CC BY
0
УДК 656
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД ИНТЕГРАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПЕРЕВОЗОЧНЫЙ ПРОЦЕСС ПАССАЖИРСКОГО ТРАНСПОРТА
Р.Н. Сафиуллин1, Р.Р. Сафиуллин2, А.С. Парра3
ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II», Россия 199106, Санкт-Петербург, Васильевский остров, 21 линия д.2
С учетом системообразующих аспектов и факторов, разработаны ключевые показатели эффективности, модели и этапы последовательности внедрения интеллектуальных технологий в пассажирский транспорт на основе разработанных оценочных интегральных показателей, учитывающих технические, экономические, и экологические аспекты. Предложен интегральный критерий оценки эффективности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта, основанный на применении средневзвешенного показателя.
Ключевые слова: интеллектуальные технологии, пассажирский транспорт, критерии эффективности.
METHODOLOGICAL APPROACH FOR COMPREHENSIVE ASSESSMENT OF THE EFFECTIVENESS OF THE IMPLEMENTATION OF INTELLIGENT TECHNOLOGIES IN THE
PASSENGER TRANSPORTATION PROCESS
R.N. Safiullin, R.R. Safiullin, A.S. Parra
St. Petersburg Mining University of Empress Catherine II, Russia 199106, St. Petersburg, Vasilyevsky Island, 21 line 2 Taking into account the system-forming aspects and factors, key performance indicators, models and steps of the sequence of the implementation of intelligent technologies into passenger transportation have been developed on the basis of the developed comprehensive assessments indicators that take into account technical, economic, and environmental aspects. An integral criterion for evaluating the effectiveness of the introduction of intelligent technologies into the passenger transportation process is proposed, based on the application of a weighted average indicator. Keywords: intelligent technologies, passenger transport, efficiency criteria.
Введение
В современном мире пассажирский транспорт играет важную роль в обеспечении мобильности населения. Процессы перевозки пассажиров должны быть эффективными, чтобы обеспечивать комфорт и безопасность пассажиров, а также минимизировать затраты на ресурсы и время. Однако выбор критериев оценки эффективности перевозочного процесса представляет собой сложную задачу, так как требует учета множества факторов, таких как скорость перевозки, плотность пассажиропотока, стоимость билетов, уровень сервиса и т.д. С развитием интеллектуальных технологий стали доступны новые подходы к оптимизации данного процесса в городских агломерациях, что произвело революцию в управлении системами мобильности транспорта. Сбор и анализ данных в режиме реального времени, оптимизация маршрутов и улучшенное
управление дорожным движением - это лишь некоторые из преимуществ, которые предлагают эти технологии. Однако важно иметь четкие и объективные критерии для оценки эффективности таких систем и, таким образом, гарантировать, что они эффективно достигают своих целей, разработать критерии оценки эффективности алгоритмов расчета показателей оценки наибольшей эффективности.
Программно-аппаратные средства могут внести значительный вклад в повышение эффективности транспорта. Современные технологии предоставляют возможность: выбирать оптимальные маршруты городского транспорта с учётом дорожной обстановки [5, 18], отслеживать и анализировать техническое состояние транс-порта[12] и физическое состояние водителя [17, 23] в реальном времени [12], контролировать энергопотребление транспорта [13] и предупре-
1Сафиуллин Равиль Нуруллович - доктор технических наук, профессор кафедры Транспортно-технологических процессов и машин, e-mail: safravi@mail.ru;
2Сафиуллин Руслан Равиллович - кандидат технических наук, доцент кафедры Транспортно-технологических процессов и машин, e-mail: safravi@mail.ru;
ъПарра Ариас Сунильда- аспирант кафедры Транспортно-технологических процессов и машин, e-mail: zuny1503@gmail.com.
ждать о возможных поломках [15] с помощью мониторинга и анализа данных, позволяя проводить предупредительное обслуживание и замену деталей в оптимальные сроки [4, 14]. Использование программного обеспечения и внедрение автоматизированных систем помогает оптимизировать графики работы водителей и расписание движения, избежать лишней работы и пустых пробегов [3, 8, 16], благодаря эффективному использованию транспорта и распределению задач[20, 21]. Кроме того, возможно подключение систем энергосбережения, которые оптимизируют работу электрических и энергетических компонентов ав-тобуса[11].
