Оценка и прогнозирование потерь в логистической цепи железнодорожных контейнерных перевозок

Статья посвящена разработке математической модели прогнозирования потерь времени в железнодорожных контейнерных перевозках. Потери классифицированы в контексте концепции бережливого производства: «muda» (ожидание), «muri» (перегрузка) и «mura» (неравномерность). Взаимосвязь между величиной потерь времени, неравномерностью потока и загруженностью ресурсов исследована с помощью математического аппарата теории графов и теории систем массового обслуживания. Для расчета средней длины очереди и ожидаемого времени задержки контейнеров применена адаптированная формула Полячека - Хинчина. Предложенная формула позволяет прогнозировать средние потери времени, возникающие в процессе доставки контейнера и вызванные перегрузкой транспортных узлов и (или) отдельных терминалов, а также вариабельностью контейнеропотока. Проведена верификация модели на основе реальных данных железнодорожного пункта пропуска Забайкальск, демонстрирующая адекватность прогноза. Вместе с тем повышение точности прогноза требует модификации модели за счет включения дополнительных факторов, влияющих на формирование очереди, таких как: приоритетность обслуживания отдельных потоков, недетерминированный характер скорости обслуживания и иные переменные, не учтенные в текущей версии модели. С использованием модели установлены зависимости времени пребывания контейнера в очереди от степени загрузки узла и коэффициента вариации потоков. Проведенное исследование показало, что влияние вариативности потока на очередь существеннее при высоком уровне загрузки узла, поэтому в условиях дефицита инфраструктуры критически важно обеспечивать снижение неравномерности и неопределенности контейнеропотока. Обоснованы рекомендации по снижению потерь времени, включая повышение пропускной способности, синхронизацию расписаний движения поездов и распределение груза по маршрутам с минимальной нагрузкой. Выводы имеют практическую значимость для участников контейнерного рынка, позволяя прогнозировать сроки доставки и выбирать маршруты с минимальным уровнем логистических рисков и потерь. Результаты могут способствовать повышению общей эффективности функционирования российских железных дорог.