УДК 338
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.05.04.002

Авторы

Галч Гандуулга,
Елена Дмитриевна Коршунова,
Милен Димитров Георгиев,
Московский государственный технологический университет «Станкин», Москва, Россия

Аннотация

В статье разработана концептуальная и экономико-математическая модель интеллектуального управления технологическим циклом грузовой железнодорожной станции. Актуальность исследования обусловлена ростом объемов грузоперевозок и недостаточной эффективностью традиционных методов управления, основанных на человеческом факторе. Предложенная модель предусматривает внедрение методов искусственного интеллекта для автоматизации процессов технического и коммерческого осмотра вагонов, распределения подвижного состава, а также оформления перевозочных документов и расчетов. В качестве объекта исследования выбрана станция Улан-Батор. В результате сравнительного анализа установлено, что применение интеллектуального управления позволяет сократить продолжительность технологического цикла до 40% и повысить пропускную способность станции.

Ключевые слова

железнодорожная станция, технологический цикл, интеллектуальное управление, искусственный интеллект, пропускная способность, эффективность

Список литературы

  1. Альбеков А. У., Федько В. П., Митько О. А. Логистика коммерции : учебное пособие. – Ростов-на-Дону : Феникс, 2001. – 512 с.
  2. Башпраздар Р. Р. Логистические процедуры выбора при организации транспортировки // Логистика: современные тенденции развития : материалы XIII Международной научнопрактической конференции. – Санкт-Петербург : ГУМРФ им. адмирала С. О. Макарова, 2015. – С. 34–36.
  3. Батсух, Ж., Эрдэнэбат, Ч. Проблемы развития железнодорожного транспорта Монголии // Транспортная наука. – 2021. – № 3. – С. 25–34.
  4. Баттумур, Д. Основы эксплуатации железных дорог : учеб. пособие. – Улан-Батор : Изд-во ШУТИС, 2015. – 280 с.
  5. Бородин, А. Ф. Теория транспортных систем : учеб. пособие. – М. : Транспорт, 2001. – 256 с.
  6. Бочаров, А. П. Железнодорожные станции : учеб. пособие. – М. : Транспорт, 1986. – 280 с.
  7. Ганбат, Н. Транспортная логистика и цепи поставок : учеб. пособие. – Улан-Батор : Изд-во МУИС, 2018. – 312 с.
  8. Дашдорж, Б. Оптимизация технологических процессовжелезнодорожного транспорта : науч. отчет. – Улан-Батор : ШУТИС, 2017. – 145 с.
  9. Кудрявцев, Н. И. Эксплуатация железных дорог : учебник. – М. : Транспорт, 2004. – 415 с.
  10. Левин, Д. Ю. Управление перевозочным процессом на железнодорожном транспорте : учебник. – М. : Транспорт, 2008. – 352 с.
  11. Министерство дорожного и транспортного развития Монголии. Статистический сборник транспортной отрасли. – Улан-Батор, 2022. – 180 с.
  12. Russell, S., Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. – 4th ed. – Pearson, 2021.
  13. Ghiani, G., Laporte, G., Musmanno, R. Introduction to Logistics Systems Management. – Wiley, 2013.
  14. Li X. Smart Railway Systems and Digital Transformation of Railways // International Journal of Rail Transportation. – 2021. –Vol. 9, No. 2. – P. 123–138.
  15. Railway Gazette International. Global railway industry analysis and technology trends. – London : DVV Media Group, 2022.
  16. Smith J. Rail Operations Management. – New York : McGraw-Hill, 2018. – 420 p.
  17. UIC Railway Statistics. International Railway Statistics Report. – Paris : International Union of Railways (UIC), 2021.
  18. OECD Transport Outlook. – Paris : OECD Publishing, 2021.
  19. Wang J. Artificial Intelligence in Railway Transport // Journal of Rail Transport Planning & Management. – 2019. – Vol. 9. – P. 45–56.
  20. ZhangY. IntelligentTransport Systems and Railway Applications// IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine. – 2020. – Vol. 12. – P. 78–89.