About of the Assigning Appearances to Locomotive Crews

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

There is a shortage of workers involved in train and shunting work, especially in freight transportation in the railway industry. Occupational diseases, Unsatisfactory working and rest regime in some depots are the reasons for leaving the profession of "train driver" and "assistant of train driver".

Purpose. The paper discusses the potential optimization of the current system for assigning turnouts to freight train crews. This optimization could improve the planning of labor resource availability with a longer-term perspective. It is necessary to study the existing functionality of the software that informs employees of locomotive crews which involved in freight traffic in advance and propose potential solutions to increase the depth of forecasting and the quality of the formation of the call sequence.

Methodology. In this paper methods of analysis, synthesis, induction and deduction were used.

Results. The authors propose improving the quality of forecasting for the formation and dispatch of trains and locomotives at freight train-forming stations, in conjunction with the competence of various locomotive crews for assigning operations, in order to enhance working conditions.

Practical implications. This study may be of practical interest to the traction directorates, traffic management and the technical department of JSC Russian Railways, as well as organizations representing the interests of locomotive workers in terms of improving working conditions (locomotive trade unions, Rosprofzhel). Certain aspects of the article could be used as supplementary settings for existing software products which assist in selecting employees for locomotive teams and assigning them to specific locomotives and trains.

Авторлар туралы

Sergey Vakulenko

Russian University of Transport

Email: post-iuit@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-6471-8690

Head of the Department "Transport business Management and intelligent systems", Ph. D., Professor

Ресей, 9 build. 9, Obraztsova Str., Moscow, 127994, Russian Federation

Aleksey Kolin

Russian University of Transport

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: alex5959@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8206-1656

Head of the Scientific and Educational Center "Independent Integrated Transport Research"

Ресей, 9 build. 9, Obraztsova Str., Moscow, 127994, Russian Federation

Airat Nasybullin

Russian University of Transport

Email: nasybullin.airat@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1814-4059
SPIN-код: 1082-9336

заместитель начальника научно-образовательного центра «Независимые комплексные транспортные исследования»

Ресей, 9 build. 9, Obraztsova Str., Moscow, 127994, Russian Federation

Liliya Aysina

Russian University of Transport

Email: l.r.aysina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9458-6441
SPIN-код: 3177-5980

Senior Teacher of the Department "Transport Business Management and Intelligent Systems"

