3. Инструменты анализа и визуализации данных в транспортной логистике

На уровне отрасли, развитие data–driven подходов закреплено в стратегических документах, включая транспортную стратегию Российской Федерации до 2030 года, предусматривающую масштабное внедрение цифровых сервисов и технологий работы с Big Data в транспортном секторе [4]. В целом цифровая трансформация транспортной отрасли ориентирована на переход от операционной модели управления к аналитической, основанной на использовании данных. Данные положения находят практическое отражение в деятельности транспортных компаний.

Практика показывает, что применение аналитики больших данных в транспортных компаниях России позволяет решать задачи прогнозирования, оптимизации логистических процессов и повышения эффективности управления, так как большие массивы данных используются для анализа, планирования и принятия управленческий решений [5].

В российской практике транспортной логистики внедрение data–driven подходов наиболее активно реализуется в рамках цифровой трансформации РЖД. Компания формирует одну из крупнейших в стране экосистем работы с Big Data, включая развитие аналитических платформ и технологий управления данными, что позволяет повышать эффективность анализа перевозочного процесса и качество управленческих решений [5]. Наиболее показательным примером такой трансформации в российской практике транспортной логистики является внедрение цифровых решений и аналитики в РЖД направлено на использование данных для прогнозирования, оптимизации перевозок и повышения производительности, что соответствует глобальному тренду перехода транспортных компаний от операционной модели к аналитической [5].

Технологической основной реализации подобных подходов выступают системы бизнес–аналитики. Business Intelligence (BI) представляет собой класс программных решений, предназначенных для сбора, обработки, хранения и визуализации данных с целью поддержки принятия управленческих решений. Внедрение BI направлено на переход к data–driven подходу, при котором управленческие решения принимаются на основе анализа данных, а не субъективных оценок [13].

Практическая реализация BI в российских компаниях осуществляется с использование различных программных платформ. До 2022 года одной из наиболее распространённых BI в российской практике являлась Microsoft Power BI. В 2022 году после введения санкций и ухода ряда зарубежных решений с российского рынка, наблюдается активное развитие отечественных BI. Ведущими BI на российском рынке в 2026 году являются Visary BI, Visiology, Yandex DataLens, Luxms BI [14]. При этом ранее внедренные решения, включая Microsoft Power BI, продолжают использоваться в ряде российских компаний за счет накопленной экспертизы и сформированной инфраструктуры. В качестве примера функционально развитой BI–платформы, Microsoft Power BI предоставляет широкий набор инструментов для работы с данными, включая подключение к различным источникам, создание интерактивных дашбордов и визуализаций, а также поддержку аналитики и прогнозирования [15]. Платформа позволяет строить прогнозы временных рядов с использование встроенных функций, включая настройку горизонта прогнозирования и доверительных интервалов. В таблице 11 представлены основные функциональные возможности BI в контексте прогнозирования перевозок.

Таблица 11 – Функциональные возможности BI в контексте прогнозирования перевозок.

Функция	Описание	Применение
Интеграция данных	Подключение к ERP – системам, базам данных, Excel и облачным сервисам.	Консолидация данных о перевозках, дислокации подвижного состава и производственных планах.
Визуализация	Интерактивные дашборды, графики, карты и фильтры	Анализ грузопотоков, определение трендов и отклонений.
Прогнозирование	Инструменты анализа временных рядов и сценарного моделирования	Прогноз объемов перевозок по направлениям.
KPI	Настройка основных показателей эффективности	Контроль выполнения планов и отклонений.
Совместная работа	Публикация отчетов, облачный доступ, мобильные интерфейсы	Оперативное использование аналитики в управлении

Источник: составлено автором

Среди представленных функций особое значение имеют инструменты визуализации и аналитики. Визуализация данных занимает основное место в системе управления транспортными перевозками. Использование интерактивных дашбордов позволяет менеджерам и диспетчерам оперативно анализировать большие объемы информации и принимать обоснованные решения в режиме, приближенном к реальному времени [16]. Визуальные представления данных, обеспечивают более быстрое и эффективное восприятие информации по сравнению с табличными форматами, что подтверждается практикой применения BI.

