Введение
Активная жизнедеятельность человека приводит к изменению методов и подходов в промышленности. Такой подход в истории развития человека получил название промышленная революция (рис. 1). Принято считать, что Первая промышленная революция или Великая индустриальная революция в ведущих государствах мира произошла в XVIII–XIX веках, в этот период происходит массовый переход от ручного труда к машинному, от мануфактуры к фабрике. Вторая половина XIX века и начало XX века считаются периодом становления второй промышленной технологической революции, где происходит глобальная трансформация мировой промышленности, кульминацией которой считается внедрение поточного производства и поточных линий. Третья промышленная революция началась в 1980-х гг. и характеризуется масштабным переходом от аналоговых технологий к цифровым. Данный процесс продолжался до середины первого десятилетия XXI века. Началом четвертой промышленной революции считается 2011 г., когда была презентована стратегическая инициатива развития промышленности Германии «Платформа «Индустрия 4.0» [1-3]. Практически одновременно аналогичные программы запускаются в Бельгии, Великобритании, Италии, Нидерландах, Франции, Китае и других странах.

Рис. 1. Трансформация производственной деятельности человека с течением времени
Если рассматривать строительную отрасль, то четвертая промышленная революция привнесла достаточно много новых технологий, использование которых позволяет повысить безопасность и устойчивость зданий и сооружений, снизить риски возникновение чрезвычайных ситуаций или их последствия. Однако в то же время статистические данные свидетельствуют о том, что активное внедрение какой-то одной технологии не приводит к ее интеграции во все отрасли промышленности. Целью статьи является оценка уровня интеграции технологий информационного моделирования и больших данных применительно к транспортной инфраструктуре на железнодорожном транспорте.
Краткая базовая теория
BIM – технологии информационного моделирования представляют собой процесс, который начинается с создания интеллектуальной 3D-модели и обеспечивает возможности управления документами, координации и моделирования на протяжении всего жизненного цикла проекта (планирование, проектирование, строительство, эксплуатация и обслуживание). Уровни зрелости BIM исходя из способности последовательности строительного процесса оперировать и обмениваться информацией описывает Модель BIM Бью-Ричардса, представленная на рис. 2

Рис. 2. Уровни зрелости BIM [4]
Уровень 0 — характеризует CAD (САПР) системы, позволяющие создавать двумерные чертежи.
Уровень 1 — Управляемый CAD в 2 или 3D формате с инструментом взаимодействия, обеспечивающего общую среду данных.
Уровень 2 — Управляемое 3D окружение, содержащееся в отдельных инструментах BIM.
Уровень 3 – обеспечивает поддержку всего жизненного цикла строительного объекта.
Кроме того, принято различать размерность или детализацию проработки информационной модели. Существующие в настоящее время размерности информационных моделей представлены на рис. 3 [5].

Рис. 3. Размерности информационной модели [5]
Однако в настоящее время ведутся споры еще о двух размерностях, таких как:
- 9D – бережливое строительство;
- 10D – индустриализация строительства.
Для стимулирования активного внедрения технологий информационного моделирования в ряде стран введены нормативные документы, регламентирующие правила реализации проектов за бюджетные средства только с использованием технологий информационного моделирования [6-10].
Большие данные (Big Data) — обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами, альтернативных традиционным системам управления базами данных.
В условиях цифровизации промышленности образуется все большее количество информации, обработка которой позволяет моделировать строительные процессы и прогнозировать неблагоприятные ситуации.
Уровень зрелости технологии больших данных можно оценить с использованием кривой Гартнера (Gartner), которая характеризует фазу зрелости технологического проекта. Кривая включает в себя пять этапов (табл. 1), которые переживает любая разработка или технология.
Таблица 1 – Этапы зрелости технологии в соответствии с кривой Гартнера
|
Этапы кривой Гартнера |
Описание этапа |
|
Запуск технологии |
начальный этап, отображающий фазу технологического прорыва и характеризует глобальный старт технологии на рынке с далеко идущими целями |
|
Пик завышенных ожиданий |
данный этап характеризует повышенный интерес и чрезмерный ажиотаж вокруг новой технологии, а также период в который строятся иллюзии вокруг проекта. |
|
Нижняя точка разочарования |
потенциальная смерть технологии. На данном этапе команда разработчиков проекта в надежде найти выход теряет энтузиазм и желание работать. Репутация проекта резко теряет доверие общественности. |
|
Склон просвещения |
во время данного этапа начинаются встречи с инвесторами, тотальный пересмотр позиционирования, корректировка хода проекта. Появляются новые задачи и решения, реализация которых дает большие преимущества для организации, реализующей новую технологию. |
|
Плато производительности |
на данном этапе технология доказала свою состоятельность и экономическую выгоду. Начинается поэтапное внедрение технологии на рынке. |
В 2011 г. исследовательская и консалтинговая компания Gartner отметила большие данные как один из ведущих трендов в информационно-технологической инфраструктуре. В 2015 году Гартнер исключил большие данные из цикла зрелости новых технологий, тем самым подтвердив активное использование данной технологии.

