Please use this identifier to cite or link to this item:
http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/31949| Title: | Формування стохастичної моделі операційної ефективності прикордонних залізничних станцій |
| Other Titles: | Formation a stochastic model of operational efficiency of border railway stations |
| Authors: | Ломотько, Денис Вікторович Арсененко, Данила Володимирович Груник, Іван Степанович Ільчишин, Василь Михайлович Ломотько, Микола Денисович Lomotko, D. V. Arsenenko, D. V. Grunyk, I. S. Ilchyshyn, V. M. Lomotko, M. D. |
| Keywords: | прикордонна залізнична станція митний контроль оптимізація вагонопотоків система підтримки ухвалення рішень метод Монте-Карло border railway station customs control optimization of wagon flows decision support system Monte Carlo method |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | Український державний університет залізничного транспорту |
| Citation: | Формування стохастичної моделі операційної ефективності прикордонних залізничних станцій / Д.В. Ломотько, Д.В. Арсененко, І.С. Груник, В.М. Ільчишин, М.Д. Ломотько. Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. 2026. № 1. С. 50-61. |
| Abstract: | UA: Запропоновано комплексну математичну модель для оптимізації операційних процесів прикордонних залізничних станцій з урахуванням стохастичної природи вантажних потоків та обмежень інфраструктурної потужності. Застосовано теорію масового обслуговування з використанням формули Ерланга C для багатоканальних систем і наближення Аллена-Кунніна для G/G/c черг. Для оцінювання ризиків використано метод Монте-Карло з 1000+ симуляцій. Економічна оцінка базована на моделі Total Cost of Ownership (TCO) з урахуванням капітальних та операційних витрат. Розроблено вимоги щодо системи підтримки ухвалення рішень оперативного персоналу, що дає змогу визначити вузькі місця інфраструктури та оптимізувати розподіл вантажопотоків між технологічними лініями з потенційною економією до 15-20 % операційних витрат. EN: A complex mathematical model is proposed for optimizing the operational processes of border railway stations taking into account the stochastic nature of freight flows and infrastructure capacity constraints. The theory of mass service is applied using the Erlang C formula for multi-channel systems and the Allen-Cunnin approximation for G/G/c queues. The Monte Carlo method with 1000+ simulations is used to assess risks. The economic assessment is based on the Total Cost of Ownership (TCO) model taking into account capital and operating costs. Requirements for a decision support system for operational personnel are developed, which allows: to identify infrastructure bottlenecks and optimize the distribution of freight flows between technological lines with potential savings of up to 15-20 % of operating costs. The implementation of the system at five border stations of JSC Ukrzaliznytsia is expected to save 45-60 million UAH/year due to optimization of flow distribution and justified investment in infrastructure. The following advantages of the developed model of operational efficiency of border railway stations have been identified, such as comprehensiveness: Integration of all key stages of the technological process, consideration of stochasticity of demand and service time, combination of operational and economic criteria. The model has flexibility: customization for the specifics of the station (parameters, number of equipment), comparison of alternative scenarios, sensitivity analysis for decision-making. Unlike analogues, the model has economic feasibility: calculation of TCO taking into account CAPEX and OPEX, assessment of return on investment, optimization of flow distribution according to the criterion of minimum costs. Practical implementation involves the use of the decision support system «Railway Strategic Audit v2.0» for border railway stations. |
| URI: | http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/31949 |
| ISSN: | 1681-4886 (рrint); 2413-3833 (online) |
| Appears in Collections: | № 1 |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Lomotko.pdf | 1.63 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.