Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические основы построения региональных логистических систем пассажирских перевозок 1..3..
1.1 Исследование подходов по проектированию адаптивных моделей управления логистическими системами пассажирских перевозок 1..3..
1.2 Формирование адаптивных систем управления региональными логистическими системами пассажирских перевозок 2..4..
1.3 Анализ существующих моделей управления региональными логистическими системами пассажирских перевозок 3..1..
Выводы 4..0..
Глава 2. Разработка методических положений по проектированию адаптивных моделей управления РЛС ПП и оценке ее основных элементов
2.1 Исследование приоритетных направлений использования адаптивных моделей в организации и управлении РЛС ПП
2.2 Анализ факторов развития региональных логистических систем пассажирского транспорта
2.3 Проектирование информационной базы оценки состояния региональной логистической системы пассажирских перевозок 6..4..
Выводы 7..7..
Глава 3. Разработка практических рекомендаций по апробации адаптивных моделей управления РЛС ПП (на примере Саратовской области)
3.1 Методические положения оценки состояния основных элементов РЛС ПП
3.2 Построение адаптивных моделей прогнозов динамики логистических потоков на основе фильтров Брауна 8..9...
3.3 Методические рекомендации по внедрению адаптивных моделей управления 1..0..1..
Выводы 1..1..1..
Заключение 1..1..2..
Список использованной литературы
- Формирование адаптивных систем управления региональными логистическими системами пассажирских перевозок
- Анализ существующих моделей управления региональными логистическими системами пассажирских перевозок
- Анализ факторов развития региональных логистических систем пассажирского транспорта
- Построение адаптивных моделей прогнозов динамики логистических потоков на основе фильтров Брауна
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Повышение степени сложности и влияния региональных логистических систем пассажирского перевозок (РЛС ПП) на качество жизни горожан позволяет нам говорить о необходимости поиска современных моделей управления ими во взаимодействии с региональной транспортной инфраструктурой. Основываясь на исследовании большого числа факторов, влияющих на показатели функционирования РЛС ПП, следует отметить, что определяющей является численность жителей города и в целом региона, пользующегося услугами РЛС ПП.
К 2025 г. численность населения группы развитых регионов в мире увеличится с 1,17 до 1,24 млрд. человек, а слаборазвитых – с 575 млн. до 1,62 млрд. человек. Процент среднего роста населения по городам мира составляет 1,5%, в развитых регионах – 0,3, в менее развитых – 1,8, в слаборазвитых – 2,7%.
Гораздо быстрее растет городское население (темп роста соответственно 2,5; 0,7; 3,3; 5,2%). Доля городского населения в мире 45%, в развитых странах – 75, в менее развитых – 38, в слаборазвитых – 22%.
Представленные статистические данные свидетельствуют о важности
вопросов, стоящих перед муниципалитетами, по обеспечению качественного
транспортного обслуживания. Увеличение численности парка подвижного
состава, интенсивности движения на улично-дорожной сети города, высокие
требования, предъявляемые жителями мегаполисов к региональным
логистическим системам, в частности по перевозке пассажиров, объясняют
важность задач поиска эффективных решений по организации
многовариантных моделей их перемещения по территории города и за его пределами с учетом наличия и развития инфраструктуры других видов транспорта в регионе, внедрения в практику управления информационных технологий.
Разработка современных моделей и методов теории логистики в вопросах организации транспортного обслуживания пассажиров направлена на повышение качества жизни и формирование «удобной логистики», реализуемой во внедрении адаптивных – умных – интеллектуальных систем управления в городе и регионе в целом.
Теоретические положения построения адаптивных моделей в
управлении региональными логистическими системами пассажирских
перевозок существенно расширяют традиционные области применения
информационных технологий, формируя новые идеи на основе
интеллектуальных форм, образуя самостоятельное направление научно-прикладных исследований. Разработка и использование на практике подобных систем требует специальных механизмов ее адаптации к постоянно меняющимся условиям внешней среды, что говорит об актуальности выбранной темы исследования.
Степень разработанности темы. В научной литературе по исследуемой тематике широко представлены фундаментальные и прикладные основы логистики пассажирских перевозок, систематизированы теоретические и методологические основы организации перевозочного процесса пассажиров,
определены ключевые цели создания и функционирования, региональных логистических систем пассажирских перевозок, исследованы их структурные элементы и качественные показатели функционирования.
В соответствии с темой диссертационного исследования были проанализированы научные работы по организации и управлению логистическими системами пассажирских перевозок, в том числе посвященные рассмотрению:
- традиционных подходов в описании моделей и методов теории
логистики - Е.С. Акопова, А.У. Альбеков, Б.А. Аникин, Д. Бауэрсокс,
Е.И. Зайцев, В.С. Лукинский, М.А. Матушкин, А.Н. Родников, А.И. Семененко,
В.И. Сергеев, И.И. Сидоров, Л.А. Сосунова, СВ. Шевченко, Р.В. Шеховцов,
В.В. Щербаков и др.;
- классической теории транспортной и логистической науки по перевозке
пассажиров - П.П. Володькин, В.Д. Герами, А.Э. Горев, Н.Н. Громов,
В.А. Гудков, В.В. Зырянов, В.Н. Клочков, В.А.Корчагин, Л.Б. Миротин,
СМ. Резер, В.Г. Санков, И.В. Спирин, В.Н. Трегубов, А.В. Шабанов;
- исследованию теории и методологии построения интеллектуальных
транспортных систем - СВ. Жанказиев, А.А. Кизим, П.В. Куренков,
Ю.Н. Ризаева;
- использованию технологий спутниковой навигации и геоинформатики -
В.Н. Богумил, В.М. Власов, Д.Б. Ефименко, В.Я. Цветков, В.М. Маркелов.
