Управління вагонопотоками на міжнародних залізничних маршрутах і шляхи підвищення ефективності

Abstract

UA: Розглянуто проблеми управління вагонопотоками на міжнародних залізничних маршрутах: оптимізацію процесів транспортування з урахуванням технічних, організаційних та інфраструктурних факторів. Запропоновано універсальну математичну модель, яка враховує час простою вагонів, витрати локомотивогодин, митні процедури і витрати на пальне. Проаналізовано ефективність застосування різних математичних методів, таких як лінійне програмування, генетичні алгоритми та методи прогнозування. У статті надано практичні рекомендації з удосконалення управлінських процесів і зменшення затримок за перевезень. Результати сприяють підвищенню ефективності залізничних вантажних перевезень і покращенню міжнародної логістики.

EN: The optimization of wagon flows is a critical objective for the railway industry, particularly in the context of increasing demands for transport efficiency. This study explores mathematical approaches to modeling and optimizing wagon flows to minimize time, resource, and fuel consumption while maintaining high system productivity. The research highlights the efficacy of advanced mathematical models such as linear programming, genetic algorithms, and predictive modeling in achieving optimal wagon allocation, reducing idle times, and enhancing locomotive performance. These approaches are shown to be effective tools for addressing complex challenges in wagon flow management. Key factors affecting wagon flow management are identified, including the technical condition of infrastructure, integration of information systems, weather conditions, documentation speed, and economic constraints. By addressing these factors through the adoption of modern technologies and enhanced coordination between transportation systems, their negative impacts can be mitigated. The study underscores the critical role of digitalization in streamlining wagon operations. The integration of automated management systems and digital platforms for data monitoring and analytics improves decision-making speed and accuracy. Technologies such as artificial intelligence, machine learning, and big data analysis enable real-time prediction of delays and optimization of routes, enhancing the resilience and adaptability of the transportation system.