CC BY
0УДК 62-2
Глущенко А.А.
студент факультета механизации и сельского хозяйства Дальневосточный государственный университет (г. Благовещенск, Россия)
ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ СИСТЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ АВТОПОЕЗДОВ
Аннотация: в работе рассмотрены мониторинга которые способствуют в контроле ресурсе автопоездов, а также контроль безопасности.
Ключевые слова: полуприцепы, автопоезда, ГЛОНАСС, прогнозирование.
В современном мире логистические цепочки становятся все более сложными. Это связано с увеличением количества участников процесса, расширением географии поставок и ростом объемов грузоперевозок. В то же время угрозы безопасности также усиливаются. Растет число случаев хищения грузов, повреждения полуприцепов и других транспортных средств. Кроме того, стремительным образом увеличивается вероятность возникновения аварий и других непредвиденных ситуаций на дорогах.
При этом традиционные методы обеспечения безопасности полуприцепов и грузов становятся недостаточными в таких условиях. Они могут включать в себя использование замков, пломб и других механических устройств для защиты от несанкционированного доступа к грузам. Однако эти методы не всегда эффективны против современных методов взлома и кражи. Для обеспечения безопасности в современных условиях необходимо применять комплексные меры. Они должны включать в себя не только традиционные методы, но и современные технологии цифровой трансформации. Так, согласно последним исследованиям, инновационная активность в сфере прицепов и
полуприцепов на промышленных предприятиях характеризуется показателем 31,14% с общим показателем в машиностроительной области 29,8% [1].
В данном аспекте цифровая трансформация предлагает радикально новое решение, интегрируя интеллектуальные технологии в систему безопасности для полуприцепов, делая ее более эффективной, проактивной и адаптивной к изменяющимся условиям. [2]
Сердцем этой трансформации полноправно можно считать интеграция Интернета вещей (IoT), которая позволяет связать полуприцепы с цифровым миром. Сенсоры, установленные на полуприцепе, становятся не просто пассивными датчиками, а активными элементами системы безопасности, собирая и передавая данные о ключевых параметрах в режиме реального времени.
Температура груза, влажность, уровень освещенности, вибрации, удары, открытие дверей - все эти факторы отслеживаются с высокой точностью и без перерыва. Сенсоры не просто собирают данные - они превращают их в полезную информацию. Данные с сенсоров передаются на платформу телематики, где они обрабатываются, анализируются и преобразуются в информацию, доступную для операторов и менеджеров. Эта информация позволяет им принимать более обоснованные решения, своевременно реагировать на нештатные ситуации и оптимизировать логистические процессы. Интеграция IoT создает новую экосистему безопасности, в которой полуприцепы становятся активными участниками логистического процесса, способными не только сообщать о проблемах, но и предлагать решения. [3]
Общая схема принципа «интернета вещей» для полуприцепов представлена на рисунке 1.
Рисунок 1. Схема IoT.
Благодаря использованию телематических систем, операторы могут в любое время отслеживать местоположение полуприцепа, его скорость, маршрут, состояние груза. Система предупреждает операторов о нештатных ситуациях: превышении скорости, отклонении от маршрута, несанкционированном открытии дверей, аварийном торможении, резком изменении температуры груза. Это позволяет своевременно реагировать на возникающие угрозы, снижать риски и уменьшать потери. Современные телематические системы, используемые для прицепов и полуприцепов представлены на рисунке 2.
№ Производитель Название системы мониторинга и телеметрии
1 Schmitz Cargobul! AG Smart Trailer
2 Коде! S Wabco Kogel Telematics
3 WABCO Automotive Prod jet Group Wabco GptiUnk, WABCO OptiTire
4 Фарватер CAN-WAY, LINE-WAY
Рисунок 2. Телематические системы для контроля полуприцепов.
Основные перспективы получаемых результатов представлены на рисунке 3.
•умгньшгниг
порожнего пробег» железнодорожных платформ и лвштрвс портных
1коитр«йлсрое> •снижгние рлсдодое м
ТОПЛИВО
■даттми »ция Л01ЖГКЧМКМЕ и'рл и
1рЛН1СПОр1Н[Л
издержек •увеличен»* оолмовдтелей
услуимц мм Ловышемие уровня доверия* юн1рейлер«ым перевомдм
Онлайн яонтрОль
■ переде яжг и ия Трй НС портного средой
• доступ* * Грузу •состояния грум внутри
контрейлер*
• •¡реп пени» контре Але ра
■ готического
СОСТОЯНИЙ В4Г0НЛ
• информирования владельца груи о перемещении вагонов и 4Н1 с т рл не порт НЫХ
I средск
¡1
6г КХШНОСТЬ
♦ГХИЫШГ1ЧЧ1
общественной безопасности при пертротг •уменьшение верчгнос 1и погори
ж; лор тми* и сопроводите я ьны ■ документов • оперативное реагирование и информирование о
нет линцноировлмиом
доступе кТруТу
•оперативное и)м*нение (оере4дре«о»*а> маршруте« движем ия транспорта •доставяа «рум от дксмдодкрм • итект ройное • чимэдействис с таможенными и контролирующими (ДОанами при т(по]]1г и импорте
•повышение скорости обработки информации •ойкание ПХ1К1ИчК>|*( Хлут нл
любом расстоянии
Рисунок 3. Преимущества IoT для полуприцепов.