Учитывая важность и значимость представленных моделей и методов управления логистическими системами пассажирскими перевозками, вопросы разработки адаптивных моделей управления недостаточно изучены, и данное обстоятельство дает нам право говорить о необходимости проведения дальнейших исследований.
Цель исследования - теоретическое и методическое обоснование проектирования и функционирования региональных логистических систем пассажирских перевозок на основе адаптивных моделей управления.
В соответствии с целевой установкой сформулированы научные задачи, подлежащие решению:
сформулировать понятийный аппарат для построения адаптивных моделей управления РЛС ПП;
выявить приоритетные направления использования адаптивных моделей в организации и управлении РЛС ПП;
разработать методические положения по проектированию адаптивных моделей управления РЛС ПП и оценке ее основных элементов;
разработать методические подходы к построению прогнозных моделей и сценариев функционирования РЛС ПП;
предложить практические рекомендации по апробации адаптивных моделей управления РЛС ПП (на примере Саратовской области).
Объектом диссертационного исследования являются потоки региональной логистической системы пассажирских перевозок.
Предметом исследования являются организационно-экономические отношения, возникающие в процессе проектирования и функционирования
региональной логистической системы пассажирских перевозок на основе адаптивных моделей.
Рабочая гипотеза диссертационного исследования обоснована
проведенным анализом современных подходов в управлении региональными логистическими системами, базирующихся на внедрении информационно-коммуникативных технологий и навигационных комплексов, на основе которого установлено, что необходимым условием повышения эффективности пассажирских перевозок является проектирование и функционирование РЛС ПП с использованием адаптивных моделей, что будет способствовать целенаправленному и поступательному развитию всей транспортной системы региона, обеспечивая возможность использования «удобной логистики», выраженной в качественном и своевременном предоставлении услуг по перевозке пассажиров.
Методы исследований: обзор и анализ литературных источников, отчётно-статистический метод при сборе статистических данных, изучение проектов и научных разработок по изучаемой тематике, экстраполяционные методы прогнозирования; нечеткое сетевое планирование, математический аппарат нечетких экспертных систем.
Информационную базу исследования составляют законодательные и
нормативные акты Российской Федерации, концепции развития и
реконструкции транспортного комплекса Российской Федерации, а также города Саратова и Саратовской области, данные Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации, статистические данные «Центральной диспетчерской службы» при министерстве транспорта и дорожного хозяйства саратовской области, информационные ресурсы фирм-разработчиков интеллектуальных, информационных, навигационных систем, материалы общероссийских и региональных научных конференций за 2008-2015 гг., данные по работе операторов пассажирских перевозок, научные труды по исследуемой тематике.
Научно-правовую основу составили федеральные и региональные законы и подзаконные акты и иные нормативно-правовые документы.
Соответствие темы диссертации требованиям паспорта
специальности: диссертационная работа выполнена в соответствии с Паспортом специальность 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности, в т.ч.: логистика), п.п. 4.2 – Принципы проектирования и функционирования логистических систем на микро-, мезо- и макроуровнях; определение цели и критериев оценки систем; 4.17 – Моделирование и оптимизация параметров логистических бизнес-процессов.
Научная новизна результатов исследования:
– сформулированы уточненные понятия: «интеллектуальный поток»,
представляющий собой совокупность сгенерированных решений, как
результат реализации естественного и искусственного интеллектов,
направленных на разумное (адаптивное) реагирование на раздражители внешней среды и оптимизацию затрат энергии (умственного и машинного труда), а также понятие «интеллектуализация» как непрерывный процесс получения информации для управления, ее преобразования, обработки в
режиме реального времени и использования при принятии управленческих решений, что расширяет понятийный аппарат проектирования адаптивных моделей управления логистическими системами;
– выявлены приоритетные направления использования адаптивных
моделей в организации и управлении РЛС ПП, включающих информационно-
аналитическую и интеллектуальную поддержку принятия решений в
управлении РЛС ПП, отличающиеся от разработанных ранее возможностью
описания количественных параметров и качественных признаков
перевозочного процесса, учитывающих также высокую сложность РЛС ПП, способность их к самообучению, что позволяет рационализировать проектирование и управление функционированием РЛС ПП;
– разработаны методические положения по проектированию и
функционированию РЛС ПП и оценки ее основных элементов, базирующиеся
на положениях систем искусственного интеллекта, включающие модель
нечеткого вывода, отличающиеся от используемых в настоящее время
положений возможностью более глубокого анализа показателей
функционирования РЛС ПП, что позволит моделировать процесс координации и эффективно управлять перевозочным процессом;
– разработаны методические подходы к построению адаптивных прогнозных моделей и сценариев функционирования РЛС ПП с учетом использованных мультипликативных регрессионных моделей в расчете перспективных показателей работы РЛС ПП, отличающиеся использованием полиномиальных моделей на основе фильтров Брауна в расчете отдельных показателей функционирования с последовательным включением их в базовую модель, что позволяет получать прогнозы конкретной РЛС ПП с меньшей относительной ошибкой;
– предложены практические рекомендации по апробации адаптивных моделей в управлении РЛС ПП (на примере Саратовской области), обеспечивающие в соответствии с требованиями законодательства и пассажиров способность быстрой реакции на изменения показателей перевозочного процесса и возможность принятия обоснованных решений для получения синергетического эффекта от использования информационно-аналитической поддержки в управлении пассажирскими перевозками региона.