Рис. 4. Кривая Гартнера 2014 года [11]
Методы
Для достижения поставленной в исследовании цели был проведен библиометрический и библиографический обзор международных научных публикаций, представленных в Scopus - библиографическая и реферативная база данных ученых по всему миру.
Обобщенная схема проведения исследования/обзора представлена на рис.3 и включает в себя несколько этапов:
1. Выбор ключевых слов по теме исследования.
2. Сбор научных публикаций по теме исследования по ключевым словам, определенным в п.1.
3. Проведение анализа научных публикаций по теме исследования:
3.1. Проведение библиометрического анализа для разработки кластерной карты взаимосвязи ключевых слов;
3.2. Проведение библиографического анализа для выбора научных публикаций для проведения их обзора.
4. Обзор отобранных публикаций.

Рис. 5. Обобщенная схема проведения исследования
Результаты
На первом этапе проведен обзор исследований в области развития транспортной инфраструктуры. Для этого публикации были собраны по ключевым словам: «transport infrastructure» (транспортная инфраструктура) и railway (железная дорога). Всего в международной базе знаний Scopus по данным ключевым словам было отобрано 3323 публикации в период с 1973 г. по 2022 г. включительно. Однако, учитывая цель исследования целесообразно рассматривать в дальнейшем публикации, начиная с 2011 г., поскольку именно в этом году положено начало концепции Индустрия 4.0, и только те публикации, которые относятся к одной из следующий отраслей знаний: инженерные науки (engineering), социальные науки (social sciences), компьютерные науки (computer science), наука об окружающей среде (environmental science), энергетика ( energy), науки о принятии решений (decision sciences), материаловедение (materials science), математика (mathematics), наука о Земле и планетарные науки (Earth and planetary sciences), бизнес, менеджмент и бухгалтерский учет (business, management and accounting). Таким образом, для дальнейшего анализа осталось 1382 публикации (выборка 1), их распределение по отраслям знаний представлено на рис. 6.

Рис. 6. Распределение публикаций по отраслям знаний по данным БД Scopus
Распределение рассматриваемых публикаций по годам представлено на рис. 7, а на рис. 8 представлено распределение массива публикаций по первым15 странам. Как видно из рисунка наибольшее количество публикаций принадлежит авторам из Великобритании, на втором месте авторы из Китая, третье место принадлежит авторам из Италии. Публикации российских авторов занимают 4 место, что в целом свидетельствует об их заинтересованности в развитии и внедрении рассматриваемых технологий.

Рис. 7. Распределение публикаций по годам

Рис. 8. Распределение публикаций по странам (первые 15 стран)

Рис. 9. Распределение публикаций по университетам стран мира и научным центрам (Первые 15 организаций).
На рис. 10 представлена взаимосвязь ключевых слов полученной выборки. Минимальное количество совпадающих ключевых слов в выбранных публикациях было установлено равным 10. Пороговому значению соответствовало 395 слов из 11733. Для каждого из 395 ключевых слов программой рассчитана частота одновременных ссылок с другими ключевыми словами, используемыми в публикациях. Были выбраны ключевые слова с наибольшей частотой и соответствующих теме исследования. После проверки предложенных ключевых слов выбрано 217 наиболее релевантных вариантов в рамках поставленной темы исследования.

