Цифровые технологии мониторинга и предиктивной диагностики, как инструмент управления жизненным циклом подвижного состава

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Оценка влияния цифровых технологий мониторинга и предиктивной диагностики на российские стандарты, отраслевые нормативные документы по вопросам управления жизненным циклом активов, на практики внедрения цифровых проектов в области технологий мониторинга и предиктивной диагностики на железнодорожном транспорте.

Результаты. Систематизированы методические подходы к управлению жизненным циклом подвижного состава и дана оценка состояния нормативной базы железнодорожной отрасли в этой области, а также особенности использования предиктивного подхода в управлении жизненным циклом подвижного состава. Уточнен механизм воздействия цифровых технологий мониторинга и предиктивной аналитики на управление жизненным циклом, выделены ключевые драйверы возникающих эффектов Раскрыты преимущества формирования доверенной среды информационного взаимодействия для различных стейкхолдеров – участников жизненного цикла грузовых вагонов.

Заключение. Результаты исследования позволят оценить влияние технологий мониторинга и предиктивной аналитики на управление жизненным циклом железнодорожного подвижного состава, полученные выводы будут полезны при планировании и выполнении проектов цифровизации в этой области, а также при проведении научных исследований и разработке отраслевой нормативной документации.

Об авторах

А. Е. Федоров

Отраслевой центр разработки и внедрения информационных систем; Петербургский государственный университет путей сообщения
Императора Александра I

Автор, ответственный за переписку.
Email: alexfedor@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0004-6319-5172

аспирант ПГУПС, руководитель департамента ООО «ОЦРВ»

Россия, Москва; Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Zhuravleva NA. Problems of introduction of digital technologies in transport. Transport Rossijskoj Federacii. 2019;3(82):19–22. (In Russ). EDN: JKHHBW
  2. Volkova EM, Lyakina MA, Strimovskaya AV. Problems of economic effects assessment from digital technologies applying in urban transport systems. Bulletin of scientific research results. 2019;(1):59–68. (In Russ). doi: 10.20295/2223-9987-2019-1-59-68 EDN: ZAJPBZ
  3. Tretyak VP, Lyakina MA. Digital platform – quasi-integrated systems product. PACIFIC RIM: Economics, Politics, Law. 2020;(1):61–73. (In Russ). doi: 10.24866/1813-3274/2020-1/61-73 EDN: UVTRVM
  4. Gulyi IM. Digital solutions in the railway rolling stock production sector. Transport business of Russi. 2020;(5):38–41. (In Russ). EDN: TJHDYY
  5. Gulyi I.M., Internet of things (iot) technologies in the transport sector and their economic consequences. Scientific Journal Economic Sciences. 2020;(193):216–219. (In Russ). doi: 10.14451/1.193.216 EDN: YDQMHM
  6. Adadurov AS, Semenova AS. Intellectual systems of decision-making support and predictive diagnostics by stationary means of rolling stock diagnostics on the train running course. II International Conference "Science 1520 VNIIZHT": Look beyond the horizon": Collection of conference materials. 2023;13–17. (In Russ). EDN: ZHARYR
  7. Panov S, Nikolov A, Panova S. Review of standards and systems for predictive maintenance. Science, Engineering and Education. 2021;6(1):65–73. (In Russ). doi: 10.59957/see.v6.i1.2020.1 EDN: QSDQWQ
  8. GOST R 56136-2014. Life cycle management of military products. Terms and definitions. Available from: http://gost.gtsever.ru/Data/587/58768.pdf/ Accessed: Apr 20, 2025. (In Russ).
  9. CALS Continuous Acquisition and Lifecycle Support. Available from: https://www.tadviser.ru/a/53201/ Accessed: Apr 20, 2025. (In Russ).
  10. ISO 55000:2014 Asset management - Overview, principles and terminology. [Internet]. Available from: http://gost.gtsever.ru/Data/588/58869.pdf / Accessed: Apr 20, 2025. (In Russ).
  11. GOST 31539-2012 Life cycle of railway rolling stock. Terms and definitions. Available from: https://protect.gost.ru/document.aspx?control=7&id=181157/ Accessed: Apr 20, 2025. (In Russ.)
  12. Zamyshlyaev AM, Shubinskiy IB, Bublikova MA. URRAN – a system for managing technical assets in railway transport. Proceedings of JSC NIIAS: Collection of articles. 2021;1(11):67-82. (In Russ.) EDN: NPFUUE
  13. The strategy of digital transformation of Russian Railways until 2025 (CDT-2025). Accessed: Apr 20, 2025. (In Russ.) Available from: https://www.tadviser.ru/a/307861/
  14. Platform of linear infrastructure operators. [Internet]. Accessed: 2025 April 20. (In Russ.) Available from: https://rzddigital.ru/platforms/platforma-operatorov-lineynoy-infrastruktury/
  15. Sapetov MV. Wagon complex: current issues, prospects for the future. Eurasia News. 2022; XII. (In Russ). Accessed: Apr 20, 2025. Available from: http://eav.ru/publ1.php?publid=2022-12a07/

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схема работы цифровой технологии мониторинга и предиктивной диагностики узлов грузовых вагонов

Скачать (105KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Карта интересов стейкхолдеров - участников жизненного цикла

Скачать (142KB)
Метаданные

© Федоров А.Е., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 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».