Теоретическая и практическая значимость выражается в разработке методических положений формирования адаптивных моделей управления региональными логистическими системами пассажирского транспорта. Выявлены основные факторы, обеспечивающие развитие адаптивных систем в управлении и развитии моделей управления региональными логистическими системами пассажирских перевозок. Автором расширен терминологический аппарат логистической науки с позиции исследования адаптивных моделей управления на основе процессов интеллектуализации и исследования интеллектуальных потоков. В ходе выполнения исследования разработана компьютерная программа «Прогнозирование объемов перевозок в системах логистики и транспорта», представленная на 8-м региональном салоне инноваций и изобретений, на которую получено свидетельство о государственной регистрации.
Объект исследования
* потоки региональной логистической системы пассажирских перевозок
Предмет исследования
организационно-экономические отношения, возникающие в процессе проектирования и функционирования региональной логистической системы пассажирских перевозок на основе адаптивных моделей
Цель исследования
ц теоретическое и методическое обоснование проектирования и функционирования региональных логистических систем пассажирских перевозок на основе адаптивных моделей управления
I
I
Задачи
I
сформулировать
понятийный
аппарат для
построения
адаптивных
моделей
управления РЛС
ПП
выявить приоритетные
направления
использования
адаптивных моделей
в организации и управлении РЛС ПП
разработать методические
положения по
проектированию
адаптивных моделей
управления РЛС ПП
и оценки ее основных
элементов
разработать
методические подходы
к построению
прогнозных моделей
и сценариев
функционирования
РЛС ПП
предложить
практические
рекомендации по
апробации адаптивных
моделей управления
РЛС ПП (на примере
Саратовской области)
Методы исследования
экстраполяционные методы прогнозирования; нечеткое сетевое планирование, математический аппарат нечетких экспертных систем
А
J,
Результаты исследования
J,
уточнены
понятия:
«интеллектуальный
поток»
и
«интеллектуализация»
выявлены приоритетные
направления
использования
адаптивных моделей
в организации
и управлении РЛС ПП
разработаны методические
положения по
проектированию
адаптивных моделей
управления
функционированием РЛС
ПП и оценки ее основных
элементов
разработаны
методические подходы
к построению
адаптивных прогнозных
моделей и сценариев
функционирования РЛС
ПП
предложены практические
рекомендации по
апробации адаптивных
моделей в управлении РЛС
ПП (на примере
Саратовской области)
Рис. 1. Методическая схема диссертационного исследования
Апробация и внедрение результатов исследования выражаются в том, что полученные результаты учтены специалистами МКУ «Транспортное управление» г. Саратова при планировании и разработке перспективных моделей управления транспортным комплексом города, а также в ОАО «Центральная диспетчерская служба», о чем имеются справки о внедрении.
Ряд основных разработанных методических положений по
проектированию адаптивных моделей управления, представленных в содержании работы, нашли отражение при подготовке информационно-образовательной среды в рамках дисциплин: «Основы логистики», «Пассажирские перевозки», «Транспортная логистика».
Основные идеи, теоретические разработки и практические
рекомендации докладывались автором и обсуждались:
– на международных научно-практических конференциях: «Актуальные проблемы развития современной экономики» (Саратов, Саратовский филиал НОУ ВПО «Международная академия бизнеса и управления», 2011); «Логистика и экономика ресурсосбережения и энергосбережения в промышленности» (МНПК «ЛЭРЭП – 2011») (Саратов, СГТУ, 2011); «Актуальные вопросы инновационного развития транспортного комплекса» (Орел, 2012); «Проблемы качества и эксплуатации автотранспортных средств» (Пенза, 2012, 2015); «Логистика, инновации, менеджмент в современной бизнес-среде» (Саратов, СГТУ, 2012); «Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-26)» (Саратов, СГТУ, 2013); «European Applied Sciences: modern approaches in scientific researches (Европейские прикладные науки: современные подходы в научных исследованиях)» (Германия, Штутгарт, 2013); «Логистика – евразийский мост» (Красноярск, 2015); «Логистика: современные тенденции развития» (Санкт-Петербург, 2015); «Логистические системы в глобальной экономике» (Красноярск, 2015);
– на всероссийской научно-практической конференции: «Актуальные вопросы организации автомобильных перевозок и безопасности движения» (Саратов, 2015).