Цифровая платформа в современном мире стремительно переходит от пассивного мониторинга к активному управлению рисками. Используя алгоритмы машинного обучения, система анализирует данные и выявляет потенциальные угрозы задолго до того, как они реализуются. Оптимизация маршрутов, предотвращение простоя, своевременное обнаружение неисправностей и планирование технического обслуживания - все это становится реальностью благодаря «умной» обработке данных.
Цифровая трансформация влияет и на систему управления доступом к полуприцепу. Технологии управления доступом гарантируют, что двери полуприцепа могут быть открыты только авторизованными лицами. В некоторых случаях система может быть дополнена биометрическими методами идентификации, что делает доступ еще более безопасным. Внедрение 1оТ в систему безопасности полуприцепов открывает новые возможности для увеличения эффективности и безопасности логистических операций. В контексте развития автономных транспортных средств (Рисунок 4) 1оТ может играть решающую роль в управлении движением полуприцепов и обеспечении их безопасности [4]. Сенсоры, установленные на полуприцепах, могут
передавать данные о своем положении, скорости и состоянии в центральную систему управления движением, позволяя автоматизировать процессы планирования маршрута, управления скоростью и предотвращения столкновений.
Рисунок 4. Схема мультиагентной системы движения автономных транспортных средств.
Встроенные камеры в полуприцепе предоставляют непрерывное видеонаблюдение, позволяя отслеживать обстановку вокруг полуприцепа и фиксировать любые нарушения безопасности. Видеозаписи служат доказательством в случае инцидентов, повышают прозрачность логистических процессов и способствуют более эффективному расследованию. В совокупности с процессами сбора необходимых аналитических данных, методы прогнозного анализа и искусственного интеллекта позволяют предсказывать возможные проблемы, предотвращать аварии, оптимизировать маршруты и планировать техническое обслуживание полуприцепа [5]
Для примера сказанного рассмотрим инновационную систему, основанную на нейронной сети YOLOv4, позволяет автоматически анализировать видеопоток с камер наблюдения, установленных на
полуприцепах. Принцип работы данной системы основан на осуществлении непрерывной видеозаписи состояния полуприцепов с одновременным постоянным мониторингом видеозаписи. Специальный алгоритм оконтуривания выделяет контуры транспортных средств на каждом кадре, которые затем передаются в обученную нейронную сеть YOLOv4. Система автоматически выдает оповещения, если в видеопотоке обнаружены нештатные ситуации, например, столкновения, несанкционированное открытие дверей полуприцепа, или другие потенциально опасные события (рисунок 5).
Рисунок 5. Работа системы YOLOv4 в обеспечении безопасности полуприцепов путем видеонаблюдения.
Таким образом, все это делает систему безопасности не только реактивной, но и проактивной, способной упреждать угрозы и минимизировать риски. Внедрение цифровой трансформации системы безопасности полуприцепов вносит существенные изменения в логистические процессы. Это повышает безопасность грузов, снижает затраты, улучшает эффективность и обеспечивает более прозрачную и эффективную коммуникацию между всеми участниками логистической цепочки. В целом можно сказать, что цифровая
трансформация - это не просто модный тренд, а необходимость для успешного развития в условиях современного конкурентного рынка.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Чупин А.Л. Исследование механизма внедрения инноваций в деятельность российских предприятий // Чупин А.Л., Рагас А.А.М.А., Чупина Ж.С. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экономика. 2024. Т. 32. № 1. С. 187-198;
2. Левинцов К.В. Влияние цифровизации на развитие транспортной отрасли // Современные механизмы трансформации и общества: вчера, сегодня, завтра. Сборник материалов Международной научно-практической конференции. Под общей редакцией Е.Н. Сейфиевой. Краснодар, 2023. С. 576-581;
3. Шерстобитова О.Б. Значение цифровизации логистических процессов в организации контрейлерных перевозок // В сборнике: Транспорт и логистика устойчивого развития территорий, бизнеса, государства (драйверы роста, тренды и барьеры). Материалы II Международной научно-практической конференции. Москва, 2023. С. 414-418;
4. Ильин И.В. Определение интеллектуальных агентов системы движения полуприцепов в терминале морского порта // В сборнике: Технологическая перспектива в рамках Евразийского пространства: новые рынки и точки экономического роста. Труды 5-ой Международной научной конференции. 2019. С. 130-133;
5. Михайлов А.М. Цифровая среда города как фактор повышения экономической эффективности управления // В книге: ВОПРОСЫ СОВРЕМЕННОЙ НАУКИ. Эверт Л.С., Костюченко Ю.Р., Паничева Е.С., Луцик М.Е., Абдина О.Д., Исломов У.П., Хикматуллаев С.И., Сафаров Ф.С., Авилова Н.Ф.И., Головина Е.В., Михайлов А.М. Москва, 2022. С. 57-73
Glushchenko A.A.
Far Eastern State University (Blagoveshchensk, Russia)
DIGITAL TRANSFORMATION OF SAFETY SYSTEM OF ROAD TRAINS
Abstract: the paper considers monitoring that contribute to the control of the resource of road trains, as well as safety control.
Keywords: semi-trailers, road trains, GLONASS, forecasting.
