Анализ применимости термина Big Data к Автоматизированной системе оперативного управления перевозками
Аннотация
Рассмотрены характеристики, отличающие Big Data от традиционной работы с данными. Выполнен анализ соответствия Автоматизированной системы оперативного управления перевозками третьего поколения (АСОУП-3) приведенным характеристикам. Результаты анализа продемонстрировали, что АСОУП-3 способна достичь требований, предъявляемых к категории Big Data, а также показаны направления доработки для такого развития.
Об авторах
Е. В. Корнеева
Российский университет транспорта;
ОАО «РЖД»
Россия
Россия
Корнеева Екатерина Владимировна, аспирант кафедры «Управление и защита информации» Института транспортной техники и систем управления;
технолог 2 категории ПКТБ-ЦЦТ
В. Г. Сидоренко
Российский университет транспорта
Россия
Россия
Сидоренко Валентина Геннадьевна, доктор технических наук, профессор кафедры «Управление и защита информации» Института транспортной техники и систем управления
Список литературы
1. Thaduri A., Galar D., Kumar U. Railway assets: A potential domain for big data analytics // Procedia Computer Science. –2015. –№53. –C. 457–467. –Текст: непосредственный.
2. Ponzini J. How Big Data, Predictive Analytics And Machine Learning Changed The Railway Industry : сайт. –2021. –URL: https://www.forbes.com/sites/sap/2021/02/11/how-big-data-predictive-analytics-andmachine-learning-changed-the-railway-industry/?sh=15a71bf5e81f (дата обращения: 06.12.2021). –Текст: электронный.
3. Innovative Business Planning & Traffic Routing for Kazakhstan Railways: сайт компании «SAP». – 2020. –URL: https://www.sap.com/bin/sapdxc/inm/attachment.7378/pitch-deck.pdf (дата обращения: 06.12.2021). –Текст: электронный.
4. Easton J., Kohli Sh. Challenges and opportunities for big data in the Digital Railway: сайт журнала «Железнодорожные технологии». –2017. –URL: https://www.railtechnologymagazine.com/Comment/challenges-and-opportunities-for-big-data-in-the-digital-railway (дата обращения: 01.12.2021). –Текст: электронный.
5. van Gulijk C., Dacre M. Big data risk analysis for rail Railways: cайт журнала «Железнодорожные технологии». –2015. –URL: https://www.railtechnologymagazine.com/Comment/big-data-risk-analysis-for-rail (дата обращения: 02.12.2021). –Текст: электронный.
6. Технологии Big data в транспортном планировании: cайт Общероссийской общественной организации «Российская академия транспорта». –2020. –URL: http://rosacademtrans.ru/bigdata_transportplanning/ (дата обращения: 05.12.2021). –Текст: электронный.
7. Machine Learning at the Core of Automated Inspection and Predictive Maintenance Railways . - сайт Совета безопасности на железнодорожном транспорте и стандартов. –2018. –URL: https://www.rssb.co.uk/what-we-do/insights-and-news/Blogs/Machine-Learning-at-the-core-of-automated-inspection-and-predictivemaintenance (дата обращения: 07.12.2021). –Текст: электронный.
8. BIM и инженерные формализованные онтологии на цифровой железной дороге Европы в объединении EULYNX-экономика данных / Климов А.А. [и др.] // International Journal of Open Information Technologies. –2018. –Vol. 6. –№ 8. –C. 38–65. –Текст: непосредственный.
9. Цифровая железная дорога – ERTMS, BIM, GIS, PLM и цифровые двойники/ Климов А.А. [ и др.] // Современные информационные технологии и ИТ-образование. –2017. –Vol. 13. –№ 3. –C. 129–166. –Текст: непосредственный.
10. Марков, Л. Большие данные выходят на маршрут : Сайт газеты «Гудок». –2021. –URL: https://gudok.ru/newspaper/?ID=1588822&archive=2021.12.06 (дата обращения: 23.12.2021). –Текст: электронный.
11. Бородин, А.Ф. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2016613861 Российская Федерацияя. Интегрированная система автоматизированной разработки технологии перевозочного процесса при движении грузовых поездов по расписанию. Версия 1: № 2016611091: заявл. 12.02.2016: опубл. 11.04.2016 / А.Ф. Бородин, А.И. Сафронов, Л.Б. Сушенцева [и др.]; заявитель открытое акционерное общество «Российские железные дороги».
12. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2019613065 Российская Федерация. Программное обеспечение технологии организации вагонопотоков (АСОВ). Очередь 2018 года: №2019611807: заявл. 22.02.2019: опубл. 06.03.2019 / М.А. Агеева, А.Ф. Бородин, О.Н. Кириллова [и др.]; заявитель Открытое акционерное общество «Российские железные дороги».
13. Построение архитектуры интеллектуальной системы управления городской рельсовой транспортной системой / В.М.Алексеев, Л.А.Баранов,Л.А.Кулагин, В.Г.Сидоренко. –Текст: непосредственный // Мир транспорта. –2021. –T.19, №1. –C. 18–46.
14. Кисиль, Ю.А. АСОУП – единая платформа для систем управления перевозочным процессом/ Ю.А. Кисиль, Д.Ю. Фоменков, В.Н. Давиденко. –Текст: непосредственный // Автоматика, связь, информатика. –2021. –№7. –C. 10–12.
15. Урусов, А.В. 50 лет – это только начало! / А.В.Урусов. –Текст: непосредственный // Автоматика, связь, информатика. –2021. –№7. –C. 2–4.
16. Cielen D., Meysman A.D.B., Ali M. Introducing Data Science. Manning Publications Co, 2016. –300. –Текст: непосредственный.