Публикации. Основные положения и результаты диссертационного исследования опубликованы в 25 научных работах общим объемом 8,64 п.л. (лично автору принадлежит 5,12 п.л.), в том числе 5 статьях в рецензируемых экономических журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ.
Структура и объем диссертации. Материалы исследования
Формирование адаптивных систем управления региональными логистическими системами пассажирских перевозок
Формирующиеся условия современного экономического ландшафта определяют направления и ключевые вопросы в поиске нестандартных решений для различных экономических проблем и задач как в теоретическом, так и в практическом аспектах. Нестандартные подходы и оригинальные идеи в разработке и принятии управленческих решений выходят на первый план и определяют перспективы развития логистических систем как основного инструмента ресурсообеспечения экономики.
Ретроспективный анализ исследования методических подходов в управлении логистическими системами позволяет выделить ряд этапов, связанных с ускорением научно-технического прогресса, развитием информационных технологий, усилением влияния знаний о системах и процессах, переходящих в плоскость изучения психологических и психофизиологических подходов в управлении логистическими системами.
Учитываемые теории поведенческого подхода и новые перспективные направления, такие как нейроэкономика и нейромаркетинг, открывают огромные возможности для развития теории и практики логистики и обеспечивают поступательное развитие логистических систем в направлении поиска совершенных моделей и методов управления логистическими системами. За последние десятилетия экономическая теория приняла на вооружение современные методики когнитивной психологии и нейрофизиологии, что позволило говорить о наличии когнитивной экономики – экономики знаний, экономики направления наших мыслей – экономики интеллекта [29].
Синергия философии, биологии и психологии в очертании интеллекта и связанных с этим процессов интеллектуализации повышает градус интереса современных авторов к данной проблеме, развивает теорию и практику и обеспечивает поступление в арсенал логистики новых концептуальных представлений и инновационных разработок в управлении потоками на базе нейроподходов. Устоявшиеся взгляды в сформировавшейся методологии управления логистическими системами дополняются адаптивными моделями разработки и принятия управленческих решений. Также под интеллектом понимают способность к осуществлению процесса познания и к эффективному решению проблем при овладении новым кругом жизненных задач, разработке новых инструментов и поиске оптимизационных подходов в планировании ресурсов и построении стратегии достижения цели, что связано с самой важной задачей – адаптации к изменяющимся условиям. Интеллект – это основа для экономической оценки направления наших мыслей применительно к системам ресурсообеспечения экономики и в целом формированию и использованию понятия когнитивная экономика. Рассматриваемое понятие относится к любому процессу, позволяющему уменьшить затраты умственной энергии и сделать мыслительные операции менее трудоемкими [28].
В данной связи формирование концептуальных основ интеллектуализации в управлении логистическими системами непосредственной связано с когнитивной наукой, в основе которой – исследования естественного и искусственного интеллектов. Основные цели и задачи данного направления связаны с интеллектуальными процессами, о которых можно рассуждать в достаточно точных терминах. Это связано с качествами человеческого интеллекта и теми характеристиками, которые в большей степени дает ему психологическая составляющая. Данному обстоятельству способствуют качества человеческого интеллекта. Развитие когнитивного подхода способствует распространению систем искусственного интеллекта в управлении для разных областей экономики, транспорта, логистики и других отраслей и сфер деятельности в народном хозяйстве. Данные подходы реализованы в системах искусственного интеллекта, искусственных нейронных сетях и информационных интеллектуальных системах поддержки и принятия решений. В области решения задач интеллект связан с мышлением, которое обрабатывает информацию из внешнего мира. Возникающий интеллектуальный поток может быть обоснован исходя из приведенного анализа подходов сформировавшихся в философии, психологии, биологии и других смежных научных направлениях не только как составляющая терминологического ряда, но и с точки зрения процессов функционирования интеллекта, таких как интеллектуализация. Потоки, рассматриваемые логистикой, представляют собой краеугольный камень объектов ее исследования, что на наш взгляд, подталкивает к дальнейшим рассуждениям относительно восприятия сквозь призму проектирования адаптивных моделей управления логистическими системами. Учитывая известные состояния, например материальных потоков, таких как перемещение, хранение или терминальное обслуживание, мы ведем речь об элементах транспортного процесса и восприятия термина «транспорт» как отрасли материального производства, осуществляющей перевозки пассажиров и грузов [25, 26].
Логистическое управление подразумевает интеграцию и координацию вышеупомянутой деятельности таким образом, чтобы конечные рынки обслуживались наиболее эффективным и экономичным образом. Главная цель логистики состоит именно в обеспечении «наличия» чего-то необходимого (материалов, услуг, транспортных средств). Дальнейшей разработкой понятия «наличие» в западной литературе является определение цели логистики как «услуги клиенту». Данная идея охватывает все контакты между поставщиком и клиентом с точки зрения физического выполнения заказов. Важная черта этих усилий – взаимозависимость: если один вид деятельности оказался неудачным, дестабилизировал рабочие нагрузки в смежных сферах и дал низкие результаты, то не имеет успеха система в целом [73, 78, 79].