Ресей, 9 build. 9, Obraztsova Str., Moscow, 127994, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Zhidkova E.A., Naigovzina N.B., Kalinin M.R., Gutor E.M., Gurevich K.G. The Analysis of the Causes of Sudden Deaths Among Workers of Locomotive Crews. Kardiologiia, 2019, no. 59(6), pp.42-47. https://doi.org/10.18087/cardio.2019.6.2552
  2. Osipova I.V., Antropova O.N., Pyrikova N.V., Zal'tsman A.G. Impact of on-site stress on behavioral risk factors in able-bodied men. Russian Journal of Preventive Medicine, 2011, vol. 14, no. 4, pp. 19-23.
  3. Merkulov Y.A., Pyatkov A.A., Merkulova D.M. Work with night shift as a factor dysregulation of autonomic nervous system of locomotive drivers. Patologicheskaya Fiziologiya i Eksperimental'naya Terapiya [Pathological physiology and experimental therapy], 2013, vol. 57, no. 1, pp. 75-80.
  4. Bondarev S.A., Vasilenko V.S. Cardial disorders in railway train drivers. Siberian Medical Journal (Tomsk), 2011, vol. 26, no. 2-1, pp. 116-121.
  5. Vojcexovskaya O. 5 reasons to quit Russian Railways. Vgudok. URL: https://vgudok.com/rassledovaniya/5-prichin-uvolitsya-iz-rzhd-mashinisty-gorkovskoy-zheleznoy-dorogi-rasskazali
  6. Official application “Personal Cabinet of the Machinist” (LCM) of JSC “Russian Railways”. URL: https://mashinist.rzd.ru/
  7. The official mobile app KTUP «Gomeloblpassazhirtrans». URL: https://gopt.by/prilozhenie-dlya-informirovaniya-voditelej/
  8. Certificate of state registration of computer program No. 2022618713 Russian Federation. “ISUZHT. Technological subsystem “Traction management” of the complex task “Maintenance of locomotive crews to ensure the transportation process” in terms of automation of the processes of planning and assignment of locomotive crews of freight traffic to turnouts for PTC ISUZHT of the regional level at the Eastern polygon” (ISUZHT UTH LB VP 2016).” no. 2022617869: applied. 29.04.2022: publ. 13.05.2022; applicant Open Joint Stock Company “Russian Railways”.
  9. Ivanov S.V., Kibzun A.I., Osokin A.V. Stochastic optimization model of locomotive assignment to freight trains. Automation and Remote Control, 2016, vol. 77, no. 11, pp. 1944-1956.
  10. Tereshcenko O.A. Simulation of cars accumulation process for solving tasks of operational planning in conditions of initial information uncertainty. Ekspluataczіya ta remont zasobіv transport, 2017, no. 3(69), pp. 45-55. https://doi.org/10.15802/stp2017/104593
  11. Surin A.V. Automation of calculation of the operational shift-daily plan of train formation and train operation of the railroad at the end-to-end planning technology. Innovative transport, 2015, no. 2(16), pp.49-52.
  12. Takmazyan A. K. Multi-agent solution of the problem about the daily planning of locomotive crews assignment to the depot using the auction method / A.K. Takmazyan, N.G. Ryabykh, V.A. Matvienko, V.I. Steshkin. Intelligent control systems on the railway transport. Computer and Mathematical Modeling (ISUZHT-2015): Proceedings of the fourth scientific and technical conference with international participation, Moscow, November 18, 2015. Moscow: Joint Stock Company “Research and Design Institute of Informatization, Automation and Communication on Railway Transport”, 2015, pp. 42-45.
  13. Mashtaler Yu.A. Multi-agent solution of the problem about the daily planning of locomotive crews assignment for turnout in the depot / Yu.A. Mashtaler, V.A. Matvienko, V.P. Altunin, A.K. Takmazyan. Intelligent control systems on the railway transport. Computer and mathematical modeling (ISUZhT-2014): Proceedings of the third scientific and technical conference with international participation, Moscow, November 18, 2014. Moscow: Joint Stock Company “Research and Design Institute of Informatization, Automation and Communication on Railway Transport”, 2014, pp. 39-42.
  14. Permikin V.Yu., Surin A.V., Kovalev I.A. The coordination of locomotive crews of trains at the station on the basis of optimization. Innovative transpor, 2018, no. 2(28), pp. 48-52. https://doi.org/10.20291/2311-164X-2018-2-48-52
  15. Svetlakova E.N., Svetlakova A.V. Improvement of organization of work of locomotive crews (using the example of the Petrovsky Plant - Karymskaya section of the Trans-Baikal railway). Bulletin of Ural State University of Railway Transport, 2021, no. 2(50), pp. 75-84. https://doi.org/10.20291/2079-0392-2021-2-75-84
  16. Certificate of state registration of computer program No. 2022685239 Russian Federation. Unified Corporate Automated System for Locomotive Management (EC ASUT). Subsystem of automated binding of locomotive crews for turnout and their notification by means of speech services (EC ASUT. Speech services): No. 2022685418: filed. 22.12.2022: publ. 22.12.2022; applicant Open Joint Stock Company “Russian Railways”.
  17. Vinogradov S. A., Popov K. M. Digital technologies for improving the energy efficiency of railway transportation. Rail Transport, 2019, no. 7, pp. 42-45.
  18. Lobanov S.V., Kiryakin V.Y. Application of digital simulation modeling for the analysis of train schedule power capacity. Railroad: the way to the future: Collection of materials of the I International Scientific Conference of graduate students and young scientists, Moscow, April 28-29, 2022. Moscow: Research Institute of Railway Transport, 2022, pp. 228-234.
  19. Sidorenko V.G., Kopylova E.V., Safronov A.I., Tumanov M.A. Experience and perspectives of transportation process control automation for rapid-transit transport of urban agglomerations. Transport automation research, 2023, vol. 9, no. 1, pp. 33-48. https://doi.org/10.20295/2412-9186-2023-9-01-33-48

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© Vakulenko S.P., Kolin A.V., Nasybullin A.M., Aysina L.R., 2024

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».