Рис. 10. Взаимосвязь ключевых слов
Вместе с тем, по кластерной карте оценить масштабы использования технологий Индустрии 4.0 при развитии или модернизации объектов транспортной инфраструктуры на железнодорожном транспорте достаточно сложно. В этой связи сделаем отдельно выборки публикаций из БД Scopus, по ключевым словам, представленным в табл. 2.
|
год |
количество публикаций по ключевым словам |
|||||
|
«transport infrastructure», «Railway» BIM (выборка 2) |
BIM |
% |
«transport infrastructure», «Railway», Big Data (выборка 3) |
Big Data |
% |
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
|
2011 |
|
680 |
|
|
2962 |
|
|
2012 |
852 |
|
|
3711 |
|
|
|
2013 |
1029 |
|
2 |
6168 |
0,03 |
|
|
2014 |
1223 |
|
1 |
8641 |
0,01 |
|
|
2015 |
1230 |
|
1 |
12907 |
0,01 |
|
|
2016 |
2 |
1417 |
0,14 |
2 |
16905 |
0,01 |
|
2017 |
3 |
1717 |
0,17 |
4 |
18818 |
0,02 |
|
2018 |
2 |
1963 |
0,10 |
3 |
21582 |
0,01 |
|
2019 |
3 |
2422 |
0,12 |
1 |
25706 |
0,00 |
|
2020 |
6 |
2490 |
0,24 |
7 |
26038 |
0,03 |
|
2021 |
2 |
2474 |
0,08 |
3 |
24077 |
0,01 |
|
2022 |
1 |
244 |
0,41 |
|
1822 |
|
|
Итого |
19 |
17741 |
|
24 |
169337 |
|
Как видно из таблицы, исследований в области использования технологий информационного моделирования и больших данных применительно к объектам транспортной инфраструктуре мало, при этом, создав кластерные карты взаимосвязи ключевых слов (рис. 11), можно сделать вывод о том, что технологии информационного моделирования в настоящее время применяются при проектировании мостов, а большие данные – при прогнозировании условий эксплуатации объектов.
|
|
|
|
Кластерная карта, построенная по ключевым словам «transport infrastructure +Railway+ BIM» |
Кластерная карта, построенная по ключевым словам transport «infrastructure +Railway+ Big Data» |
Рис. 11. Кластерная карты, построенные на основе выбранных ключевых слов
Рассмотрим некоторые публикации из выборки по теме исследования:
|
Ссылка на статью |
Краткое содержание публикации |
Этап ЖЦ, на котором используется представленное решение |
|
12 |
В статье представлены четыре тематических исследования, посвященные использованию технологий информационного моделирования зданий применительно к транспортной инфраструктуре. В случае покрытии дорог и аэропортов изучалась несущая способность конструкций при моделировании. Что касается железных дорог, то было рассмотрено строительство переходной зоны, а также ее поведение в течение первых трех лет после ввода в эксплуатацию. Как для автомобильных, так и для железных дорог восстановление существующей инфраструктуры было смоделировано с использованием технологий информационного моделирования. |
строительство эксплуатация |
|
13 |
В статье представлены результаты разработки семейств на основе стандартов Министерства земли, инфраструктуры и транспорта Южной Кореи для автоматизации проектирования железнодорожной инфраструктуры. |
проектирование |
|
14 |
Авторы акцентируют внимание на возможностях цифрового моделирования при его использовании на всех этапах жизненного цикла объектов инфраструктуры и подвижного состава на железнодорожном транспорте. Отдельно отмечается необходимость использования технологий информационного моделирования в области систем управления поездами и железнодорожной автоматики. |
концептуальная модель использования бим на всех стадиях жизненного цикла технических объектов |
|
15 |
В статье обсуждается реализация мобильного лазерного сканирования и аэрофотосъемки с использованием беспилотных летательных аппаратов для создания цифровой модели местности. |
эксплуатация |
|
16 |
Работа сосредоточена на изучении методологий I-BIM для транспортных инфраструктур (в частности, железнодорожных инфраструктур), анализируя тематическое исследование, связанное с портом Венеции. |
проектирование |
|
17 |
В статье объясняется, как информационное моделирование зданий успешно использовано в качестве неотъемлемой части процесса генерального планирования для проекта высокоскоростной железной дороги протяженностью 30 км в Норвегии. |
проектирование |
|
18 |
В документе описывается возможное включение концепции обучения в поддержку внедрения технологий информационного моделирования по всей стране в соответствии с требованиями, стандартами и общими условиями, установленными Федеральным министерством транспорта и цифровой инфраструктуры и их партнерами по сотрудничеству, включая немецкую железнодорожную корпорацию и Университет прикладных наук. |
- |
|
19 |
В исследовании разрабатывается интегрированная структура моделирования, которая позволяет прогнозировать характеристики задержек, вызванных погодными условиями, для различных транспортных систем, включая высокоскоростную железную дорогу и авиацию. |
эксплуатация |
|
20 |
Целью статьи является анализ дорожно-транспортных происшествий с участием опасных веществ на автомагистралях и основных железнодорожных путях в Чешской Республике. |
