<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">sustain</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Надежность</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Dependability</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1729-2646</issn><issn pub-type="epub">2500-3909</issn><publisher><publisher-name>RAMS Journal Limited liability company</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.21683/1729-2646-2021-21-1-55-64</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">sustain-409</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ОБРАБОТКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>BIG DATA PROCESSING. ARTIFICIAL  INTELLIGENCE</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Информационное обеспечение системы управления техническими активами на железнодорожном транспорте</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Information support of the system for managing technical assets in railway transportation</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Бубликова</surname><given-names>М. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Bublikova</surname><given-names>M. A.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Мария Александровна Бубликова – начальник отделения АО «НИИАС»</p><p>ул. Нижегородская, д. 27, стр.1, Москва, 109029</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Maria A. Bublikova, Head of Department, JSC NIIAS</p><p>27, bldg 1 Nizhegorodskaya St., 109029, Moscow</p></bio><email xlink:type="simple">m.bublikova@vniias.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Хохлов</surname><given-names>И. П</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Khokhlov</surname><given-names>I. P.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Иван Павлович Хохлов – начальник отдела АО «НИИАС»</p><p>ул. Нижегородская, д. 27, стр.1, Москва, 109029</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Ivan P. Khokhlov, Head of Unit</p><p>27, bldg 1 Nizhegorodskaya St., 109029, Moscow</p><p> </p></bio><email xlink:type="simple">krupp@bk.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>АО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте»</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Research and Design Institute for Information Technology, Signalling and Telecommunications in Railway Transportation</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2021</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>24</day><month>03</month><year>2021</year></pub-date><volume>21</volume><issue>1</issue><fpage>55</fpage><lpage>64</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Бубликова М.А., Хохлов И.П., 2021</copyright-statement><copyright-year>2021</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Бубликова М.А., Хохлов И.П.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Bublikova M.A., Khokhlov I.P.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.dependability.ru/jour/article/view/409">https://www.dependability.ru/jour/article/view/409</self-uri><abstract><sec><title>Цель</title><p>Цель. ОАО «РЖД», являясь одной из крупнейших и передовых компаний России, активно внедряет и использует в своей деятельности лучшие практики по управлению активами и рисками. В 2010 г. на железнодорожном транспорте началась разработка проекта по управлению ресурсами, рисками и надежностью на стадиях жизненного цикла (УРРАН), который в настоящее время продолжает развиваться. Целями статьи являются: сделать обзор задач по управлению активами, охватываемых проектом УРРАН; осветить рынок IT-инструментов для решения аналогичных задач; представить результаты работы по автоматизации в проекте УРРАН, реализованном в ОАО «РЖД» с учетом международного опыта и особенностей компании. </p></sec><sec><title>Методы</title><p>Методы. При написании статьи проведены как эмпирические, так и теоретические исследования. Проанализирована совокупность нормативно-методических документов проекта УРРАН, общедоступная информация о существующих в мире программных продуктах, позволяющих решать задачи управления активами, а также программная документация на автоматизированную систему ЕКП УРРАН. Проанализированы функциональные возможности и технические решения, использованные при разработке данной автоматизированной системы. Проведена оценка результатов внедрения и практического применения ЕКП УРРАН в филиалах ОАО «РЖД» и их структурных подразделениях. </p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. Для целей управления активами используют автоматизированные системы типа EAMS (Enterprise Asset Management System – корпоративная система управления активами), специально разработанные для нужд конкретной организации или тиражируемые «коробочные» системы, например, рассмотренные в статье SAP ERP, IBM MAXIMO, ABB AbilityТМ и SimeoTM. ЕКП УРРАН реализует единое информационное пространство, которое является средством поддержки принятия решений для системы управления активами, так как обладает необходимыми нормативно-методическим обеспечением и программно-аппаратными средствами,  предназначенными для комплексного управления ресурсами и процессами с целью эффективного предоставления услуг железнодорожного транспорта. В перспективе ЕКП УРРАН планируется как часть Цифровой платформы управления рисками и безопасностью движения, внедряемой в холдинге «РЖД», и будет содержать модули, реализующие динамические модели предиктивной аналитики для прогнозирования нежелательных событий на инфраструктуре и подвижном составе, которые могут привести к нарушениям безопасности движения. </p></sec><sec><title>Выводы</title><p>Выводы. Дальнейшее развитие ЕКП УРРАН в ближайшей перспективе позволит получить на всех уровнях управления компанией эффективный инструмент, позволяющий в условиях ресурсных ограничений обеспечить принятие обоснованных управленческих решений и реализовать рациональное распределение инвестиций. ЕКП УРРАН – это актив ОАО «РЖД», предназначенный для работы с ним руководителей и специалистов различных подразделений ОАО «РЖД», который может быть реализован как отдельный IT-продукт для создания и внедрения системы управления активами на различных предприятиях железнодорожной отрасли.