Големите информационни масиви в ЖП оптимизацията

Събирането и съхранението на оперативни данни е нормално в железопътната индустрия. Но днес, в ерата на дигитализацията, данните могат да бъдат „сдъвкани“ чрез алгоритми за анализ и обобщение, така че да формират основата за гъвкаво, адекватно вземане на решения в полза на крайните потребители. Така се постига повече ефективност, по-висока точност, по-голямо удовлетворение на клиентите. В настоящата статия ще разгледаме значението на анализа на големи информационни масиви за железопътната индустрия.

Текст: списание Инфрабилд

Големите информационни масиви или Big Data се състоят от изключително големи набори от данни, натрупвани от множество източници в едно централизирано хранилище. Сами по себе си те не представляват голяма ценност, докато не бъдат анализирани, за да разкрият модели, тенденции и асоциации. В железопътния транспорт големите данни идват по няколко вектора. Един от тях са многобройните датчици и сензори по железопътната мрежа. Малките устройства следят всичко: температури, напрежения на ток, разширения и свивания, вибрации и звуци.

Когато регистрират необичайни стойности, централизираната система за управление алармира. Това веднага насочва вниманието на екипите по поддръжката. Друг извор на данни са самите влакове. Всеки от тях е малък мобилен център за данни на колела – постоянно регистрира скорост, външни условия, спирания и тръгвания, моментно състояние на всеки компонент. Влакът може да носи и допълнителни данни, като е в състояние, например, по време на движение да сканира релсите за пукнатини, износване и корозия - чрез носими скенери.

Трети, много богат извор на данни са гарите, станциите и спирките – с техните пропусквателни механизми, камери и друга техника. Не бива да забравяме и друг голям извор на данни – външния свят. Развитието на IoT системите направи възможно черпенето на релевантни данни от прецизни външни източници. Това могат да са, например, метеорологични данни от малки полеви метеостанции, каквито се използват в земеделието. Наред с това в „големите данни“ неизбежно се влива и потокът от информация, която циркулира в общественото пространство – споменавания в социални мрежи, медии, специализирани сайтове. Събраните зетабайти информация са същинска златна мина, когато се подложат на анализ.

Ползата от големите данни за железопътната индустрия

Докато железопътните компании досега са се интересували от събирането на възможно най-много данни, сега те започват да проучват по-задълбочено възможностите за анализ и отсяването на „плявата“ от стойностните, значими изводи. Най-често соченият ефект от анализа на големите данни в ЖП индустрията е прогнозната поддръжка. Сензорните данни могат да ни сигнализират отрано за настъпващи аномалии. Например вибрацията на релсите в даден участък може да се измени спрямо обичайното и това да е знак за процес на подкопаване на земните маси под коловоза. Можем да „засечем“ данните от сензорите с информация от метеорологичните справки – собствени или от външни източници. В крайна сметка навременното откриване на аномалията позволява в участъка да се изпратят технически екипи, които да извършат необходимата поправка, преди да е станало опасно късно.

Защото това „късно“ може да означава авария, дерайлирал влак, съсипани стоки, ранени или загинали пътници, мащабен ремонт, непланиран престой, щети и едновременно с това нови финансови задължения. Наред с прогнозната поддръжка има и друг аспект в използването на големите данни: по-добро планиране на влаковете, маршрутите, натоварването. Така например ако в делничните вечери влаковете в градската железница се движат полупразни, това може да е основание за решение за промяна на разписанието. Алтернативно, след определен час могат да се пускат т. нар. „къси“ влакове. Така транспортната услуга е по-гъвкава и адаптивна. Крайната цел е намаляването на разходите. Друг пример: ако даден влак пътува всеки следобед по определен маршрут и мнозинството пътници слизат на гара по средата на трасето, а после влакът пътува празен, това може да е основание да се направи анализ на пътникопотока и впоследствие промяна на маршрута.

Големите данни в прогнозната поддръжка

Големите данни позволяват наблюдение в реално време на различни показатели, като например състояние на коловозите, скорости на влаковете и консумация на електроенергия. Информацията се предава в реално време благодарение на широката палитра от комуникационни методи, налични днес, простиращи се от старите радиомрежи чак до модерните 5g клетъчни системи. ЖП операторите могат да реагират бързо при възникването на аномалия някъде, предотвратявайки потенциални инциденти или закъснения.

Използването на големи данни в поддръжката е насочено към най-голямата „ахилесова пета“ в управлението на активите: прогнозирането. Оценката на оставащия полезен живот на даден актив е основание за добро финансово планиране и максимална ефективност. Железопътната индустрия досега е управлявала активите си предимно реактивно. Но с възможността да се „предчувстват“ техническите проблеми, тяхното отстраняване означава пестене на време, ефективност на човешкия труд, редуциране на непланирания престой.

Големи данни в планирането

Пътническите превози са сред най-предизвикателната област на приложение на „големите данни“. Колкото повече информация се събира, толкова по-адекватно могат да се планират движения. Случващото се при пристигане и заминаване на влакове, разгадаването на пътническия поток на база информацията от пропусквателните механизми дават основа за вземането на решения за по-адекватни разписания и маршрути. Така например ако в даден град работят много хора, които идват от съседните „сателитни“ селища, то най-вероятно в определени часове от деня влаковете в посока града се препълват с пътници, а след това същото се случва в края на работния ден в обратна посока.

