МЕТОДЫ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРОЙ СИБИРИ, ДАЛЬНЕГО ВОСТОКА И РОССИЙСКОЙ АРКТИКИ

УДК 658.314.7:330.115 В.В. Цыганов

ГРНТИ 73.01.11 Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН

DOI: 10.47501/ITNOU.2021.2.03-08

МЕТОДЫ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРОЙ СИБИРИ, ДАЛЬНЕГО ВОСТОКА И РОССИЙСКОЙ АРКТИКИ

В статье рассматриваются научные основы разработки методов стратегического управления транспортной инфраструктурой крупномасштабной социально-экономической системы. Разработка этих методов основана на системном инжиниринге и использовании единой формально-логической базы - научно обоснованного комплекса моделей управления стратегическим развитием крупномасштабной транспортной инфраструктуры. Многообразие и универсальность формально-логических (математических и когнитивных) моделей управления позволяет оперативно формировать, с помощью системотехники, нужные методы на основе одной или нескольких моделей Комплекса. Полученные результаты системной инженерии на основе моделей иллюстрируются на примере методов стратегического управления транспортной инфраструктурой Сибири, Дальнего Востока и Российской Арктики. Ключевые слова, социально-экономическая система, транспортная инфраструктура, стратегическое управление, моделирование, системотехника.

Tsyganov V.V.

Trapeznikov Institute of management problems of the RAS

STRATEGIC MANAGEMENT METHODS FOR TRANSPORT INFRASTRUCTURE IN SIBERIA, THE FAR EAST AND THE RUSSIAN ARCTIC

The article discusses the scientific basis for the development of methods for strategic management of the transport infrastructure of a large-scale socio-economic system. The development of these methods is based on system engineering and the use of a single formal and logical base - a scientifically grounded Complex of models for managing the strategic development of large-scale transport infrastructure. The variety and versatility of formal-logical (mathematical and cognitive) control models allows you to quickly form, with the help of systems engineering, the necessary methods based on one or several models of the Complex. The obtained results of system engineering based on models are illustrated by the example of the development of methods for strategic management of transport infrastructure in Siberia, the Far East and the Russian Arctic.

Key words - socio-economic system, transport infrastructure, strategic management, modeling, model based systems engineering.

Для устойчивого функционирования экономического комплекса Российской Федерации необходимо стратегическое планирование транспортной инфраструктуры (ТИ) [1]. Особое значение имеет развитие ТИ Сибири, Дальнего Востока и Арктики (кратко

- Макрорегиона). «Это огромная территория, суровые климатические условия, удалённость региона от мест основного проживания населения страны, и одновременно с этим

- уникальные природные ресурсы, близость к быстрорастущему рынку Азиатско-Тихоокеанского региона, это - огромный, но до сих пор не полностью реализованный потенциал» [2].

Для развития Макрорегиона необходимое опережающее развитие ТИ. При этом ускорение изменений, масштаб, число и сложность связей ТИ делает все менее эффек-

тивным традиционный менеджмент ТИ на уровне здравого смысла. Возникает потребность в научном обосновании методов принятие решений по развитию ТИ. Научный анализ состояния ТИ Макрорегиона проведен в монографии [3]. Предстоит наметить оптимальные формы и механизмы взаимодействия, направленные на развитие ТИ. Для этого используется теория и методология исследования, разработки и экспертизы больших транспортных систем [4]. Основная идея этой теории: «Управление крупномасштабной транспортной системой должно быть таким, чтобы те, кто имеет капитал и власть, делали то, что необходимо для системы в целом». На основе этой теории и методологии разработаны модели планирования развития ТИ Макрорегиона [5] и механизмы развития ТИ в сложных климато-географических условиях [6]. Эти и другие работы (ссылки на которые даны в работах [1,3,5,6]) позволили разработать платформу управления развитием ТИ крупномасштабного региона в экстремальных климато-географических условиях [7]. Эта платформа обеспечивает последовательную реализацию циклов исследований и разработок, включая исследования в области теории управления развитием организационно-технических систем и теории больших транспортных систем, а также разработку методологии, методов, алгоритмов и программ управления развитием крупномасштабной ТИ. При этом ТИ рассматривается как подсистема более сложных систем - производственных, экономических, социальных, экологических.

Центральное место на этой платформе занимает Комплекс моделей управления стратегическим развитием ТИ Макрорегиона [8]. Комбинирование и согласование формально-логических (математических и когнитивных) моделей Комплекса осуществляется с помощью системного инжиниринга - системотехники. Принципы построения Комплекса - системность, согласованность, адаптивность, прогрессивность и интеллектуальность.

