Информационное обеспечение системы управления техническими активами на железнодорожном транспорте

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.

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.

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.

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.

1. Замышляев А.М., Шубинский И.Б. Развитие проекта УРРАН – построение системы управления техническими активами // Железнодорожный транспорт. 2019. № 12. С. 19-27.

2. 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.

3. 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.

4. Гапанович В.А., Шубинский И.Б., Замышляев А.М. Метод оценки рисков системы из разнотипных элементов // Надежность. 2016. № 2. С. 49-53.

5. Шубинский И.Б., Замышляев А.М., Проневич О.Б. Графовый метод оценки производственной безопасности на объектах железнодорожного транспорта // Надежность. 2017. №1. С. 40-55.

6. Замышляев А.М. Предпосылки для создания цифровой системы управления безопасностью движения // Надежность. 2019. № 4. С. 45-52.

7. 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.

8. Новожилов Е.О. Принципы построения матрицы рисков // Надежность. 2015. № 3. С. 73-79.

9. 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.

10. 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

11. 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