Санкционный режим стал причиной ухода с российского рынка иностранного программного обеспечения (ПО) и сейчас решения о реализации многих, в том числе крупных инфраструктурных проектов принимаются на основании расчетов, выполненных в Excel, без использования специализированного ПО, основу которых как раз и составляли инструменты иностранной разработки. Правительство России поставило задачу импортозаместить такие продукты в ключевых отраслях экономики. Одним из индустриальных центров компетенций, на плечи которого легла задача по разработке решений, является ЦК «Железнодорожный транспорт и логистика».
В числе проектов, которым по заказу РЖД занимается ЦЭИ, – разработка программного комплекса для моделирования и прогнозирования пассажиропотоков.
«Сейчас в опытную эксплуатацию переданы первые три модуля этой системы, и мы надеемся, что разработанное в рамках ЦК решение станет лишь первой частью масштабного продукта, который будет содержать модули, посвященные прогнозированию грузопотоков и оценке социально-экономических эффектов от реализации крупных инфраструктурных проектов. За инфраструктуру на самом деле конкурируют грузы и пассажиры, и важно находить баланс между этими видами движения с точки зрения экономики. Таким образом, этот программный продукт позволит выполнять полный цикл вычислений, начиная от прогнозирования спроса и заканчивая оценкой финансового результата каждого нового инфраструктурного проекта. Причем не только железнодорожного», – рассказывает М. Фадеев.
Конструктор будущего
Первый модуль программного комплекса отвечает за прогнозирование междугородних и межрегиональных пассажиропотоков. В основе – детализированная информация об инфраструктурной сети ж/д и других видов транспорта, а также данные о социально-экономических параметрах территорий, от которых зависит спрос на пассажирские перевозки: численность населения, прогноз среднедушевых доходов населения и прочее. Все это влияет на совокупный платежеспособный спрос и в конечном итоге на пассажиропотоки.
«Многое зависит не от качества алгоритмов прогнозирования потоков, но и от исходных данных, со сбором которых есть определенные сложности: необходимо учесть не только данные о количестве проданных билетов, но и данные операторов мобильной связи, которые позволяют оценить объем перемещения абонентов и определить в том числе интенсивность передвижения на личном транспорте – откуда и куда приехали автомобили, сколько их было и сколько внутри пассажиров, – поскольку сегодня таких данных практически нет».
В этом же программном комплексе существует конструктор прогнозов, позволяющий моделировать сценарии развития транспортной инфраструктуры, например, в соответствии с Транспортной стратегией РФ до 2030 года с прогнозом до 2035 года или в соответствии с планом расширения и модернизации магистральной инфраструктуры, а также моделировать свои сценарии, например, если реализуется лишь часть проекта, сдвигается срок реализации и т. п. Кроме того, можно смоделировать сценарий социально-экономического развития страны, изменять динамику численности населения, валового регионального продукта субъектов, от чего зависит динамика спроса на пассажирские и грузовые перевозки.
Пользоваться такой системой смогут не только транспортные инженеры, но и руководители высшего звена. Существенный плюс – скорость обработки информации: можно многократно вносить изменения в сценарии прямо во время, например, совещаний, чтобы оценить эффективность принятых решений.
Сориентироваться на местности
Второй модуль системы – «Агломерация». Он рассчитан на внутрирегиональный уровень и, помимо прогнозирования внутренних пассажиропотоков, способен вести поиск оптимальных локаций для размещения транспортно-пересадочных узлов на территории с учетом дальнейшего распределения пассажиропотоков по городу в синхронизации с системой городского общественного транспорта. Программа также способна моделировать сценарии социально-экономического развития территории с учетом размещения новых жилых микрорайонов, производственных объектов и прочего, а также выявлять места, где инфраструктура испытывает дефицит пропускной способности, и предлагать на базе расчетов мероприятия по расшивке узких мест.
Третий модуль способен моделировать поведение пассажиров внутри транспортно-пересадочных узлов.
«При проектировании таких объектов не будет создаваться избыточная инфраструктура, в том числе площади, которые потребуют вбросовых инвестиций. Более того, можно будет определять оптимальную конфигурацию ТПУ, проектировать зоны коммерческих площадей под торговлю, места общественного питания, деловую инфраструктуру – например, коворкинги, что в настоящее время востребовано на вокзальных комплексах. Соответственно, все это приведет к возможности формирования дополнительной небилетной выручки пассажирских перевозок и позволит сделать ТПУ не только объектами транспортной инфраструктуры, но и центрами притяжения», – говорит М. Фадеев.
Таким образом, благодаря программным комплексам могут быть оптимизированы инвестиционные программы, сокращены сроки разработки, предложены экономические обоснования инфраструктурных проектов, достигнуты социально-экономические эффекты и многое другое.
На примере строящейся ВМС Москва – Санкт Петербург (объем инвестиций – 1,7 трлн руб.) эксперт объяснил, что подбор оптимальных параметров строительства с помощью такого «ассистента» может сократить объем инвестиций как минимум на 1%, то есть на 17 млрд рублей. Оптимизация же всего транспортного комплекса может экономить федеральному бюджету до 50 млрд руб. в год.