Объективно оценивая состояние заявленной в теме исследования работы системы пассажирских перевозок, необходимо отметить, что согласно анализу приведенных статистических данных, российский рынок пассажирских перевозок в настоящее время переживает кризисные явления в экономике как следствие проводимых санкций и мероприятий, оказывающих мощное воздействие на экономику страны и каждого отдельного региона.
В ряде отраслей, несмотря на сложившуюся ситуацию, обновляется парк подвижного состава, создаются и совершенствуются технологии автоматизации транспортной работы, увеличиваются объемы перевозок, даже при условии снижения рассматриваемых показателей от воздействий кризисных ситуаций в экономике страны. В частности, необходимо отметить увеличение объема перевозок пассажиров таксомоторным парком, что говорит о росте потребностей жителей в комфортном перемещении и возможности реализации логистики сервиса непосредственно для транспорта. Одновременно с этим происходит снижение числа поездок пассажиров на городском пассажирском транспорте. Причиной данной тенденции является распределение пассажиропотока между видами транспорта, ростом парка собственных автомобилей, такси.
Треть общероссийской аудитории (33,2%) добирается на работу наземным городским транспортом, включая маршрутное такси, 18,6% используют для этой цели метро, около 10% используют разные виды транспорта, что скорее всего, подразумевает и городской пассажирский транспорт.
Анализ существующих моделей управления региональными логистическими системами пассажирских перевозок
Исследование вопросов развития РЛС ПП затрагивает большое количество теоретических и практических работ, представленных в учебной и научной литературе, в том числе [13]. В ходе исследования каких-либо вопросов необходимо рассматривать разные точки зрения на сущность и перспективы решения сложившейся ситуации и, как предлагают авторы ряда работ, все возникающие коллизии в науке нужно принимать не как противоречия, а как дополнения, развивающие и накапливающие «научный капитал» в изучении транспортных и логистических систем. В развитии научных взглядов относительно транспортных и логистических систем необходимо учитывать то, что транспорт выступает основой для развития социально-экономической и социально-производственной инфраструктуры стран, регионов, городов. Концепция системного анализа, применяемая к системам транспорта, логистики, организации и управления технологической модернизацией, находится в стадии формирования. Необходимость исследования поставленных вопросов обостряется противоречиями развития больших производственных систем, рисками в управлении технологическим развитием и в отношении вопросов транспортной безопасности.
Характерной чертой современного состояния в управлении логистическими системами является стремление к формированию моделей управления с разным уровнем централизации для нескольких видов транспорта как основных объектов в исследовании рассматриваемых процессов управления. Для этого необходимо изучать схемы взаимодействия транспортных систем между собой и с другими хозяйствующими субъектами разного уровня. С учетом изложенных положений и завяленной темы работы обратимся к характеристике самого понятия транзитный потенциал и установим, что данное определение используется как важнейшая категория в комплексном описании транспортных систем на современном этапе их развития. Это, в общем смысле, возможность формулировки цели и перечня задач для какой-либо системы, являющейся сложной по составу и структурным связям характеристикой объекта исследования. В качестве экономической оценки могут быть использованы критерии предельно возможного уровня улучшения показателей при достижении заданных результатов. С точки зрения авторов [92, 97], выраженный инструментально-аналитический смысл должен восприниматься как «разрыв эффективности достигнутых результатов и возможностей использования имеющихся ресурсов». Таким образом, экономические аспекты отражают цели развития объекта, а инструментально-аналитические средства – их достижение. Транзитный потенциал наиболее полно выражается через территориальные аспекты, в том числе город, регион, государство. Для оценки транзитного потенциала используют показатели эффективности логистической системы по перемещению грузов и пассажиров, а также объекты и ресурсы транспортных систем, используемых для этого.
