Носитель проблемы и его ограничение в деятельности: Грузоотправители и логистические компании, использующие железнодорожный транспорт, сталкиваются с неопределенностью сроков прибытия вагонов, что усложняет планирование доставки и повышает риски сбоев в логистических цепочках.
Целевое состояние носителя проблемы: Исследовать способы анализа данных о железнодорожных перевозках и предложить концептуальные подходы к прогнозированию прибытия вагонов, учитывающие динамические факторы (маршрут, задержки, погодные условия, загруженность путей и т. д.).
Барьер:
Ограниченный контроль над скоростью и маршрутом движения вагонов, так как эти параметры управляются РЖД.
Непредсказуемость задержек, вызванных внешними факторами (погодные условия, технические неполадки, перегруженность путей и т.д.).
Необходимость обработки и анализа большого объема данных, включая исторические данные о перевозках, для построения точной модели.
Требование высокой точности прогнозирования, так как ошибки в прогнозах могут привести к сбоям в логистических цепочках и увеличению издержек.
Отсутствие стандартизированных данных или их неполнота, что может затруднить обучение модели.
Как сейчас решают похожие проблемы? Почему существующие решения не подходят? В настоящее время расчеты времени прибытия вагонов производятся на основе регламентов, без учета фактических условий движения. Это не позволяет гибко адаптировать прогнозирование под изменяющиеся факторы.
Образовательная программа: IT-сервисы и технологии обработки данных на транспорте