На практике это реализуется через использование различных типов BI, таких как, Microsoft Power BI и Yandex Data Lens. К ним относятся линейные графики с отображением динамики и прогнозных значений, диаграммы отклонений, тепловые карты грузопотоков, а также водопадные диаграммы для анализа факторов изменения показателей [17]. Отдельное место среди указанных инструментов занимают дашборды типа «план–факт» являются стандартным инструментом операционного контроля в транспортных компаниях, позволяющие анализировать отклонения между прогнозным и фактическими значениями в различных разрезах, оперативно определять проблемные зоны и вносить изменения в управленческие решения. Регулярное сопоставление плановых и фактических показателей формирует основу для повышения точности прогнозирования и эффективности управления перевозками.

Для количественной оценки эффективности таких решений используется система показателей. Система KPI используется для формализации требований к качеству моделей прогнозирования и организации регулярного мониторинга их точности. В транспортной логистике KPI интегрируются в аналитические системы и применяются для оценки как качества прогнозов, так и эффективности управления перевозочным процессом [18].

В российской практике железнодорожной логистике широко используются показатели объема погрузки, уровня использования подвижного состава и времени его оборота, которые также применяются для оценки качества прогнозирования и корректировки планов перевозок. В таблице 12 представлены KPI системы прогнозирования перевозок.

Таблица 12 – KPI системы прогнозирования перевозок

KPI	Описание	Применение
Точность прогноза	На основе MAPE	Оценка качества модели прогнозирования
Системное смещение	Среднее отклонение прогноза от факта	Определение систематических ошибок
Отклонение (план/ факт)	(Факт–План) / План	Контроль выполнения перевозок
Использование подвижного состава	Доля фактической загрузки парка	Оценка эффективности эксплуатации
Среднее время оборота вагона	Среднее время полного цикла	Повышение эффективности логистики

Источник: составлено автором

Использование представленных KPI на практике позволяет выстроить непрерывный процесс управления. Регулярное отслеживание указанных показателей в BI, таких как Microsoft Power BI и Yandex DataLens, обеспечивает формирование замкнутого контура управления, при котором результаты прогнозирования используются для последующего улучшения моделей и повышения эффективности перевозочного процесса.

Цифровая трансформация транспортной отрасли в России, реализуемая в том числе в ОАО «РЖД», обуславливает переход к data–driven управлению, при котором основную роль играют аналитика Big Data и BI, такие как Microsoft Power BI и Yandex DataLens. Использование интегрированных данных, инструментов визуализации и прогнозирования, а также системы KPI позволяет повысить обоснованность управленческих решений, обеспечить эффективный контроль перевозочного процесса и сформировать замкнутый контур управления, направленный на постоянное совершенствование моделей прогнозирования и повышение общей эффективности транспортной логистики.

Таким образом, в первой главе были рассмотрены теоретические основы прогнозирования перевозок нефтепродуктов железнодорожным. Установлено, что перевозка нефтепродуктов представляет собой сложный и состоящий из нескольких факторов процесс, на который оказывают влияние производственные, рыночные, сезонные, инфраструктурные, технологические и организационные факторы. Специфика нефтепродуктов, как опасных грузов определяет повышенные требования к безопасности перевозок, типу используемого подвижного состава и организации перевозочного процесса. Особое значение для эффективности транспортировки имеет рациональное использование вагонов–цистерн и сокращение времени их оборота.

В ходе исследования выявлено, что в современных условиях прогнозирование объемов перевозок и погрузки является важнейшим элементов управления транспортной логистикой. Рассмотренные методы прогнозирования, включая экспертные, статистические и экономико–математические подходы, позволяют учитывать, как закономерности изменения грузопотоков, так и влияние внешних факторов. Наибольшее практическое распространение получили методы анализа временных рядов, обеспечивающие возможность выявления трендов, сезонности и формирования прогнозов на основе исторических данных. Дополнительно установлено, что использования методов машинного обучения и процедур оценки качества исходных данных способствует повышению точности прогнозирования и снижению вероятности ошибок при планировании перевозок.

Также установлено, что развитие цифровой трансформации транспортной отрасли обуславливает переход к data–driven подходу в управлении перевозками. Использование BI–систем, инструментов визуализации данных и системы KPI позволяет интегрировать большие объемы информации, оперативно анализировать отклонения между плановыми и фактическими показателями, а также формировать аналитическую основу для принятия управленческий решений. Применение современных цифровых инструментов создает условия для повышения эффективности управления перевозочным процессом и совершенствования систем прогнозирования в транспортной логистике.

В следующей главе будет проведен анализ процесса прогнозирования перевозок в железнодорожных цистернах в транспортно – логистической группе «Трансойл».