Потенциал РЛС ПП связан с характеристиками ее провозных возможностей и может быть рассмотрен, например, как технический и технологический потенциалы. Учитывая особенности загрузки транспортных систем и сформированной на их основе логистики, можно соответствующим образом определить способность всех видов транспорта обеспечить эффективное обслуживание грузо- и пассажиропотоков, в том числе и международных, от пункта отправления до пункта назначения. Развитие транзита связано с глобализацией современной экономики и реализацией сценария инновационно-активного развития страны. Проведя анализ ряда работ по исследуемой тематике, можно сделать вывод о сложившейся системе транзита и основных факторах, которые влияют на ее развитие, в том числе [13]: 1. Экзогенные факторы, действующие на макроуровне (внешний аспект): – общие тенденции развития и взаимодействия международных экономических систем; - территориальное расположение страны; -существующие риски организации грузовых и пассажирских перевозок; - сложившаяся международная транспортная инфраструктура; 2. Эндогенные факторы, действующие на микроуровне (внутренний аспект): - уровень развития инфраструктуры национальной транспортной сети; - экономическая эффективность; - использование современных технологий и сервиса. Глядя на приведенные группы факторов, нельзя не отметить преимущества смешанного сообщения, в целом отражающие те же тенденции, которые использованы при описании транзитного потенциала для региональных логистических систем. К первой группе преимуществ можно отнести: - экономию и рациональное использование топливно-энергетических ресурсов; - лучшие условия использования транспортных средств и национальной транспортной инфраструктуры; - низкую относительную стоимость системы смешанных перевозок; - содействие повышению конкурентоспособности экспорта; - облегчение таможенных процедур. Вторая группа охватывает следующие преимущества: - возможность для отправителя иметь дело с одним перевозчиком (для грузовых перевозок); - повышение скорости и сокращение сроков доставки грузов и пассажиров, ускорение производства транспортных платежей; - повышение эффективности, путем сокращения транспортных издержек; - стимулирование разработки соответствующих документов и сквозных тарифных ставок; - минимальные складские запасы и потребности в складской площади, создание благоприятных условий для планирования объема складских запасов; - эффективная организация системы терминальных перевозок; - упрощение расчетов транспортных издержек; - уменьшение зависимости от определенных портов погрузки-выгрузки; - сведение к минимуму рисков утраты, повреждения, кражи грузов и ручной клади пассажиров [108]; - упрощение и удешевление процедуры предъявления претензий. Подобная детализация, на наш взгляд, будет дополнять целостное восприятие в описании транзита транспортных и логистических систем и позволит формировать концепцию его развития, включая систему представлений о стратегических целях обслуживания региональных логистических систем пассажирских перевозок.
Решение оптимизационных задач по управлению региональными логистическими системами пассажирских перевозок предполагает детальные методы: программно-целевое планирование, функционально-стоимостной анализ, методы прогнозирования, методы моделирования потоковых процессов.
Оценивая качество обслуживания потребителей, предлагается использовать показатель оценки соответствия тем критериям, которые установлены ГОСТ, требованиям конкурсных процедур, требованиям пассажиров, как характеристику какого-либо свойства системы или процесса. Данный показатель обычно понимается и количественно выражается как вероятность того, что система будет правильно функционировать в требуемых условиях дольше, чем некоторое заданное время.
Анализ факторов развития региональных логистических систем пассажирского транспорта
Качество прогноза, оцениваемое среднеквадратической и максимальной относительной ошибками, существенно зависит от выбора параметра сглаживания а. В зависимости от величины этого параметра прогнозные оценки по-разному учитывают влияние исходного ряда наблюдений: чем больше а, тем существеннее вклад последних наблюдений в результат прогнозирования (влияние начальных условий быстро убывает) [5].
Помимо параметра а, на качество прогноза оказывает влияние и выбор величины предыстории к, используемой для прогноза.
Величина ошибки 5ПНХ=/(Л), =2,…, 10 выражена в процентах от фактических значений нагрузки для различных значений параметра а є [0Д;0,9].
Таким образом, рассматриваемая модель прогноза является адаптируемой по параметрам к различным интервалам упреждения. Разброс прогнозных значений Рпр(г) процесса P(t) для фильтра Брауна характеризуется величиной дисперсии D[Pпр(t)] = D(s)[a/(2-а)3(1 + 4(1 -а) + 5(1-а2) + 2а(4-3а)п + 2а2п2)] (3.2.7) где s = P(t)-PТ(t) - разность между процессом изменения пассажиропотока и средней составляющей. Дисперсия прогнозного значения пассажиропотока позволяет определить доверительную верхнюю Рв и нижнюю Рн границы прогноза рВ Н(t) = рТ(t)±tp JD[Pпр(t)] , (3.2.8) где Ц - критическая точка распределения Стьюдента для к-2 степеней свободы и уровня значимости р =0,05.
В условиях поставленной задачи для того, чтобы свести к минимуму выход пассажиропотока за установленное ограничение, достаточно воспользоваться верхней границей PВ(t) прогнозного значения пассажиропотока, определяемой соотношением (9). Процедура коррекции выборок, используемых для прогнозирования пассажиропотока. Прогнозируемый процесс (перевозка пассажиров) на отрезке коррекции [ t - k t; t ] (к - объем предыстории, по которой выполняется прогноз (строится модель)) представляется в виде соотношения P\t ) =P(t) + Pz(t), где P it ) - откорректированный процесс, f є [ t - к t; t ]; J Ii P-zi ) =/_,/_, Fiji )Pij - суммарная объем перевозок, величина которого изменилась на отрезке коррекции; "/ДО - нагрузка /-го маршрута иу-го уровня транспортной сети, изменившего режим работы; ,y={-l;+l} - характер изменения режима работы /-го маршрута иу-го уровня сети: -1 - означает, что маршрут не работает; +1 - функционирует в полном объеме. После реализации процедуры коррекции выполняются расчет параметров математической модели, вычисление прогнозного значения объема перевозок и его верхней доверительной границы.