Принцип системности при разработке Комплекса предполагает рассмотрение подсистем и систем, влияющие на стратегическое управление развитием ТИ. Второй принцип разработки Комплекса - согласованность с существующей практикой управления стратегическим развитием ТИ Макрорегиона и нормативными документами стратегического планирования. Принцип адаптивности отражает нацеленность Комплекса на использование потенциала изменений для развития ТИ. Принцип прогрессивности Комплекса предполагает использование инновационных технологий при создании и функционировании ТИ.

Эффективность, безопасность и устойчивость функционирования ТИ в условиях изменений должны быть основаны на обучении, адаптации и самоорганизации. Соответственно, интеллектуальность Комплекса выражается в оптимальном сочетании естественного и искусственного интеллекта, в том числе когнитивного моделирования и машинного обучения, соответственно. Теория и практика их интеграции основана на концепции ПРОгрессивного Комплексного Согласованного Интеллектуального Механизма с Адаптацией (ПРОКСИМА) [4].

На основе Комплекса, разработаны 4 функциональных блока методов (ФБМ), поддерживающих практические процессы управления стратегическим развитием ТИ социально-экономических и производственно-транспортных систем, отбора и экспертизы крупномасштабных проектов развития ТИ, управления и обеспечения безопасности ТИ Макрорегиона.

ФБМ ТИ социально-экономических систем (СЭС) включает 2 типа методов, позволяющих решать, соответственно, прямую и обратную задачи стратегического разви-

тия крупномасштабной ТИ. Прямая задача заключается в формировании ТИ, обеспечивающей заданные (прогнозные или плановые) потребности СЭС в транспортных услугах. Обратная задача состоит в определении влияния эволюции ТИ на развитие СЭС. Методы первого типа решают прямую задачу, используя модельно-инструментальный комплекс, включающий технологию и программно-информационное обеспечение сценарного моделирования развития ТИ, как подсистемы транспортного комплекса крупномасштабной СЭС [9]. Методы второго типа решают обратную задачу, моделируя влияние ТИ и множества других факторов на эволюцию СЭС с помощью иерархически упорядоченного комплекса когнитивных карт [10].

В частности, в работе [9] описаны новые возможности разработки методов и технологий сценарного моделирования на основе расширяемой базы знаний, включающей базы формул и данных, входных и выходных показателей. Описана технология расчетов, поддерживающая иерархическую структуру сценариев. Представлен единый шаблон для формирования алгоритмов работы расчетных программ. Работоспособность данной технологии подтверждена программной реализацией, которая опробована на расчетах сценариев развития транспортного комплекса страны. В частности, на ней основан модельно-инструментальный комплекс МРТК («Модель Развития Транспортного Комплекса»), который в течение ряда лет использовался в ОАО «РЖД» для сценарного моделирования и стратегического управления развитием железных дорог [8]. МРТК использовался также для разработки сценариев развития ТИ Макрорегиона на периоды до 2025, 2035 и 2050 года [3]. На их основе разработаны прогнозы, которые детализируют направления пространственного развития этих регионов и повышения связности их территорий, улучшения доступности транспортных услуг для населения.

Кроме того, разработаны пессимистические сценарии и прогнозы эволюции ТИ России, связанные с усилением помех и негативных внешних воздействий [1]. Соответствующие предложения по корректировке стратегического управления ТИ поддержаны Минтрансом России. Разработаны меры стратегического управления ТИ, в условиях усиления негативных факторов природного и техногенного характера, способствуют оперативности и эффективности проведения операций подразделениями МЧС России в экстремальных климатических условиях, повышению экологической и техносферной безопасности Макрорегиона.

Методы второго типа основаны на когнитивном подходе к стратегическому управлению ТИ Макрорегиона. При этом когнитивное картирование используется для комплексной оценки влияния проектов развития ТИ на социально-экономическое развитие Макрорегиона. Для его обоснования и обеспечения, в работе [10] представлены основные направления и результаты применения когнитивного подхода для управления стратегическим развитием ТИ крупномасштабного региона, а также соответствующая библиография.

ФБМ отбора и экспертизы крупномасштабных проектов развития ТИ содержит 4 типа методов. Методы первого типа позволяют, на основе анализа целей стратегического развития ТИ, формировать систему ранжирования и отбора приоритетных проектов, обеспечивающую их рациональное бюджетирование.

Методы второго типа ориентированы на разработку технологий экспертизы проектов развития ТИ Макрорегиона. Например, в работе [11] рассмотрена проблема максимизации объемов перевозок и пути ее решения на этапе предварительной экспертизы масштабных проектов развития ТИ международных железнодорожных коридоров за счет оптимального размещения подъездных путей на маршрутах с интенсивным дви-

жением. Разработана методика ценового и технологического аудита крупномасштабных проектов развития ТИ. Только при технологическом аудите проекта реконструкции Восточного полигона БАМ она позволила сэкономить 5 280 млн руб. [5].

