Роль цифровизации в управлении дорожными активами

Управлению дорожными активами уделяется пристальное внимание как в России, так и за рубежом. В частности, широкую известность получили работы по трансформации управления дорожными активами в рамках Программы Центральноазиатского регионального экономического сотрудничества (ЦАРЭС) [1]. Весомый вклад в эту деятельность вносят ученые России и стран СНГ [2, 3].

При ограниченных ресурсах возникает потребность в рациональном распределении средств, ежегодно выделяемых на работы по ремонту, содержанию и реконструкции автомобильных дорог (далее — дорожные работы). Задача управления дорожными активами состоит в том, чтобы средства были наилучшим образом распределены на конкретные автодороги или участки авто­дорог и на конкретные виды дорожных работ с тем, чтобы максимизировать получаемые выгоды в рамках действующих бюджетных ограничений. Под выгодами понимается повышение безопасности, снижение суммы расходов на дорожные работы и затрат пользователей автодорог на автомобильные перевозки.

Вторая задача управления дорожными активами — определение оптимального плана ежегодного финансирования на перспективу, который обеспечит достижение минимально приемлемого или целевого уровня обслуживания (состояния) автомобильных дорог к определенному сроку.

При этом рассматриваются не краткосрочный, а среднесрочный и долгосрочный горизонты планирования — на перспективу 3–5 лет и более (например, на 20-летний период). В процессе планирования на последующие годы учитываются результаты, достигаемые за предыдущие периоды.

Центральным элементом при решении указанных задач является система управления дорожными активами (СУДА). Ее реализация неотделима от применения цифровых технологий [1], обеспечивающих выполнение следующих функций СУДА:

• Сбор, хранение и предоставление статических, то есть редко изменяющихся данных. Это инвентаризационные данные дорожных активов (электронная карта дорог).
• Сбор, хранение и предоставление динамических данных, которые требуют регулярного обновления. Например, это текущее состояние автодорог, интенсивность движения, места и количество ДТП, выполненные дорожные работы и их стоимость.
• Анализ данных с целью обоснования приоритетов, ранжирования дорог и участков дорог по приоритетности и распределения финансирования дорожных работ по приоритетности автодорог и по различным видам работ.

При этом для реального управления дорожными активами СУДА должна быть интегрирована в институциональную структуру (организационная структура, компетентные кадры, ответственность, процедуры сбора данных и принятия решений, система подготовки персонала), систему планирования сети автодорог, процедуры финансирования и бюджетных ассигнований для автодорожного сектора, а также в реализацию работ по содержанию автомобильных дорог (рис. 1).

Рис. 1. Структура управления дорожными активами [1]

В частности, критически важное значение имеют данные. Если они неполные, неточные, фрагментированные, то их не могут использовать лица, принимающие решения. Работа с данными требует системности и методологически выверенного подхода [4].

Реализованная СУДА дает ответы на следующие вопросы управления дорожными активами [2]:

• Где, в какой очередности, какие и с какой стоимостью дорожные работы необходимо выполнить в пределах отведенных денежных средств? Насколько при этом повысится транспортно-эксплуатационное состояние сети дорог, отдельной дороги, участка?
• Сколько требуется денежных средств для выполнения полного перечня дорожных работ, необходимых для доведения эксплуатационного состояния до заданных нормативных требований, с указанием, где, в какой последовательности, какие и с какой стоимостью работы необходимо произвести?
• Как изменится состояние дорог при различных сценариях финансирования и стратегиях ремонта, в том числе с прогнозом на несколько лет?

Такой подход представляет собой значительный шаг вперед по сравнению с традиционным подходом, нацеленным на 100%-ное освоение ежегодного бюджета и выполнение как можно большего объема дорожных работ в рамках имеющихся ограничений финансирования.

Тем не менее существуют и недостатки, а значит, и потенциал улучшения. В частности, приоритетность определяется постфактум: на основе данных о концентрации ДТП определяются аварийноопасные места, на основании данных о снижении интенсивности движения выявляются проблемные места с точки зрения экономической эффективности.

Современный подход к управлению активами, в том числе дорожными, основан на оценке рисков.

Подход стандартов серии ГОСТ Р 55.0.00/ИСО 55000

В 2014 году были приняты первые три стандарта серии ISO 55000 Asset management. Преимущественная область их применения — управление физическими активами, такими как оборудование, машины, объекты инфраструктуры, недвижимости. В России разработаны и введены в действие идентичные стандарты серии ГОСТ Р 55.0.00.

В последующем эта серия стандартов была расширена и обновлена. В настоящее время технический комитет ISO/TC 251 работает над пересмотром терминологического стандарта (ISO 55000) и стандарта, устанавливающего требования к системам управления активами (ISO 55001). В России этой работой занимается ТК86 — Технический комитет по стандартизации «Управление активами» (секретариат ТК86 ведет НПП «СпецТек»).

Если окинуть взглядом эти стандарты, то можно выделить основные идеи, принципы, элементы, требования. Но если существует некий краеугольный камень, на котором стоит все здание, то вот он: управление активами преобразует цели организации в относящиеся к активам решения, планы и виды деятельности, используя подход, основанный на оценке рисков [5, п. 2.1].

Таким образом, стандарты устанавливают риск-ориентированный подход к управлению активами, и для принятия решений, связанных с активами, организация должна оценить риски. А оценив риски, она должна найти баланс между затратами и рисками, с одной стороны, и требуемой производительностью — с другой стороны [5, п. 2.4.1].

Нахождение баланса иллюстрируется на рис. 2. Улучшение одного из трех факторов приводит к ухудшению по крайней мере одного другого. Нахождение непосредственно на одной из сторон треугольника (рис. 2) означает, соответственно, нулевой риск, нулевые затраты, максимальную производительность. Если отдать предпочтение, например, снижению риска, то точка баланса приблизится к горизонтальной стороне треугольника и удалится от других сторон, что эквивалентно увеличению затрат и/или снижению производительности.