эксплуатация |
|
21 |
Авторы сосредоточились на рассмотрении критических проблем, возникающих в процессе проверки инфраструктуры железной дороги. Процесс валидации осуществлялся поэтапно. |
эксплуатация |
|
22 |
В статье рассмотрены проблемы разработки и внедрения АСУ ТП в условиях цифровизации железнодорожного транспорта. Показана актуальность создания цифровых двойников для железнодорожной инфраструктуры и подвижного состава. Раскрыто значение понятия «Цифровой двойник грузовой железнодорожной станции». |
эксплуатация |
|
23 |
В статье описаны основные проблемы, связанные с аналитикой больших данных. |
- |
|
24 |
В статье представлен подход к более точной и целесообразной синхронизации позиций проверки геометрии пути с помощью объединения больших данных и алгоритмов пошагового обучения. |
эксплуатация |
|
25 |
В статье представлены результаты экологической оценки нового инновационного продукта, целью которого является снижение воздействия на окружающую среду процессов технического обслуживания железных дорог. |
эксплуатация |
|
26 |
В статье предлагается методология анализа пропускной способности и использования сложных взаимосвязанных железнодорожных сетей. |
эксплуатация |
|
27 |
В работе представлен обзор литературы по информированию о рисках применительно к железнодорожном транспорту |
- |
|
28 |
В статье изучается несколько подходов к методам машинного обучения для обеспечения безопасности железнодорожной сети в условиях возросшего спроса на услуги и нагрузку на железнодорожные сети. |
эксплуатация |
Из представленной таблицы видно, что комплексное решение по использованию технологий на всем этапе жизненного цикла пока отсутствует. В этой связи было принято решение вернуться к выборке 1 и проанализировать ее публикации с целью определения перспективных технологий Индустрии 4.0 для разработки системы управления жизненным циклом. В табл. 4 представлены результаты рассмотрения наиболее перспективных в рамках исследования публикаций выборки 1.
Таблица 4. Количество упоминаний технологии в рассматриваемых публикациях*.
|
Год публикации Технология |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
Всего |
|
Интернет вещей |
1 |
|
1 |
1 |
1 |
|
|
4 |
|
Робототехника |
|
|
|
1 |
|
|
|
1 |
|
Киберфизические системы |
|
|
|
|
|
|
2 |
2 |
|
Цифровые двойники |
|
|
|
|
1 |
1 |
2 |
4 |
|
Машинное обучение |
|
|
|
|
1 |
|
3 |
4 |
|
Искусственный интеллект |
|
|
|
|
1 |
1 |
2 |
4 |
|
БПЛА |
|
1 |
|
|
2 |
|
|
3 |
|
3 laser scaning |
|
|
|
1 |
2 |
|
|
3 |
|
Умный город |
|
|
|
2 |
2 |
|
4 |
8 |
Таблица составлена по публикациям [29-56], при этом в случае упоминания нескольких технологий в одной статье, они учитывались в строке каждой упомянутой технологии. Таким образом, становится очевидным следующее:
- использование технологий Индустрии 4.0 находится на стадии становления применительно к железнодорожному транспорту;
- в отобранных статьях отображено комплексное использование технологий Индустрии 4.0;
- ключевой в настоящее время является концепция «умный город».
Выводы
Проведенные исследования позволяют сделать вывод о том, что применение новых технологий на объектах транспортной инфраструктуру пока все еще находятся на стадии своего становления. Вместе с тем, не сложно выделить несколько основных, связанных с развитием технологий обработки информации тенденций: механизация; автоматизация; информатизация; геоинформатизация (этап масштабного внедрения и тиражирования технологий комплексной обработки пространственно-распределенной информации в производственные задачи железнодорожного транспорта); интеллектуализация (перспективный этап внедрения интеллектуальных систем и технологий в путевом комплексе, целью которого является создание интеллектуальной роботизированной системы путевого хозяйства). На рис. 12 представлен процесс развития основных этапов развития научного знания и высоких технологий в путевом комплексе: до 2020 года основываясь на проведенных исследования и с 2030 – возможный прогноз.

Рис. 12. Этапы развития научного знания и высоких технологий в путевом комплексе (период 1990-2015 гг., далее-прогноз)
Очевидно, что в настоящее время идет непрерывный процесс интеграции методов и средств мониторинга в единую информационно-управляющую систему, однако разработка подобной системы не возможна без активного внедрения технологий Индустрии 4.0.
Таким образом, дальнейшие исследования авторов будут посвящены разработке моделей и методов информационного моделирования (BIM) с использованием технологий больших данных (Big Data) для реализации концепции внедрения системы управления жизненным циклом объектов капитального строительства транспортной инфраструктур.
Благодарности
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, НТУ «Сириус», ОАО «РЖД» и Образовательного Фонда «Талант и успех» в рамках научного проекта № 20-38-51013