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><sec><title>Aim</title><p>Aim. JSC RZD is one of the largest and most advanced companies in Russia who actively deploys and uses best practices in asset and risk management. In 2010, the railway industry initiated the project for the management of resources, risks and dependability at lifecycle stages of railway facilities (URRAN) that is currently under way. The aims of this paper are to overview the asset management tasks covered by URRAN; examine the marketed IT tools designed to address such problems; present the progress of the URRAN project in terms of process automation implemented by JSC RZD in light of the international best practice and the specificity of the Company. </p></sec><sec><title>Methods</title><p>Methods. The preparation of this paper involved empirical and theoretical research. The authors analysed the URRAN project’s package of guidelines and regulations, public information on the globally available software products enabling asset management, as well as the program documentation of the EKP URRAN automated system. They analysed the functionalities and and engineering solutions used in the development of this automated system. The results of the EKP URRAN deployment and practical application by units and branches of JSC RZD were evaluated. </p></sec><sec><title>Results</title><p>Results. Asset management involves using Enterprise Asset Management Systems (EAMS) specially designed to suit the needs of specific companies or mass-produced “out-of-the-box” systems, e.g. SAP ERP, IBM MAXIMO, ABB AbilityТМ and SimeoTM that are examined in the paper. The EKP URRAN implements a single information space that is a decision support tool for the asset management system as it possesses the required regulatory and procedural resources, hardware and software assets intended for comprehensive management of assets and processes for the purpose of efficient railway service. In the future, the EKP URRAN is to become part of the Digital Platform for Risk and Traffic Safety Management deployed in JSC RZD and will comprise modules that implement dynamic predictive analytics models for the purpose of predicting undesirable events involving infrastructure and rolling stock that may disrupt traffic safety. </p></sec><sec><title>Conclusions</title><p>Conclusions. Further development of the EKP URRAN will soon provide all levels of company management with an efficient tool that allows, in the context of limited resources, making substantiated managerial decisions and rational investment allocation. The EKP URRAN is an asset of JSC RZD designed to be used by the managers and specialists of various JSC RZD units. It can be implemented as a standalone IT product for the purpose of developing and deploying an asset management system in various railway companies.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>управление активами</kwd><kwd>автоматизированная система</kwd><kwd>надежность</kwd><kwd>риск</kwd><kwd>железнодорожный транспорт</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>asset management</kwd><kwd>automated system</kwd><kwd>dependability</kwd><kwd>risk</kwd><kwd>railway transportation</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Замышляев А.М., Шубинский И.Б. Развитие проекта УРРАН – построение системы управления техническими активами // Железнодорожный транспорт. 2019. № 12. С. 19-27.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zamyshliaev A.M., Shubinsky I.B. [Development of the URRAN project through the construction of a technical asset management system]. Zheleznodorozhny transport 2019;12:19-27. (in Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Замышляев А.М. Опыт европейских железнодорожных компаний в управлении надежностью и безопасностью технических активов на основе современных цифровых технологий // Надежность. 2020. № 3. С. 27-3.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zamyshliaev A.M. European railway operators’ experience in managing the dependability and safety of technical assets using advanced digital technologies. Dependability 2020;3:27-33.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гапанович В.А., Шубинский И.Б., Замышляев А.М., Розенберг Е.Н. Система адаптивного управления техническим содержанием инфраструктуры железнодорожного транспорта (проект УРРАН) // Надежность. 2015. № 2. С. 4-13.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gapanovich V.A., Shubinsky I.B., Zamyshlyaev A.M., Rozenberg E.N. System for adaptive management of railway infrastructure maintenance (URRAN project). Dependability 2015;14-22.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гапанович В.А., Шубинский И.Б., Замышляев А.М. Метод оценки рисков системы из разнотипных элементов // Надежность. 2016. № 2. С. 49-53.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gapanovich V.A., Shubinsky I.B., Zamyshlyaev A.M. Risk assessment of a system with diverse elements. Dependability 2016;2(49):49-53.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Шубинский И.Б., Замышляев А.М., Проневич О.Б. Графовый метод оценки производственной безопасности на объектах железнодорожного транспорта // Надежность. 2017. №1. С. 40-55.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shubinsky I.B., Zamyshliaev A.M., Pronevich O.B. Graph method for evaluation of process safety in railway facilities. Dependability 2017;1:40-45.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Замышляев А.М. Предпосылки для создания цифровой системы управления безопасностью движения // Надежность. 2019. № 4. С. 45-52.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zamyshliaev A.M. Premises of the creation of a digital traffic safety management system. Dependability 2019;7;45-52.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Замышляев А.М., Шубинский И.Б., Проневич О.Б., Игнатов А.Н., Платонов Е.Н. Применение методов машинного обучения для прогнозирования опасных отказов объектов железнодорожного пути // Надежность. 2020. № 1. С. 44-54.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shubinsky I.B., Zamyshliaev A.M., Pronevich O.B., Platonov E.N., Ignatov A.N. Application of machine learning methods for predicting hazardous failures of railway track assets. Dependability 2020;2;43-53.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Новожилов Е.О. Принципы построения матрицы рисков // Надежность. 2015. № 3. С. 73-79.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Novozhilov E.O. Guidelines for construction of a risk matrix. Dependability 2015;3:80-79.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">A. Núñez, J. Hendriks, Z. Li, B. De Schutter, and R. Dollevoet, “Facilitating maintenance decisions on the Dutch railways using big data: The ABA case study,” presented at the IEEE International Conference on Big Data, Washington, DC, USA, 27-30 October, 2014.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Núñez A., Hendriks J., Li Z., De Schutter B., Dollevoet R. Facilitating maintenance decisions on the Dutch railways using big data: The ABA case study. IEEE International Conference on Big Data; Washington, DC (USA);2014.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">F. Cannarile, M. Compare, F. Di Maio, and E. Zio, «A clustering approach for mining reliability big data for asset management,» Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability, vol. 232, no. 2, pp. 140-150, 2018, doi: 10.1177/1748006x17716344</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Cannarile F., Compare M., Di Maio F., Zio E. A clustering approach for mining reliability big data for asset management. In: Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O. Journal of Risk and Reliability 2018;232(2):140-150. doi: 10.1177/1748006x17716344.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">A. Thaduri, D. Galar, and U. Kumar, «Railway assets: A potential domain for big data analytics,» Procedia Computer Science, vol. 53, pp. 457-467, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.07.323</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Thaduri A., Galar D., Kumar U. Railway assets: A potential domain for big data analytics. Procedia Computer Science 2015;53:457-467. doi: 10.1016/j.procs.2015.07.323.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