Рис. 2. Балансировка затрат, рисков и производительности

Общее представление об управлении активами признает изменчивость указанного баланса и декларирует необходимость его нахождения в разные периоды времени, в том числе на этапе эксплуатации [5, п. 2.4.1]. Организация, эксплуатирующая дорожные активы (эксплуатант), должна на постоянной основе оценивать риски, связанные с активами, и принимать решения с учетом оценки рисков.

Для этого эксплуатант должен определить и использовать критерии принятия решений [6, п. 4.2], основанные на оценке риска и величины потерь [7, п. 10.3.1]. Разработать, внедрить и поддерживать в рабочем состоянии процессы для инициирования предупреждающих действий и диагностики, выполняемых до того, как риски станут неприемлемыми. Эти процессы должны учитывать выявление потенциальных отказов, повреждений, дефектов, тенденций их развития и рисков, использование технологий, соразмерных с риском, величиной потерь и ожидаемым эффектом, изменения в планах управления активами с учетом предупреждающих действий [7, п. 10.3.1].

Когда речь идет о рисках, говорится о будущем. Таким образом, подход состоит в предупреждении возможных в дальнейшем неблагоприятных событий (снижение безопасности движения, появление мест концентрации ДТП, снижение интенсивности движения), а не в реагировании постфактум.

Для принятия решений в данном случае необходимы соответствующие методики, инструменты, которые позволяют провести количественную оценку рисков и ранжирование (приоритизацию) дорог и участков дорог по убыванию риска в СУДА.

Индексы технического состояния

Поскольку риск — это сочетание вероятности события и его последствий, необходимы инструменты и методики для измерения его составляющих. В связи с этим весьма востребованным инструментом стал так называемый индекс технического состояния (ИТС).

Основные свойства ИТС:

• это безразмерная нормированная величина, как правило от 0 до 100, или от 0 до 1, где 0 — наихудшее значение ИТС, а 100 (или 1) — наилучшее;
• это интегральный показатель, который объединяет разнородные результаты оценки технического состояния активов (данные технической диагностики, инструментального контроля, измерений, осмотров) в единую величину;
• это показатель, который посредством весовых коэффициентов может учитывать влияние той или иной составляющей на результирующее значение ИТС;
• это масштабируемая величина, применимая на всех уровнях разукрупнения активов и принимающая одинаковое значение при одинаковом уровне технического состояния.

Указанные свойства ИТС позволяют создать единую шкалу, которая служит основой для ранжирования активов, объективного сравнения их технического состояния, определения приоритетов. В простейшем случае ранжирование активов может быть проведено по величине ИТС, что позволит выделить активы в наилучшем состоянии и определить для них соответствующую стратегию дорожных работ.

Поскольку вероятность неблагоприятного события связана с техническим состоянием актива, величина ИТС используется в моделях расчета вероятности и прогнозирования риска для выработки предупреждающих воздействий.

Механизм ИТС активно используется в различных отраслях. Прежде всего, это энергетика, основой которой являются объекты электрических станций и сетей. В стандарте CNAIM [8] в качестве аналога ИТС применяется Health Score, на основе которого рассчитывается вероятность отказа (PoF). Последствия отказа (CoF) берутся из обширных справочных данных в приложениях к стандарту. Объединение PoF и CoF дает показатель риска в денежном выражении.

В российской энергетике внедрены и действуют методики [9, 10], основанные на ИТС. Для прогнозирования ИТС используется простейшая линейная модель, а оценка вероятности отказа связана с ИТС через постоянный коэффициент. Известны проекты [11] создания вычислительной платформы, обеспечивающей расчет, оперативный перерасчет и мониторинг ИТС корпоративного уровня. Действует отраслевая система мониторинга.

Примерами разработки и применения аналогичного ИТС могут быть нефтегазовая отрасль [12], водопроводно-канализационное хозяйство [13]. Имеются аналоги ИТС и в дорожной отрасли. Например, индекс состояния дорожного покрытия — Pavement Condition Index (PCI) [14] — и методики интеграции PCI с оценкой риска [15].

Индекс PCI обеспечивает оценку текущего состояния дорожного покрытия на основе повреждений, наблюдаемых на его поверхности. Он обеспечивает объективную и рациональную основу для определения потребностей и приоритетов в техническом обслуживании и ремонте. То есть обеспечивает ранжирование дорог и участков дорог по приоритетности их ремонта.

Выводы

Роль цифровых технологий при риск-ориентированном подходе многократно возрастает. Это связано с необходимостью сбора и обработки больших данных (Big Data) о техническом состоянии активов, мониторинга рисков и реализации моделей их прогнозирования.

С этой целью могут использоваться как функциональные модели, точность которых невысока, так и модели на основе искусственного интеллекта [16].

Во втором случае на транспортные средства с регулярными маршрутами, такие как мусоровозы и общественный транспорт, устанавливаются камеры и датчики для фиксации дорожных дефектов. Многократно и регулярно проезжающие по одному и тому же маршруту транспортные средства фиксируют дефекты в развитии. Параллельно собираются местные наблюдения за погодой, чтобы учитывать условия развития дефектов.

В дальнейшем ключевая роль отводится машинному обучению алгоритма прогнозирования, который обучается на эталонных данных с предположением, что дефекты будут развиваться аналогичным образом. Это позволяет алгоритму выявлять в собираемых данных известные тенденции и сигнатуры и прогнозировать развитие дефектов дорожного покрытия в режиме реального времени для последующего расчета рисков и определения приоритетности ремонта дорог.