Для выделения оптимального критерия оценки эффективности пассажирского транспорта проведен анализ уже существующих критериев оценки. Разработанная модель принятия решения о повышении эффективности перевозки пассажиров в общественном транспорте основана на критериальной оценке функционирования этого процесса (рис.1). Модель учитывает основные факторы, влияющие на проектирование и эксплуатацию транспортной системы, включая экономические, технические, экологические аспекты. Основные критерии успешности включают в себя технико-экономические, технико-эксплуатационные, качество обслуживания пассажиров, организационно-технические и экономические факторы. [1, 2, 7]
В ходе системного анализа было установлено, что технико-экономические показатели включают в себя производительность труда, расход топлива и энергии. Технико-эксплуатационные характеристики каждого вида транспорта включают такие показатели, как протяженность транспортной и маршрутной сети, плотность сети, средняя вместимость подвижного состава, количество подвижного состава, маршрутный интервал движения, эксплуатационная скорость, средняя скорость, перемещения пассажиров, безопасность движения, удобство и комфорт поездки, оплата перевозки[2, 5, 7]. Оценка уровня безопасности различных видов транспорта осуществляется на основе статистических данных о количестве инцидентов за определенный период времени и числе пострадавших [7].
Социальные показатели включают в себя характеристики, связанные с организационными и техническими аспектами, а также уровнем обслуживания пассажиров. Показатели организационно-технического характера включают интервал движения поездов, их скорость, вместимость и загрузка транспортного средства[1, 5, 7] .Оценка удобства и комфорта поездки определяется доступностью общественного транспорта и комфор-
том во время передвижения. Доступность общественного транспорта зависит от расстояния до остановок, времени ожидания, соблюдения расписания, выбора транспорта и надежности его работы, а также уровня удобства остановок.
Комфорт пассажиров во время передвижения зависит от загруженности салона, что может сказаться на уровне усталости пассажиров. Одним из ключевых показателей комфорта является степень заполненности транспортного средства. Предоставление пассажирам сидячих мест также играет важную роль в обеспечении комфорта во время перевозки. [5, 7] В настоящее время доля мест для сидения [7] составляет 30-40% общей вместимости автобуса. Одно место для сидения требует площади 0,30-0,45 м2, что равносильно 46 местам для проезда стоя - 1 м2. Таким образом, в целом для оценки эффективности пассажирского транспорта необходим многокритериальный подход с учетом взаимосвязи, существующей между ними и целью системного анализа (рис.1), который учитывает не только технические показатели, но и экономические, организационные и экологические аспекты.
Целью работы является проведение интегральной оценки эффективности внедрения интеллектуальных технологий на основе критериев экономической, технико-эксплуатационной, технико-организационной эффективности и экологической устойчивости, позволяет выявить потенциальные выгоды от таких инноваций как для пассажиров, так и для транспортных компаний и владельцев транспортных систем.
Основная часть
В настоящее время внедрение интеллектуальных технологий в различные сферы жизни становится все более актуальным. Одной из таких сфер является перевозочный процесс пассажирского транспорта. Применение интеллектуальных технологий в этой области может значительно улучшить качество обслуживания пассажиров, повысить эффективность перевозок и сделать транспортную систему более устойчивой и без-опасной[9]. Однако для оценки эффективности внедрения этих технологий необходимо разработать методики и инструменты оценки, которые учитывали бы все аспекты и факторы, влияющие на перевозочный процесс пассажирского транспорта.
Для проведения интегральной оценки эффективности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта предлагается использовать комплексный подход, включающий в себя несколько этапов: (см рис. 2).