Методы третьего типа позволяют проводить экспертизу влияния крупномасштабных проектов развития ТИ на развитие СЭС региона, основываясь на построении и использовании когнитивных карт, описывающих взаимосвязи проектов и других факторов.

Методы четвертого типа направлены на согласованное планирование, стимулирование и реструктуризацию систем управления функционированием крупномасштабных сетей ТИ на основе их разбиения на полигоны управления. Эти методы применимы как на стадиях формирования системы управления реализацией сложных проектов, так и на этапе эксплуатации ТИ. В частности, разработан метод согласования границ полигонов управления для разных подсистем ТИ (терминально-логистических, информационно-телекоммуникационных, энергетических, ремонтных, профилактических и др.).

ФБМ интеллектуализации ТИ ориентирован на использование достижений искусственного интеллекта (в том числе процедур машинного обучения, распознавания образов, адаптивной идентификации) и формирование интеллектуальной мультимодаль-ной транспортной системы (ИМТС) [12]. ИМТС включает подсистемы управления ТИ, транспортными средствами, перевозками и их безопасностью. Их работу обеспечивает информационная подсистема ИМТС. Подсистема транспортных сенсоров и исполнительных устройств ИМТС позволяет собирать текущую информацию о транспортных процессах и реализовывать принятые решения. Подсистема связи и телекоммуникаций объединяет вышеуказанные подсистемы, обеспечивая синергический эффект ИМТС. Для её реализации ФГУП ЭЗАН разработал, произвел и поставил телекоммуникационное цифровое оборудование, системы управления элементами сети и системы электропитания устройств связи для железных дорог и газотранспортной системы Макрорегиона на сумму более 1 млрд 300 млн руб. В работе [13] доказано, что с помощью ИМТС можно увеличить в 1,5-2 раза пропускную способность железных дорог Восточного полигона.

ФБМ безопасности ТИ включает методы обеспечения систем транспортной безопасности, основанные на инструментах искусственного интеллекта (машинном обучении, распознавании образов, адаптивной идентификации), а также на когнитивном подходе. Его использование позволило разработать методы, технологии и руководящие технические материалы в сфере мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера, в том числе: изменения в нормативные документы МЧС России; концепцию обеспечения пожарной безопасности (ПБ) перевозочного процесса холдинга «РЖД»; методику автоматизированной количественной комплексной оценки ПБ железнодорожного транспорта; методику расчёта экономической эффективности мероприятий ПБ холдинга «РЖД»; классификатор требований и регламент проверки ПБ на железнодорожном транспорте [4].

Заключение

Статья является логическим продолжением предыдущих работ, в которых исследовались и разрабатывались системы, организационные структуры и механизмы управления развитием ТИ Макрорегиона в сложных климато-географических условиях. Результаты этих работ составили платформу управления развитием ТИ крупномасштабного региона в экстремальных условиях. Центральное место на ней отводится соответствующему Комплексу моделей стратегического управления развитием ТИ.

Предлагаемый подход предполагает системный инжиниринг методов, основанных на результатах формально-логического (математического и когнитивного) моделирования процессов управления развитием ТИ крупномасштабного региона в экстремальных условиях. Использование Комплекса моделей позволяет оперативно формировать нужный метод на основе одной или нескольких моделей. В результате становятся возможными разнообразные варианты расчетов показателей ТИ Макрорегиона. Их можно использовать для прогнозирования, планирования и управления стратегическим развитием, выбора конкретных вариантов решений и формирования сценариев развития ТИ Макрорегиона. В целом, разработка и системный инжиниринг вышеуказанных методов содействует повышению уровня жизни населения, эффективности реального сектора экономики, развитию социальной сферы и повышению безопасности России в настоящем и в будущем.

Литература

1. Стратегическое планирование устойчивого функционирования экономического комплекса Российской Федерации. Угрозы, целеполагание, прогноз, рекомендации / Под ред. Макоско А.А. - М.: Наука. 2021. 412 c.

2. В.В.Путин. Выступление на Восточном экономическом форуме 2 сентября 2021г. Владивосток. https://forumvostok.ru/programme/business-programme/?theme=60477

3. Инфраструктура Сибири, Дальнего Востока и Арктики. Состояние и три этапа развития до 2050 года / Под ред. Макоско А.А. - СПб.: ИПТ РАН. 2019. 468 с.

