки, совместимость грузов и необходимость промывки при переходах между ними, сроки наступления ремонтов вагонов и т.п.
• На выходе система формирует предложения с маршрутами порожнего перемещения каждой вагон-цистерны, совокупность которых обеспечивает наименьшие затраты на выполнение плана отгрузок.

Одним из важнейших этапов стала разработка математической модели, прогнозирующей движение вагон-цистерн и формирующей оптимальные маршруты. Целевая функция минимальных совокупных затрат включает три основных компонента:

1. Затраты на порожний железнодорожный тариф – сумма, уплачиваемая за проезд вагона в порожнем состоянии.
2. Затраты на промывку цистерн – расходы на подготовку перед загрузкой нового, несовместимого с ранее перевозимым, груза.
3. Затраты на аренду цистерн – стоимость использования внешнего подвижного состава, включая эксплуатационные расходы и простой вагонов.

После успешной разработки модели система была протестирована на ретроспективных данных, что позволило оценить её эффективность в реальных условиях и подтвердить возможность сокращения затрат при обеспечении выполнения плана отгрузок. 

Завершающими этапами стали разработка интерфейса с дашбордами мониторинга состояния сети и интегрирование SigmaDevs.Flow во внутреннюю IT-инфраструктуру заказчика. Это позволило диспетчерам полноценно использовать систему в повседневной оперативной работе в качестве источника рекомендаций при принятии решений. Обучение персонала и адаптация бизнес-процессов обеспечили плавный переход к новому формату управления парком вагонов. 

Результаты

Благодаря внедрению SigmaDevs.Flow удалось достичь значительных улучшений в управлении вагонным парком:

• Снизить коэффициент порожнего пробега на 2%, что привело к многомиллионной экономии.
• Обеспечить повышение точности оперативного планирования благодаря непрерывному учёту инфраструктурных ограничений.
• Автоматизировать процесс диспетчеризации, сократив нагрузку на ответственный персонал и снизив влияние человеческого фактора.
• Повысить скорость принятия решений: теперь система автоматически предлагает диспетчерам оптимальные маршруты на основе актуальных данных.
• Достичь одобрения более 90% рейсов, что подтвердило удобство и точность работы системы на требуемом уровне.

SigmaDevs.Flow стала первым на рынке цифровым решением для оптимизации порожнего пробега ж/д транспорта, доказавшим свою эффективность в реальной эксплуатации. Опыт её внедрения показывает, что современные технологии позволяют не просто улучшать существующие процессы, а радикально менять подход к управлению логистикой, делая его более точным, гибким и экономически эффективным.

Если ваша компания сталкивается с аналогичными задачами и ищет технологическое решение для повышения эффективности перевозок, свяжитесь с нами – мы поможем вывести управление вашим вагонным парком на новый уровень.