Technological outsourcing of operator activities in conditions of a surplus of wagon fleet on the railway network

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This article is devoted to the study of mechanisms for improving the efficiency of logistics activities of operator companies in the context of a surplus of car fleet in the railway network. The necessity of transforming existing models of interaction between participants in the transportation process is substantiated, including through the introduction of technological outsourcing. Technological outsourcing refers to the transfer of logistical assets (in particular, non-public tracks) by industrial enterprises to the management of operator companies, including for the organization of temporary storage of empty rolling stock. A capacity calculation for such tracks is presented, and groups of tracks suitable for purposes of wagon layover are identified. The advantages of this approach for all parties are highlighted: reduced infrastructure load for the carrier, cost optimization for the shipper, and expanded functional capabilities for the operator. The conclusions confirm that technological outsourcing can become a tool for stabilizing the transportation process, increasing the adaptability of the logistics system, and enabling rational resource allocation in the context of volatility of transport demand.

About the authors

K. A. Godovany

Rostov State Transport University (RSTU), Chair "Logistics and Management of Transport Systems"

Author for correspondence.
Email: godcorp@yandex.ru
Senior Lecturer

References

  1. Годованый К. А., Колесников М. В. Технологический аутсорсинг как инструмент развития рынка операторских компаний // Известия Транссиба. – 2020. – № 3 (43). – С. 97–107. – ISSN 2220-4245.
  2. Мамаев Э. А., Годованый К. А. Методические аспекты оценки рынка операторской деятельности на железнодорожном транспорте // Сборник научных трудов IV международной научно-практической конференции «Транспорт и логистика: пространственно-технологическая синергия развития», Ростов-на-Дону, 03–04 февраля 2020 года. – Ростов-на-Дону: РГУПС, 2020. – С. 184–187. – ISBN 978-5-907295-09-4.
  3. Бородин А. Ф., Панин В. В., Максимова Е. С., Лаханкин Е. А. Методические подходы к организации перевозочного процесса на основе технико-технологических параметров // Транспорт Урала. – 2023. – № 1 (76). – С. 33–36. – doi: 10.20291/1815-9400-2023-1-33-36.
  4. Годованый К. А., Зырянов В. В., Колобов А. И., Мамаев Э. А. О моделях трансформации деятельности логистического оператора // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. – 2024. – № 1 (93). – С. 55–65. – doi: 10.46973/0201-727X_2024_1_55.
  5. Покровская О. Д. Принципы реализации комплексных транспортно-логистических услуг на железнодорожном транспорте и требования к ним // Известия Петербургского университета путей сообщения. – 2020. – Т. 17, № 3. – С. 288–303. – doi: 10.20295/1815-588X-2020-3-288-303.
  6. Сергеева Т. Г., Зятикова Л. А. Оптимизация деятельности логистических провайдеров в условиях построения новых цепей поставок // International Journal of Advanced Studies. – 2023. – Т. 13, № 2. – С. 197–214. – doi: 10.12731/2227-930X-2023-13-2-197-214.
  7. Сергеева Т. Г., Самарин В. А., Химач И. Р. Процесс принятия решения о передаче работ и услуг на аутсорсинг // Техник транспорта: образование и практика. – 2022. – Т. 3, № 2. – С. 196–201. – doi: 10.46684/2687-1033.2022.3.196-201.
  8. Федеральный закон от 10.01.2003 г. № 18-ФЗ «Устав железнодорожного транспорта Российской Федерации» (ред. от 14.06.2012 г.) // СПС «КонсультантПлюс». – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_40444/?ysclid=maz3hcrmhf369609852 (дата обращения: 19.05.2025).
  9. Ходыкин Д. А. Способы определения технологически допустимого парка вагонов по операторам // Экономика железных дорог. – 2024. – № 7. – С. 27–34. – ISSN 1727-6500.
  10. Югрина О. П., Жарикова Л. С. Особенности работы железнодорожного полигона с порожним вагонопотоком // Транспорт Урала. – 2022. – № 1 (72). – С. 24–29. – doi: 10.20291/1815-9400-2022-1-24-29.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Godovany K.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».