Обеспечение качественного анализа функционирования региональных логистических систем основано на среднесрочных и долгосрочных прогнозах объемов перевозок пассажиров, грузов и платного багажа по видам транспорта, включенных в логистическую систему. Рассмотрим данное обстоятельство на примере развития региональной логистической системы Саратовской области. В качестве основы выступают перспективные планы развития, сформированные министерством транспорта области, а также показатели статистической отчетности развития экономики на 2008-2014 годы и тенденций до 2038 г.
Проведение прогнозных расчетов осуществлялось на основе углубленного анализа перечисленных документов. Учитывая, что Саратовская область до настоящего времени является дотационным регионом Российской Федерации, в основу прогноза объемов авиационных перевозок заложена мультипликативная регрессионная модель вида Y t=0o Ju J 2t2 (3.2.9) где Yt - объемы пассажирских, либо грузовых перевозок из аэропорта в t - м году; о, i, 2 - параметры модели; Jit - индекс соотношения средней заработной платы к бюджетному прожиточному минимуму; J 2t - индекс авиационных тарифов в t-м году по отношению к среднему уровню тарифов в базовом году. Приведенная регрессионная модель соответствует так называемому пессимистическому сценарию развития экономики Саратовской области. Для построения оптимистического сценария прогноза используется регрессионное уравнение вида ( — і Г c1 (1 ) F v =C71 B-C СГ1 .S - С 1 r \_C2 ce Y2a-1 J (3.2.10) где Y1 - перевозки на воздушном транспорте в расчете на одного жителя; Y2 - перевозки на железнодорожном транспорте в межгородском сообщении в расчете на одного жителя; Q - средний тариф на воздушном транспорте; С2 - средний тариф на железнодорожном транспорте; В - расходы населения на транспортные услуги воздушного и железнодорожного транспорта в расчете на одного жителя; а - параметры модели.
Прогнозные расчеты пассажирских авиаперевозок, приведенные в соответствии с моделью (3.2.9), показывают, что в 2038 году перевозки пассажиров составят 1 035 тыс. человек, индекс роста по сравнению с базовым 2007 годом составит 5,1, среднегодовой индекс роста составит 1 053, что ниже прогнозируемого среднегодового индекса роста ВРП.
Прогнозные расчеты пассажирских перевозок, приведенные в соответствии с моделью (3.2.10), показывают, что в 2038 году перевозки составят 2 930 тыс. человек, индекс роста по сравнению с 2007 г. - 14,45, среднегодовой индекс роста - 1,09, что выше прогнозируемого среднегодового индекса роста ВРП.
Из-за невозможности принимать средне- и дальнемагистральные воздушные суда, в качестве исходных условий также принимается, что в аэропорту г. Саратова существует неудовлетворенный спрос на перевозки.
Для расчета неудовлетворенного спроса в качестве опорного эквивалента используется аэропорт города Самары. При расчете неудовлетворенного спроса были применены понижающие коэффициенты, учитывающие разницу в численности населения в зонах тяготения аэропортов и уровне экономического развития регионов.
Построение адаптивных моделей прогнозов динамики логистических потоков на основе фильтров Брауна
Таким образом, мы имеем возможность по имеющимся данным проектировать модели функционирования РЛС ПП, адаптивно оценивая возможный уровень обслуживания и предпринятые меры по поддержанию заданного уровня функционирования системы.
В настоящее время оценка работы автобусов, участвующих в перевозочном процессе, включая выполнение транспортной работы при обслуживании пригородных и междугородних рейсов, а также при обслуживании железнодорожного вокзала, аэропорта и речного вокзала, производится по путевым листам, а также в ряде случаев оценивается при использовании ГЛОНАСС, установленной на транспортных средствах по договору с ОАО «ЦДС».
Функционирование транспортной системы в рамках РЛС ПП определяет наличие потенциальных возможностей использования жителями территориально и пространственно распределенных объектов производственной и социальной структуры, и обеспечивает экономию времени, способствуя развитию производительных сил, расширению внешних и внутренних связей в регионе. В настоящее время городской пассажирский транспорт представляет собой систему жизнеобеспечения, постоянно сталкивающуюся с проблемами эффективной организации и управления, особенно четко проявившимися в условиях нестабильного поведения практически всех институтов экономики (спад объемов производства, инфляция, рост безработицы, снижения уровня жизни населения) и проявлений кризиса в подходах к управлению ими.
Давая характеристику системе городского пассажирского транспорта, необходимо отметить, что рассматриваемая деятельность связана напрямую с доставкой рабочих и служащих на производство, а также обеспечением транспортного обслуживания, связанного с культурно-бытовыми потребностями жителей города. Из вышесказанного следует, что разработка мероприятий по повышению эффективности функционирования системы городского пассажирского транспорта является актуальной и перспективной и требует разностороннего изучения с позиции не только совершенствования, но и оценки их экономической эффективности.
Как указывает П.П. Володькин, «к экономическим последствиям относится эффект, полученный за счет снижения потерь рабочего времени в отраслях материального производства и непроизводственной сфере из-за уменьшения опозданий на работу, роста производительности общественного труда, повышения качества продукции вследствие снижения транспортной усталости трудящихся, экономии ресурсов на развитие социальной инфраструктуры в результате повышения уровня ее концентрации».
