Study of the Life Cycle of Railway Transport Services using Digital Methods in Logistics Systems

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The article is devoted to the study of the life cycle of railway transport services in freight transportation. The features of the service are describe as a type of product. A parametric model of the life cycle of providing services by rail is construct from the moment of loading goods into wagons at the departure station to the moment of unloading at the destination station. There are the comparison of the service life cycle and the turnover of the car. Other operational indicators, features of their calculation and interrelation are also analyze. It is propose to minimize the service life cycle by digitalizing the rationing of operational indicators. It is present the calculation algorithm using by digital methods. The elements of the program interface for calculating and rationing operational indicators are given. The life cycle of the service is comparable to the turnover of the car, but does not take into account the empty mileage of the car. Minimizing the life cycle of products is an important aim, because it will reduce costs, increase the competitiveness and attractiveness of rail transport for cargo owners. Digitalization of the process of calculating and rationing operational indicators can solve this problem.

Purpose. The purpose is to apply the product life cycle period to the railway transport service during freight transportation with the subsequent search for opportunities to improve the quality of services provided.

Methodology. The article used the analysis of the provision of transportation services from the standpoint of quality management, modeling, as well as the creation of an algorithm and a program for digitalization of a number of operations.

Results. The cargo transportation service is differentiate into stages of the life cycle period. It is present a parametric model. They are outline the ways of minimizing the life cycle, which will reduce costs, increase the competitiveness and attractiveness of railway transport for cargo owners. Digitalization of the stage of calculation and rationing of operational indicators can solve this problem

Practical implications. It is advisable to apply the results obtained in the railway transportation system, in the work of operators and transport and logistics companies, in the management of the car fleet.

Sobre autores

Guzel Nikiforova

Emperor Alexander I Petersburg State Transport University

Autor responsável pela correspondência
Email: guzel.spb@mail.ru
ORCID ID: 0000-0003-4908-3225

Associate Professor «Operational work ma­nagement», PhD in Engineering

 

Rússia, 9, Moskovsky pr., Saint Petersburg, 190031, Russian Federation

Dmitriy Poliektov

Emperor Alexander I Petersburg State Transport University

Email: dipol_polipiter@mail.ru

student

 

Rússia, 9, Moskovsky pr., Saint Petersburg, 190031, Russian Federation

Bibliografia

  1. Nikiforov V.V., Nikiforova G.I. Digitalization of railway transport with the participation of operator companies Proceedings of the St. Petersburg University of Railways. 2022. Vol. 19. No. 4. pp. 736-742.
  2. Solop Irina A.1, Chebotareva Evgenia A.1, Kurenkov Petr V. Innovative directions of transportation and logistics infrastructure development when the trains are lost // Transport and logistics: actual problems of strategic development and operational management. VI International Scientific and Practical Conference. Rostov-on-Don, 2022. pp. 223-226.
  3. Pokrovskaya O.D. Comprehensive assessment of transport and storage systems // Railway transport. 2019. No. 7. pp. 26-32.
  4. Quality management in automated production: textbook: in 2 hours / A. G. Lyutov, R. R. Zagidullin, A. G. Skhirtladze, etc. - Stary Oskol: TNT, 2015. – Part 2. – 376 p.
  5. Himach I.R., Samarin V.A., Sergeeva T.G. Application of digital technologies in logistics // UERT–2022. Proceedings of the International Scientific and Practical Conference. edited by A. Y. Panychev, T. S. Titova, O. D. Pokrovskaya; responsible for the issue of A.V. Sugorovsky, G. I. Nikiforov, T. G. Sergeev, M. A. Marchenko. St. Petersburg, 2022. pp. 333-337.
  6. Pokrovskaya O.D. Logistics management: mathematical foundations of criminalistics, marking, classification and identification of logistics objects of railway transport. – Kazan, 2017. – 281 p.
  7. Pokrovskaya O., Orekhov S., Kapustina N., Kizyan N. Formation of logistics facilities in transport corridors // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 8. Сер. “VIII International Scientific Conference Transport of Siberia 2020” 2020. P. 012032. https://doi.org/10.1088/1757-899X/918/1/012032
  8. Filipchenko S.A., Bubnova G.V., Kurenkov P.V. Influence of wagon fleet redundancy on railway transport operation quality. // Collection of scientific works. Under edition of Y.I. Sokolov, I.M. Lavrov Biochemistry (Moscow). 2017. P. 75.
  9. Kurenkov P.V., Astafyev A.V., Kolos L.E., Chebotareva E.A., Solop I.A., Denisenko T.V. Development of logistics models for oil cargo transportation to reduce logistics costs and improve wagon mileage // Lecture Notes in Networks and Systems. 2022. Т. 364 LNNS.
  10. P. 219-235.
  11. Nikiforova G. A study of the interaction between rail and maritime transport // International Scientific Siberian Transport Forum TransSiberia - 2021. Switzerland, 2022. P. 145-152.
  12. Panychev A., Pokrovskaya O. The third-generation university ecosystem in the context of global digitalization // International Scientific Siberian Transport Forum TransSiberia - 2021. Switzerland, 2022.
  13. P. 100-108.
  14. Pokrovskaya O.D. Terminalistica as a new methodology for the study of transport and logistics systems of the regions // Sustainable economic development of regions. ed. by L. Shlossman. Vienna, 2014. С. 154-175.
  15. Pokrovskaya O., Fedorenko R. Assessment of transport and storage systems // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020. Т. 1115. С. 570-577. https://doi.org/10.1007/978-3-030-37916-2_55
  16. Safronova A., Reshetko N., Majerčák J., Kurenkov P. Choosing a scheme for the delivery of foreign trade cargo // Transportation Research Procedia. Сер. “International Scientific Conference on Horizons of Railway Transport 2020” 2021. P. 314-320.
  17. Vakulenko S.P., Kurenkov P.V., Kuzina E.L., Astafiev A.V., Nadolinsky P.V., Chebotareva E.A., Solop I.A., Vasilenko M.A., Barashyan V.Y., Gašparík J. Influence of innovative elements of railway infrastructure complex on the technology of the transport process // Transportation Research Procedia. 14th. Сер. “14th International Scientific Conference on Sustainable, Modern and Safe Transport, TRANSCOM 2021” 2021. P. 342-347.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Nikiforova G.I., Poliektov D.A., 2023

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial–SemDerivações 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».