Приведённрые затраты
Стоимость проезда
Доходы
Прибыль
Производительность
труда
Расход топлива
Энергии
Энергоёмкость
Стоимость пассажиро-
километра
Эффективность эксплуатации
Доступность
Безопасность
Удоство и Комфорта
Характеристика пассажиропотока
Условия эксплуатация подвижного состава
Интервал движения подвижного состава
Скорость
Вместимость
Наполняемость транспортного средства
Внешние данные
Расчет показателей
Меры по улучшению
Принятие решения
Рисунок 1 - Структурная модель принятия решения по повышению эффективности перевозочного процесса пассажирского транспорта
Для анализа существующего состояния перевозочного процесса пассажирского транспорта необходимо исследовать основные технико-эксплуатационные показатели городских перевозок, таких как оперативность, комфортность, безопасность и другие характеристики. В результате были предложена последовательность определения потенциальных областей внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта. Разработанные этапы определения потенциальных областей внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта позволяют выявить потенциальные возможности, в
которых их применение может привести к повышению эффективности перевозочного процесса пассажирского транспорта (рис. 3).
Формирование системы оценки эффективности перевозочного процесса пассажирского транспорта требует разработки системы показателей и методики оценки эффективность внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс (рис. 4), с учетом определения существующих ключевых показателей эффективности перевозочного процесса на основе сбора данных до и после их внедрения, анализа полученных данных и оценки экономической эффективности интеллектуальных технологий. На основе, которой была разработана модель определения ключевых
показателей эффективности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта (рис.5), позволяющая
учитывать изменения ключевых показателей эффективности при повышении уровня внедрения интеллектуальных технологий в организацию городских перевозок.
Рисунок 2 - Последовательность интегральной оценки внедрения интеллектуальных технологий перевозочного процесса пассажирского транспорта
Рисунок 2 - Этапы определения потенциальных областей внедрения интеллектуальных технологий в
перевозочный процесс пассажирского транспорта
Для повышения эффективности перевозочного процесса пассажирского транспорта и обеспечения его оптимального функционирования при внедрении интеллектуальных технологий необходимо разрабатывать универсальные методы при формировании интегрального критерия оценки эффективности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта (Й) (рис.6).
В основе разрабатываемых методов положен интегральный критерий оценки эффективности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта, основанный на применении средневзвешенного показателя:
N = ЛхБуС2Оп Л! Kudxdydzdn = щ Kudxdydzdn
(1)
в
где Л - комплексный критерий технической эффективности;
Кц - единичные показатели эффективности, получаемые при внедрения инновационных
в
интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта;
Ву - комплексный критерий технико-
эксплуатационной эффективности;
С г - комплексный критерий организационно-технической эффективности;
Оп - комплексный критерий экологической устойчивости;
О - область значений показателей оценки эффективности данного вида, регламентируемая стандартами;
щ - определенная область значений показателей оценки эффективности данного вида, регламентируемая стандартами.
Рисунок 4 - Методологический подход формирования системы оценки эффективности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта
I]
Повышение производительности
Определение ключевых показателей эффективности (КР1) внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта
Сокращение затрат
сокращение времени выполнения задач
увеличение скорости
расходов на обслуживание
расходов на эксплуатацию
увеличение доходов от продаж
повышение рентабельности
увеличение загрузки транспорных средств
Качество обслуживания
сокращение времени -► нахождения на маршруте
повышения уровня безопасности
повышение уровня комфорта пассажиров
повышение уровня
внедрения интеллектуальных технологий
Рисунок 5 - Модель определение ключевых показателей эффективности (KPI) внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта
Интегральный критерий оценки эффективности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс _пассажирского транспорта (К)_
Критерии технической эффективности ( Ах)
Автоматический контроль качества и уровня расхода топлива K11
Автоматическое отслеживание оставшегося пробега до следующего планового технического обслуживания подвижного состава К12
Использование ИТС для повышения средней скорости движения общественного транспорта на маршруте К13
Автоматический расчет пробега между точками остановки K14
Автоматические и полуавтоматические системы помощи водителю в управлении транспортным средством _К15_
Автоматические системы видеонаблюдения и тревожной кнопки для обеспечения транспортной безопасности К16
Автоматические системы контроля технического транспортного средства -К17-
Критерии технико-эксплуатационные ( Ву)