Необходимо отметить, что повышать производительность труда за счет снижения транспортной усталости – только часть из возможного перечня мероприятий, достаточно полно и широко представленных в научной и учебной литературе по экономической теории. Одним из подходов, представленных авторами, является методика, разработанная М.С. Фишельсоном, основанная на гипотезе, что расселение трудящихся по отношению к местам приложения труда имеет решающее влияние на степень адаптации работника после поездки, а те работники, которые проживают в 15 минутах от места работы (18,1% от общего числа), значительно меньше подвергаются влиянию дискомфорта и транспортной усталости при поездке на работу и исключаются из расчета экономической эффективности.
Предполагаемая экономия времени пассажирами, пользующимися автобусным транспортом, на передвижение при сокращении продолжительности поездки до нормативного определяется по формуле 3ce= - - -ATW, (3.3.1) где Р - подвижность по трудовым целям в одном направлении (на одного трудящегося - 255 поездок в год); Тм.п - количество трудящихся, занятых в сфере материального производства города; Кр - коэффициент трудового расселения -0,819; Ка - удельный вес автобусных перевозок в общем объеме пассажирских, выполняемых городским транспортом; ЛТп - сэкономленное пассажирами время на одну поездку, мин. Следуя данным М.С. Фишельсона, предполагаемая экономия времени равна 54822181 ч. Экономическая эффективность от прироста величины национального дохода вследствие роста индивидуальной производительности труда за счет снижения уровня транспортной усталости определяется по формуле Энд=Эсв.Снд.Кту, (3.3.2) где Эс.в - экономия пассажирами свободного времени от передвижения при сокращении продолжительности поездки; Сн.д - средняя величина национального дохода; 108 Кт.у - коэффициент, учитывающий уровень снижения сменной индивидуальной производительности труда, вызванной транспортной усталостью трудящихся сферы материального производства - 0,03. Плановый полезный фонд рабочего времени одного работника за год: Фр. в.р. = [Дк (Дв +Дп +До +Дб +Дг.о.)1Т1 -{Д1 -Д1т)-Т2, (3.3.3) где Дк - количество календарных дней в рассматриваемом периоде (год); Дв - количество выходных дней - количество праздничных дней; До - количество календарных дней отпуска; Дб - количество дней неявок на работу по болезни и другим уважительным причинам (принимаем в размере 2,5 % от Дк); Дг.о. - количество дней неявок в связи с выполнением государственных обязанностей (принимаем в размере 0,5% от Дк); Т1 - продолжительность рабочего дня, ч; Т2- время, на которое сокращается рабочий день в праздничные дни, ч; Дп1 - количество праздничных дней; Дот1 - количество праздничных дней, совпадающих с отпуском. В 2015 году Фр . в . р.=[365-(118 + 36 + 9,15 + 1,83)]-8-(6-0)-1 = 1594 Энд =5482181—297000 -0,03 = 15021руб. 1594-255-8 В результате можно сделать вывод, используя данные М.С. Фишельсона, что при повышении качества работы пассажирского транспорта каждый трудящийся житель города сможет сэкономить более 15000 рублей за год.
В силу того, что темой исследования являлось проектирование и функционирование РЛС ПП, оценить экономическую эффективность да и в целом сам экономический эффект затруднительно в плане того, что данная модель только внедряется и уже заинтересовала предприятия транспортной отрасли.
Однако данное положение дел облегчает наличие информации о внедрении автоматизированных систем управления при эксплуатации городского наземного пассажирского транспорта. Именно использование автоматизированных систем в управлении движением подвижного состава по видам транспорта является необходимым условием для проектирования интеллектуальных систем в поиске адаптивных моделей управлении их функционированием. Предлагаемые в работе мероприятия могут быть оценены на основе данных о эффективности внедрения автоматизированных систем, в частности разработанной среды АСУ-Навигация.
Отдельные позиции предполагают возможность оптимизации расписания движения подвижного состава, координации пассажиропотоков, а также скоростных режимов движения транспортных средств. Сокращение пробега составляет от 8 до 10% при снижении инвестиций на подвижной состав в проектируемой РЛС ПП от 1 до 3 %.
Отсутствие сбоев в работе подвижного состава без участия диспетчерских служб позволяет сократить накладные расходы на 1-3 %.
Оптимизация в деятельности подвижного состава, по данным все тех же источников, позволяет получать доходы на 2-4 % больше от имеющейся величины, при этом сокращение себестоимости перевозок составляет 5-10%.
Воспользовавшись такими данными, можно предположительно дать оценку от использования интеллектуальных молей в управлении РЛС ПП.
Таким образом, опираясь лишь на эффект от использования только одной составляющей в РЛС ПП, наглядно видно те возможности, которые предоставляют технологи автоматизации в управлении перевозочным процессом. В дополнение к этому внедрение в практику работы транспортных предприятий моделей адаптивного управления позволит точнее прогнозировать состояние РЛС ПП, оценивать степень координации ее основных элементов, используя механизмы самообучения, в исследовании систем с повышенной сложностью.