17. Everts S. Information Overload // Институт Истории науки США: официальный сайт. –2016. –URL: https://www.sciencehistory.org/distillations/magazine/information-overload (дата обращения: 07.12.2021). –Текст: электронный.
18. Anil J. The 5 V’s of big data // Компания «IBM»: официальный сайт. –2016. –URL: https://www.ibm.com/blogs/watson-health/the-5-vs-of-big-data/ (дата обращения: 07.12.2021). –Текст: электронный.
19. Ghofrani F., He Q., Goverde R.M.P., Liu X. Recent applications of big data analytics in railway transportation systems: A survey // Transportation Research Part C. –2018. –№90. –C. 226–246. –Текст: непосредственный.
20. Davis B. The 7 pillars of Big Data // Petroleum Review. –2015. –№1. –Текст: непосредственный.
21. Al Nuaimi E., Al Neyadi H., Mohamed N. Applications of big data to smart cities // Journal of Internet Services and Applications. –2015. –№6(1). –C. 25. –Текст: непосредственный.
22. Богомолов, В.Ю. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2021610-465 Российская Федерация. Программный модуль АСОУП-3 «УЧЛОК ИСГ» заявка №2020666448. заявл. 10.12.2020; рег. 14.01.2021 / В.Ю. Богомолов, О.В. Зудова, Е.В. Корнеева [и др.]; заявитель открытое акционерное общество «Российские железные дороги».
23. Урусов, А.В. Реализация АСОУП нового поколения / А.В.Урусов. –Текст: непосредственный // Автоматика, связь, информатика. –2016. –№6. –C. 5–6.
24. Развитие общесистемной составляющей АСОУП-3 / В.Н. Давиденко, С.Н. Юсупов, В.С. Тимощенко, Д.Н.Чубчев. –Текст: непосредственный // Автоматика, связь, информатика. –2016. –№6. –C. 7–9.
25. Баврин, Г.Н. Автоматизированная система управления перевозками на DB2/ Г.Н.Баврин, В.Н. Якимец. –Текст: непосредственный // Автоматика, связь, информатика. –2011. –№7. –C. 24–26.
26. Трегубов, А.Г. Совершенствование отраслевой системы классификации и кодирования/ А.Г. Трегубов. –Текст: непосредственный // Автоматика, связь, информатика. –2011. –№7. –C. 34–35.
27. Одинцов, В.Н. Эволюция оперативных дислокационных моделей локомотивов и локомотивных бригад / В.Н. Одинцов, Т.Б. Прилипко, В.Н. Коротков. –Текст: непосредственный // Автоматика, связь, информатика. –2011. –№7. –C. 27–29.
28. Богомолов, В.Ю. Информационное сопровождение бизнес-процессов управления локомотивным комплексом / В.Ю. Богомолов. –Текст: непосредственный // Автоматика, связь, информатика. –2016. –№6. –C. 15–16.
29. Богомолов, В.Ю. Основной тренд – цифровизация локомотивного хозяйства/ В.Ю. Богомолов, В.Н. Коротков. –Текст: непосредственный // Автоматика, связь, информатика. –2021. –№7. –C. 29–32.
30. Щербакова Н.В. Проектирование базы данных перевозочного процесса: от поездной модели до полнообъектной / Н.В. Щербакова. –Текст: непосредственный // Автоматика, связь, информатика. –2011. –№7. –C. 20–21.
31. Бабкина, И.Н. Гарантируемая безопасность пассажирского движения / И.Н. Бабкина,Н.С. Пряхина. –Текст: непосредственный // Автоматика, связь, информатика. –2021. –№7. –C. 25–28.
32. Гапанович, В.А. Некоторые вопросы управления ресурсами и рисками на железнодорожном транспорте на основе состояния эксплуатационной надежности и безопасности объектов и процессов (проект УРРАН) / В.А. Гапанович, А.М. Замышляев, И.Б.Шубинский. –Текст: непосредственный // Надежность. –2011. –№1. –C. 2–8.
33. Шубинский, И.Б. Основные научные и практические результаты разработки системы УРРАН / Шубинский, И.Б, Замышляев А.М. –Текст: непосредственный // Железнодорожный транспорт. –2012. –№10. –C. 23–28.
34. Замышляев, А.М. Прикладные информационные системы управления надежностью, безопасностью, рисками и ресурсами на железнодорожном транспорте / А.М. Замышляев. –Ульяновск: Областная типография «Печатный двор», 2013. –143 c. –Текст: непосредственный.
35. Применение современных технологий программирования к автоматизации планирования движения поездов метрополитена/ В.Г. Сидоренко, А.И. Сафронов, К.М. Филипченко, М.А. Чжо. –Текст: непосредственный // Автоматика на транспорте. –2016. –T.2, №3. –C. 331–347.
36. Сидоренко, В.Г. Архитектура многопоточного программного продукта, реализующего планирование логистических процессов / В.Г. Сидоренко, А.С. Петров. –Текст: непосредственный // Информатизация образования и науки. –2020. –№1(45). –C. 25–38.
Рецензия
Для цитирования:
Корнеева Е.В., Сидоренко В.Г. Анализ применимости термина Big Data к Автоматизированной системе оперативного управления перевозками. Наука и техника транспорта. 2022;(1):70-76.
For citation:
Korneeva E.V., Sidorenko V.G. Analysis of Big Data Term Applicability to Automated System of Transportation Operational Control. Science and Technology in Transport. 2022;(1):70-76. (In Russ.)
Просмотров:
4
Послать статью по эл. почте 