Наличие системы автоматического подсчёта пассажиропотока-К21
Системы видеонаблюдения и тревожной кнопки на автобусных остановках и пересадочных станциях.К18
Наличие автоматической системы подсчета пассажиров на остановках.К22
Автоматический подсчёт рабочих часов водителя -К23
Автоматический расчёт планового прибытия транспортного средства на остановочный пункт-К24
Автоматизированная система оплаты проезда без участия водителя и (или) кондуктора (водитель только управляет транспортным средством) К25
Автоматический расчёт основных показателей работы перевозочного процесс городского транспорта К26
Автоматический расчет прибытия пассажиров на остановочный пункт К27
Критерий организационно-технические (Cz )
Электронный документооборот при организации перевозочного _процесса-К31_
Применение систем планирования расписанияК32
Применение систем для планирования маршрутов -К33
Наличие технических средств
для сообщения о чрезвычайных ситуациях КЗ 4
Наличие технических средств
для предоставления информации пассажиру К35
Осуществление диспетчерского управления городским общественным транспортом К36
Критерий экологической устойчивости(Оп )
Автоматические системы для измерения концентрации парниковых газов.К41
Автоматические системы для очистки воздуха для лучших санитарных условий К42
Рисунок 3 - Модель формирования интегрального критерия оценки эффективности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта
Определена оптимизационная задача повышения эффективности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта (К), исходя из функциональных возможностей подсистем
N = f (Кг1, Кг2, К13... Кпш, Ах , ву, С2
,Сп,.....). С учетом зависимости (1) сформирована задача повышения эффективности перевозочного процесса пассажирского транспорта на автомобильной дороге. [6]
Ш = %Ах(Ки), Ки ^тах, (2) где - интегральный критерий оценки эф-
фективности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта.
В завершающем этапе формируются рекомендации по оптимизации внедрения интеллектуальных технологий на основе полученных результатов оценки[19]. Для того чтобы разработать рекомендации, необходимо провести анализ текущего состояния перевозочного процесса пассажирского транспорта, выявить проблемные моменты и потенциальные области для внедрения интеллектуальных технологий. Например, это могут быть системы мониторинга и управления транспортным потоком, системы автоматизации билетной продажи и расписания движения, системы контроля доступа в транспортные средства
внедрены для оптимизации перевозочного процесса. Это могут быть системы GPS и геолокации, системы умного управления транспортными потоками, бесконтактные технологии оплаты проезда, системы мониторинга состояния транспортных средств и другие.
Далее следует разработать план поэтапного внедрения выбранных технологий, учитывая бюджетные и временные ограничения, а также обучение персонала и подготовку инфраструктуры. Важной частью разработки рекомендаций будет также оценка потенциальных выгод для бизнеса, пассажиров и окружающей среды от внедрения интеллектуальных технологий, а также обсуждение возможных проблем и рисков.
Выводы
Интегральная оценка эффективности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта является важным инструментом для принятия обоснованных решений о внедрении новых технологий в этой области, позволяет учитывать множество различных факторов, таких как технические возможности, экономическая эффективность, влияние на окружающую среду. С этой целью
предложены ключевые показатели эффективности, модели и этапы последовательности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта на основе разработанных оценочных интегральных показателей, учитывающих технические, экономические, и экологические аспекты.
Разработанный методологический подход интегральной оценки эффективности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта позволяет принимать обоснованные решения по оптимизации процессов перевозки пассажиров с использованием инновационных технологий. Для этого были разработаны модели формирования интегрального критерия оценки эффективности, определения ключевых показателей эффективности (KPI) и методологический подход формирования системы оценки эффективности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта. Предложен интегральный критерий оценки эффективности внедрения интеллектуальных технологий в перевозочный процесс пассажирского транспорта, основанный на применении средневзвешенного показателя. Разработка и использование такой методики позволит может быть использована для оценки устойчивости транспортной системы в целом, что важно для развития устойчивой и эффективной системы перевозок, улучшить качество обслуживания пассажиров.
Литература
1. Герасько В. В. Повышение эффективности использования подвижного состава при перевозках грузов и пассажиров (на примере ООО «Сапсан») 2016.
2. Гуськов А. А., Залукаева Н. Ю., Севостьянов М. А. Методика информационно-технологи- ческой оценки работы общественного пассажирского транспорта // Вестник СибАДИ. 2022. Т.19, № 5 (87). С. 654-665. https://doi.org/10.26518/2071-7296-2022-19-5-654-665 // Вестник СибАДИ. 2022. № № 5 (87) (Т.19). C. 654-665.
