ВНЕДРЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ЦИФРОВЫХ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ НАДЁЖНОСТЬЮ ТРАНСПОРТНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена исследованию возможностей повышения надёжности транспортно-технологических комплексов (ТТК) за счёт внедрения цифровых решений – Интернета вещей (IoT) и интеллектуальных систем технического обслуживания (Maintenance Intelligence). Рассмотрены архитектурные компоненты системы: IoT-датчики, цифровой двойник, алгоритмы оценки технического состояния и прогнозирования отказов. Методология включает анализ факторов риска, сценариев деградации оборудования и взаимодействия с цифровыми платформами (TOS, WMS, ERP и др.). Представлены типовые сценарии взаимодействия IoT-датчиков, MI и систем управления, позволяющие прогнозировать отказы, оптимизировать логистические потоки, снижать количество простоев и повысить эксплуатационную надёжность. В результате доказана эффективность комплексного цифрового подхода, обеспечивающего переход от реактивного к проактивному обслуживанию. Исследование может использоваться для цифровой трансформации логистических объектов и масштабирования решений на различные типы ТТК.

ABSTRACT

This article explores the potential for improving the reliability of transport and technological complexes (TTC) through the implementation of digital solutions –namely, the Internet of Things (IoT) and Maintenance Intelligence (MI) systems. The architectural components of the system are considered: IoT sensors, a digital twin, algorithms for assessing the technical condition and predicting failures. The methodology includes analysis of risk factors, equipment degradation scenarios, and interaction with digital platforms (TOS, WMS, ERP, etc.). Typical scenarios of interaction between IoT sensors, MI, and control systems are presented, allowing for failure prediction, logistics flow optimization, downtime reduction, and increased operational reliability. As a result, the effectiveness of an integrated digital approach has been proven, ensuring the transition from reactive to proactive maintenance. The study can be used for the digital transformation of logistics facilities and scaling solutions to various types of TTC.

Ключевые слова: транспортно-технологический комплекс, контейнерный терминал, цифровизация, интеллектуальные системы, Internet of Things (IoT), Maintenance Intelligence (MI), предиктивная аналитика, цифровой двойник, надёжность оборудования.

Keywords: transport and technological complex, container terminal, digitalization, intelligent systems, Internet of Things (IoT), Maintenance Intelligence (MI), predictive analytics, digital twin, equipment reliability.

Введение

В условиях стремительно развивающейся мировой торговли и роста объёмов контейнерных перевозок, обеспечение надёжности и эффективности функционирования транспортно-технологических комплексов (ТТК) становится одной из основных задач логистической отрасли. Контейнерные терминалы, являясь стратегическим звеном в цепи поставок, ежедневно сталкиваются с множеством факторов, влияющих на устойчивость их работы: от технического состояния перегрузочной техники до сложности координации между видами транспорта и цифровыми платформами.

В подобных условиях недостаточно поддерживать текущий уровень обслуживания – требуется переход к проактивному, интеллектуально управляемому комплексу, способному адаптироваться к динамике грузопотоков. Ключевыми технологиями становятся системы интернета вещей (IoT) и Maintenance Intelligence (MI), которые позволяют осуществлять непрерывный сбор данных, выявлять отклонения, оценивать степень износа оборудования и формировать рекомендации для обслуживания и ремонта. Интеграция этих решений в цифровой контур управления терминалом создаёт условия для минимизации рисков и оптимизации ресурсов.

Цель исследования – обосновать целесообразность интеграции предиктивной аналитики, цифрового мониторинга и интеллектуальных решений в структуру контейнерных терминалов с целью повышения надёжности их функционирования.

Задачи исследования:

1. Проанализировать технологические риски и причины отказов оборудования в транспортно-технологических комплексах;
2. Рассмотреть архитектуру и взаимодействие систем управления, IoT и Maintenance Intelligence в логистической инфраструктуре;
3. Оценить потенциал интеграции интеллектуальных решений для повышения надёжности и эффективности контейнерных терминалов.

Материалы и методы исследования

Большинство рисков, влияющих на работу контейнерных терминалов (КТ), связано с техническими отказами оборудования и техники, недостаточной синхронизацией между логистическими и техническими системами, а также отсутствием механизма прогнозного обслуживания. Одной из системных проблем КТ является недостаточная надёжность основного перегрузочного оборудования. Износ их уязвимых компонентов может происходить незаметно, так как они подвергаются постоянным циклическим нагрузкам и часто работают в агрессивных погодных условиях, однако последствия отказа проявляются мгновенно [1].

Анализ технологических процессов показал, что чаще всего сбои происходят по следующим причинам:

1. Отсутствие системной диагностики и прогнозирования поломок;
2. Недостаток компетенций персонала;
3. Нарушение регламентов эксплуатации;
4. Слабая интеграция между логистическими и техническими системами;
5. Отсутствие мониторинга факторов внешней среды.

