Аналіз методів управління вантажопотоками та досвіду застосування предиктивної аналітики і штучного інтелекту в залізничних перевезеннях

Abstract

Сучасні залізничні системи світу активно впроваджують інноваційні підходи до управління вантажопотоками, використовуючи технології предиктивної аналітики та штучного інтелекту. Аналіз міжнародного досвіду показує різноманітність методів, які застосовуються та їх ефективність у різних операційних умовах. Традиційні методи управління вантажопотоками включають планування на основі історичних даних, використання систем класу ERP та застосування методів математичної оптимізації. Наприклад, німецька DB Cargo використовує систему централізованого планування з горизонтом 72 години, що забезпечує координацію руху поїздів на національному рівні. Французька SNCF Logistics застосовує модульний підхід до формування составів з урахуванням специфіки вантажів. Однак ці методи характеризуються обмеженою адаптивністю до оперативних змін та високою залежністю від людського фактора при прийнятті рішень.