4. Цыганов В.В., Малыгин И.Г., Еналеев А.К., Савушкин С.А. Большие транспортные системы: теория, методология, разработка и экспертиза. - СПб.: ИПТ РАН. 2016. 216 с.

5. Цыганов В.В. Планирование развития инфраструктуры Сибири, Дальнего Востока и Арктической зоны России // Труды межд. конф. «Управление развитием крупномасштабных систем MLSD'2019». - М.: ИПУ РАН, 2019. С.163-166.

6. Цыганов В.В. Механизмы развития транспортной инфраструктуры в сложных климато-географических условиях // Информационные технологии в науке, образовании и управлении (ИТНОУ). 2020. № 2 (16). С. 3-7.

7. Цыганов В.В. К платформе управления развитием инфраструктуры крупномасштабного региона в экстремальных условиях / Труды межд. конф. «Управление развитием крупномасштабных систем MLSD'2020». М.: ИПУ РАН, 2020. Т. 1. С.115-127.

8. Цыганов В.В. Комплекс моделей стратегического управления транспортной инфраструктурой Сибири, Дальнего Востока и Российской Арктики // ИТНОУ. 2021. № 1 (17). С. 3-8.

9. Савушкин С.А., Бородин В.А., Цыганов В.В., Информационно-логическая компонента сценарного моделирования. // ИТНОУ. 2021. № 1 (17). С. 70-76.

10. Цыганов В.В., Лемешкова А.В. Когнитивное моделирование стратегического управления транспортной инфраструктурой региона. // ИТНОУ. 2021. № 1 (17). С. 65-70.

11. Еналеев А.К., Цыганов В.В., Горбунов В.Г. Технология экспертизы проектов развития инфраструктуры международных транспортных коридоров // ИТНОУ. 2021. № 1 (17). С. 76-81.

12. Malygin I., Komashinsky V., Tsyganov V. International experience and multimodal intelligent transport system of Russia / Proceedings of Conf. Management of Large-Scale System Development. Moscow: IEEE, 2017. P.1-5.

13. Tsyganov V. Large-scale multi-Vol. 52. 2019, № 3. P.144-149.

Сведения об авторе Владимир Викторович Цыганов

доктор техн. наук, профессор. главный научный сотрудник Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН Москва, Россия Эл. почта: v188958@akado.ru

railway corridors // IFAC-PapersOnLine.

Information about author

Vladimir Victorovich Tsyganov

Doctor of Science (Tech.), Professor head of division V.A. Trapeznikov Institute of management problems of the RAS Moscow, Russian Federation E-mail: v188958@akado.ru

УДК 681.518.3 Л.И. Бернер, А.В. Рощин, А.А. Ковалёв, Ю.М. Зельдин,

ГРНТИ 50.47.29 С.А. Лавров

Б01: 10.47501ЛТШи.2021.2.08-19 АО «АтлантикТрансгазСистема»

ИННОВАЦИОННЫЕ РЕШЕНИЯ И РАЗРАБОТКИ АО «АТЛАНТИКТРАНСГАЗСИСТЕМА» В ОБЛАСТИ АВТОМАТИЗАЦИИ ДЛЯ ГАЗОВОЙ И НЕФТЕГАЗОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

В статье рассмотрены инновационные разработки АО «АтлантикТрансгазСистема» на базе программно-технических комплексов СПУРТ-Р и СТН-3000-Р для газовой и нефтяных отраслей в области диспетчеризации и автоматизации непрерывных технологических процессов по направлениям: импортозамещение и переход на российские комплектующие систем, применение возобновляемых (альтернативных) источников энергии, повышение безопасности объектов газотранспортной системы, поддержка и оптимизация работы диспетчера в сложных и нештатных ситуациях. Ключевые слова: импортозамещение, возобновляемые источники энергии, проактив-ное управление, выявление утечек, автомат аварийного закрытия крана, система поддержки принятия решений, прогнозирование потребления газа.

Berner L., Roshchin A., Kovalev A., Zeldin Y., Lavrov S.

AtlanticTransgasSystem

INNOVATIVE SOLUTIONS BY ATLANTICNRANSGASSYSTEM FOR GAS AND OIL INDUSTRY

The article considers innovative solutions by AtlanticTransgasSystem based on the SPURT-R and STN-3000-R software and hardware complexes for gas and oil industry in the field of dispatching and automation of continuous technological processes in the following areas: import substitution and transition to Russian system components, implementation of renewable (alternative) energy sources, improving safety of gas transmission system facilities, support and optimization of dispatcher's work in difficult and emergency situations. Keywords: import substitution, renewable energy sources, proactive management, leak detection, valve emergency shutoff automatic device, decision support system, gas consumption forecasting.