Классические модели технического обслуживания – по графику или по факту отказа - уже не соответствуют требованиям современного терминала. Подходы должны быть основаны на мониторинге фактического технического состояния узлов и прогнозировании отказов. Использование IoT-датчиков (температура, давление, вибрации, позиционирование и т.д.) и аналитических алгоритмов MI даёт возможность формировать точные предсказания: где и когда может произойти отказ, какой узел находится в зоне риска, и что нужно предпринять для предотвращения последствий.

Технологические предпосылки внедрения IoT и MI обусловлены:

• Необходимостью перехода к интеллектуальному управлению жизненным циклом техники;
• Стремлением к сокращению простоев и расходов на аварийные ремонты;
• Ростом грузопотоков и потребностью в точном планировании загрузки;
• Развитием цифровых систем управления, способных обрабатывать и анализировать потоки данных в реальном времени.

Цифровая трансформация транспортно-технологических комплексов требует внедрения комплексных решений, обеспечивающих мониторинг технического состояния оборудования в режиме реального времени. Основу такого подхода составляет архитектура, объединяющая сенсорные технологии (IoT), предиктивную аналитику и интеллектуальные модули управления жизненным циклом оборудования - Maintenance Intelligence (MI) [2].

Интернет вещей (Internet of Things, IoT) представляет собой объединение физических объектов в цифровую сеть, где каждый объект оснащён сенсорами, исполнительными механизмами и средствами беспроводной передачи данных. Эти устройства непрерывно собирают информацию об окружающей среде и собственном состоянии, передавая её в системы анализа и управления. IoT на контейнерном терминале позволяет «оцифровать» почти все элементы инфраструктуры – от кранов и погрузчиков до контейнерных мест, транспортных средств и даже дорожных покрытий, – тем самым создавая основу для интеллектуального управления и прогнозного технического обслуживания. В промышленности, включая ТТК, IoT означает использование большого количества сенсоров, модулей сбора данных и средств связи, интегрированных с операционными платформами и системами аналитики [3].

В совокупности с системой Maintenance Intelligence (MI), IoT-среда превращается в «сенсорную оболочку» терминала, где каждый элемент инфраструктуры становится источником данных, необходимых для диагностики, прогноза отказов и принятия оперативных решений.

Система Maintenance Intelligence получает данные от IoT-датчиков, обрабатывает их с помощью алгоритмов временных рядов, кластеризации, тренд-анализа и методов машинного обучения.

При обнаружении отклонения в параметрах оборудования (например, температуры или нагрузки), сигнал от IoT-датчика поступает в систему Maintenance Intelligence. Алгоритмы MI анализируют данные, сравнивая их с эталонными значениями и трендами деградации, после чего формируют вывод о риске отказа. Далее данные синхронизируются с системами управления терминалом, которые автоматически перестраивают логистические маршруты, при необходимости, создаёт задачу на техобслуживание [4].

Интеллектуальные системы мониторинга становятся эффективнее при интеграции с основными цифровыми платформами управления терминалом. Комплексное взаимодействие IoT, Maintenance Intelligence и таких систем, как TOS, WMS, ERP, SCM, DOM и др. и цифровым двойником терминала, позволяет выстраивать сквозную логику принятия решений, автоматизируя контроль, обслуживание и управление логистическими операциями.

Особое значение в системе MI приобретает связка с цифровым двойником контейнерного терминала – виртуальной моделью, отражающей текущее техническое состояние всех компонентов объекта в интерактивной 3D- или 2D-среде. Цифровой двойник визуализирует на карте терминала:

• Состояние конкретного объекта;
• Активные зоны погрузки/разгрузки;
• Маршруты движения тс и местоположение контейнеров;
• Прогнозируемые узлы отказов, подсвеченные цветом;
• Выполнение регламентных то.

Цифровой двойник может быть реализован на базе SCADA-платформы с GIS-обвязкой, WebGL или специализированного терминального софта.

Интеграция IoT и MI позволяет не только анализировать исторические и текущие данные, но и внедрять интеллектуальные сценарии автоматического реагирования, например:

• Предупреждение о перегреве привода крана: при превышении температуры система подает сигнал, чтобы оператор снизил интенсивность нагрузки, либо приостанавливает работу крана и направляет заявку в CMMS;
• Автоматическая остановка неисправного тягача: в случае выявления отказа в тормозной системе или критической вибрации система оповещает диспетчера, блокирует дальнейшее движение ТС и направляет его в зону ТО;
• Уведомление диспетчера о потребности в замене тормозного блока: по результатам анализа интенсивности работы, температуры и замедления крутящего момента MI отправляет точную рекомендацию оператору – какая модель техники, какой узел, и в какой срок требует обслуживания, а транспорт исключается из планов на ближайшую смену.

Кроме технического контроля, IoT-система может отслеживать состояние и перемещение контейнеров – SMART-контейнеры с GPS-чипами и RFID-метками позволяют видеть не только позицию, но и условия хранения: влажность, температура, вскрытие двери.