3. Козярук А.Е.,, Камышьян А.М. Повышение энергетической эффективности электромеханической трансмиссии карьерного автосамосвала // Записки Горного института. - 2019. - Т. 239. - C. 576. DOI: 10.31897/pmi.2019.5.576.
4. Курганов В. М., Грязнов М. В., Колобанов С. В. Курганов В.М., Грязнов М.В., Колобанов С.В. (2020). Оценка эксплуатационной надежности карьерных экскаваторно-автомобильных комплексов. Журнал Горного института , 241 , 10. https://doi.org/10.31897/pmi.2020.L10. // Журнал Горного института. 2020. № 10 (241).
5. Паршина С. С., Куликов А. В. Оценка эффективности фунлционирования городского пассажирского общественного транспорта 2012.C. 220-225.
6. Сафиуллин Р. Р., Тянь Х., Сафиуллин Р. Н. Метод внедрения программно-аппаратных средств в пере-
возочный процесс пассажирского транспорта городских агломераций // Технико- Технологические проблемы сервиса. 2023. № 3 (65). C. 6-15.
7. Сериков А. А. Оценка эффективности функционирования городского общественного пассажирского транспорта: На примере г. Волжского : диссертация ... кандидата технических наук: 05.22.10.
8. Abe R. Introducing autonomous buses and taxis: Quantifying the potential benefits in Japanese transportation systems // Transportation Research Part A: Policy and Practice. 2019. (126). C. 94-113.
9. Afanasyev A. S., Safiullin R. N. Integrated assessment of methods for calculating harm caused by vehicles in transport of heavy cargoes // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2018. № 7 (194). C. 072011.
10. Borovik V. S., Borovik V. V., Skorobogatchenko D. Model of the strategy for reducing the road accident rate in the city // Transportation Research Procedia. 2018. (36). C. 68-76.
11. Duan R. A comparative study on ITS (intelligent transport system) standardization policies in the U.S. and Europe // Heliyon. 2023. № 11 (9). C. e21310.
12. Fonzone A., Fountas G., Downey L. Automated bus services - To whom are they appealing in their early stages? // Travel Behaviour and Society. 2024. (34). C. 100647.
13. Gkiotsalitis K. Improving service regularity for high-frequency bus services with rescheduling and bus holding // Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition). 2021. № 5 (8). C. 778-794.
14. Jain G. V., Jain S. S., Parida M. Evaluation of travel speed of conventional buses and bus rapid transit service in Ahmedabad city, India using geo-informatics // Journal of Public Transportation. 2022. (24). C. 100034.
15. Kadlubek M. Expectations for the use of Intelligent Transport Systems applications in the management of freight transport enterprises // Procedia Computer Science. 2021. (192). C. 2318-2329.
16. Kaffash S., Nguyen A. T., Zhu J. Big data algorithms and applications in intelligent transportation system: A review and bibliometric analysis // International Journal of Production Economics. 2021. (231). C. 107868.
17. S B. [и др.]. DDSS: Driver decision support system based on the driver behaviour prediction to avoid accidents in intelligent transport system // International Journal of Cognitive Computing in Engineering. 2024. (5). C. 1-13.
18. Safiullin, R. [и др.]. Method of forming an integrated automated control system for intelligent objects 2922 /
2021.C. 17-26.
19. Safiullin R. [и др.]. Robust-adaptive method of power unit control based on the operational assessment of fuel quality indicators // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2022. № 1 (990). C. 012060.
20. Semchugova E. [и др.]. Models of Estimation of Application of Passenger Service Quality Parameters // Transportation Research Procedia. 2017. (20). C. 584-590.
21. Shamlitskiy Y. [и др.]. Methods and Algorithms for Detecting Urban Passenger Traffic // Transportation Research Procedia. 2023. (68). C. 426-432.
22. Sharma A., Shabaz M. SLA-trust-energy aware path computation for critical services in Blockchain-enabled intelligent transport system // Computer Communications.
2022. (196). C. 109-116.
23. Yannis G. [и др.]. Assessing driver safety behaviour in Greece // Transportation Research Procedia. 2023. (72). C. 4319-4326.