Транспортният оператор може да прецени и адаптира разписанието: да пусне повече и по-големи влакове, но по по-къси маршрути, до сателитните селища. Ефективното управление на обслужването на пътниците и оптимизирането на капацитета на инфраструктурата е основна цел при използването на „големите данни“. Анализът им позволява възможно най-точни прогнози за пътникопотока, като се вземат предвид исторически модели, текущи събития и други важни фактори.

Разполагайки с информация за пиковите часове и популярните маршрути, ЖП операторите могат да подобрят планирането на услугите и да вземат решения, базирани на реални данни за да бъдат максимално ефективни. Това от своя страна означава възможно най-добро използване на железопътната инфраструктура и повишена удовлетвореност на пътниците. Когато големите данни се анализират задълбочено и изводите от тях служат за вземане на адекватни решения, пътниците виждат резултата: навременни влакове, по-малко блъсканица в пиковите часове, по-малко претъпкани влакове, повече надеждност и точност на услугата, спокойно и приятно пътуване.

Големите ЖП данни в градското планиране

Големите данни дават възможност и на градоустройствените планьори да изграждат транспортните връзки в града така, че за хората пътуването да се усеща като спокойно, гладко преживяване, без сътресения, разочарования, продължително чакане. Чрез анализ на данни от различни източници като модели на трафика, използване на комунални услуги и демографска информация, градските планьори могат да идентифицират нуждите и тенденциите на различните градски райони.

Едно от най-значимите въздействия на големите данни върху влаковете в града се наблюдава в оптимизирането на трафика и цялостната транспортна система. Днес технологиите за събиране на „големите данни“ могат да отговорят на въпроси, които по-рано бяха трудни за разбиране. Например, ако погледнем пътниците в даден влак, откъде идват най-много хора и в каква посока пътуват? Колко от тях ще слязат, за да се прекачат, и колко ще стигнат директно до желаната цел? Колко пъти се прекачва возещият се в градската железница пътник?

Повечето от тези въпроси трудно намираха своя отговор доскоро. Но с дигиталните технологии можем да проследим всички важни параметри: къде се качват най-много хора, на кои места се прекачват най-често, какви видове транспорт съчетават, накъде отиват прекачващите се и т.н. Разравянето в данните разкрива именно такива важни тенденции, а това става основа за по-доброто градско планиране. Например, ако в час пик много пътници преминават транзитно през отсечка от 8-9 гари, а след това мнозина слизат от влака, то можем да пуснем допълнителни влакове само в час пик, само в отсечката от тези 8-9 гари, за да „оберем“ натоварването.

Ако градското метро се обслужва от довеждащ транспорт, то влаковете могат да бъдат синхронизирани с движението на довеждащите автобуси, така че на пътниците да не се налага продължително изчакване за прекачване. Големите данни дават възможност на градоустройствените планьори да вземат решения на база анализ на реалистична информация за живото движение из града. Това улеснява по-информираното и точно планиране. Чрез анализ на „големите данни“, като модели на трафик може да се постигнат по-прецизно разпределение на ресурсите, по-добри решения за зониране и ефективни дългосрочни стратегии за градско планиране.

Големите данни от външния свят
Освен от собствените си мрежи и инфраструктура, „големите данни“ в ЖП индустрията идват и от външния свят. Това са сайтове, медии, социални мрежи. Днес социалните медии играят все по-голяма роля в начина, по който пътниците комуникират с и относно влаковите оператори. В отговор, фирмите в железопътния транспорт могат да „слушат“ социалните медии, за да извлекат изводи за своите силни и слаби страни. Има редица възможности за използване на този голям информационен поток от данни чрез открито използване на технологиите за анализиране, филтриране и очертаване на тенденции.

Например, от какво в градската железница най-често се оплакват пътниците из социалните мрежи? Кой е най-често споделяният въпрос, който интересува хората, пътуващи редовно с даден ЖП оператор? Как пътниците сравняват различните транспортни услуги? Подобни данни могат да бъдат обхванати и „сдъвкани“ от алгоритмите. Обществените гласове могат да представят сложна, и понякога дори стряскаща картина за дейността на железопътните оператори. Но в същото време „слушането“ на общественото мнение е и възможност да подобрят услугите си.

Перспективи

В съвременната железопътна индустрия големите данни играят решаваща роля в оптимизирането на операции и подобряването на обслужването. Чрез събирането и анализа на информация от сензори, влакове, гари и външни източници, железопътните компании могат да предвиждат и предотвратяват технически проблеми, да оптимизират разписания и маршрути, и да подобрят общото пътническо изживяване.

Прогнозната поддръжка и адекватното планиране на ресурси позволяват значителни икономии и повишават ефективността. В допълнение, интегрирането на данни от социалните медии и външни източници предлага ценна информация за клиентските предпочитания и нужди, което спомага за по-добро адаптиране на услугите към очакванията на пътниците. В крайна сметка, използването на големите данни в железопътния транспорт води до по-безопасни, надеждни и удовлетворяващи транспортни решения.

Перспективите от използването на големите данни в железопътния сектор са изключително обещаващи. Те включват подобряване на оперативната ефективност чрез прогнозна поддръжка и намаляване на непланираните престои. Големите данни позволяват по-прецизно планиране на разписанията и маршрутите, което води до по-гъвкави и адаптивни транспортни услуги. Освен това, анализът на пътникопотока и интегрирането на външни данни спомагат за по-добро удовлетворяване на нуждите на пътниците и повишаване на тяхната удовлетвореност. В дългосрочен план, това ще доведе до по-безопасни, надеждни и устойчиви железопътни системи