Результаты и обсуждения

Интеграция Maintenance Intelligence с IoT превращает контейнерный терминал в высокоадаптивную цифровую экосистему. Такой подход позволяет терминалу перейти к проактивной модели: предугадываются потенциальные отказы и поломки, строятся автоматические маршруты реагирования, техника направляется на диагностику, перестраивается маршрутизация техники, даются рекомендации по устранению и визуализируется ситуация в реальном времени, обеспечивая максимальную надёжность и эффективность ТТК [5]. Ниже представлены основные типовые сценарии, реализуемые при интеграции MI, IoT и цифровых платформ.

Таблица 1.

Взаимодействие IoT, Maintenance Intelligence и систем управления КТ

Приведённые в таблице сценарии, иллюстрируют, как комплексное взаимодействие цифровых и физических компонентов контейнерного терминала способствует повышению надёжности, прозрачности и адаптивности логистических процессов.

Внедрение IoT на уровне всей инфраструктуры КТ создаёт базу для интеграции с другими системами: системами логистики и учета, управления складом, погодными платформами и внешними сервисами. Это открывает перспективу перехода от диагностики отдельного оборудования к комплексной оценке надёжности всего ТТК в режиме реального времени.

Рассмотренные архитектура интеллектуальных решений, методы интеграции и сценарии применения показывают, что внедрение IoT и Maintenance Intelligence (MI) в транспортно-технологические комплексы (ТТК) позволяет комплексно управлять техническими рисками, прогнозировать отказы и существенно повысить надёжность их функционирования. Терминал становится «чувствительным» к своим внутренним и внешним процессам – он способен в режиме реального времени контролировать состояние оборудования, выявлять аномалии и заранее реагировать на потенциальные угрозы, предотвращая сбои, простои и связанные с ними затраты.

Предполагаемый эффект от внедрения интеллектуальных систем управления контейнерным терминалом дает возможность наглядно оценить его влияние на ключевые показатели в течение года эксплуатации. Для анализа были выбраны две метрики: уровень загрузки терминала и динамику количества отказов. На диаграмме представлены данные за шесть месяцев до и шесть месяцев после интеграции.

Рисунок 1. Динамика отказов и загрузки терминала после внедрения цифровых решений

Из анализа графика видно, что после внедрения цифровых решений началась противоположная направленность трендов:

• Частота отказов и ремонтов перегрузочной техники в течение первых шести месяцев, до внедрения, оставалась на высоком уровне – около 60%. С седьмого месяца, после внедрения, началось резкое снижение. К 12 месяцу данный показатель упал до 8%;
• Загрузка терминала возрастает с 57% до 92%, что подтверждает повышение эффективности использования складских и операционных мощностей.

Заключение

Интеллектуальные системы формируют основу перехода от реактивного к проактивному управлению – когда решения о техническом обслуживании принимаются не по факту поломки, а на основе объективных данных и прогностических моделей. Это снижает количество внеплановых простоев, удешевляет обслуживание, увеличивает срок службы техники и делает логистические операции более точными и предсказуемыми. Интеграция с цифровыми платформами (TOS, WMS и др.) обеспечивает прозрачность и согласованность процессов, улучшает взаимодействие между системами и способствует автоматизации принятия решений. Предложенные подходы могут быть масштабированы и адаптированы для различных типов ТТК. Учитывая современные вызовы логистической отрасли, такие как рост объёмов перевозок, усложнение инфраструктуры и требование к цифровой прозрачности, использование IoT и MI становится неотъемлемой частью стратегии устойчивого развития. Данное исследование вносит вклад в развитие методов цифровой трансформации транспортно-логистических систем, обеспечивая переход к более надёжным, гибким и интеллектуально управляемым логистическим объектам.

Список литературы:

1. Гаранин, С. Н. Мультимодальные перевозки: учебное пособие / С. Н. Гаранин. – М.: Альтаир–МГАВТ, 2018. – 108 с.
2. Москвичев, О. В., Васильев, Д. В. Логистика контейнерных перевозок в увязке с развитием терминалов // Доклад к Заседанию Объединенного ученого совета ОАО «РЖД» от 17.11.2022 г. № 142. – 2022.
3. Алфёров, В. В. Системы управления терминалом TOS: учебное пособие / В. В. Алфёров. – М.: Спутник+, 2015. – 106 с.
4. Писарев, М. В., Шепелин, Г. И. Внедрение цифровых технологий в транспортно-логистической отрасли // Научный электронный журнал «Меридиан». – 2022. – № 3. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://meridianjournal.ru/site/article?id=5547&pdf=1 (дата обращения: 11.02.2025).
5. Qu, T., Lei, S. P., Huang, G. Q. IoT-based real-time production logistics synchronization system under smart cloud manufacturing // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2016. – Vol. 84, No. 1–4. – P. 147–164.