Россия: Начало масштабного коммерческого внедрения системы мониторинга состояния пассажирских вагонов (АИС МСПВ) на парке перевозчика «Гранд Сервис Экспресс» стало одним из значимых событий на рынке в начале 2026 года. В ходе презентации проекта ROLLINGSTOCK пообщались с руководителями проекта внедрения системы в ГК «Ключевые системы и компоненты» (ГК КСК) и узнали ряд деталей.
Изначально сотрудничество по АИС МСПВ начиналось с другим пассажирским перевозчиком – «Федеральной пассажирской компанией» (ФПК). Как идет это сотрудничество?
Дмитрий Жуков, гендиректор «КСК Элком»: Совместно с ФПК была проведена пилотная эксплуатация системы на двух типах вагонов. По итогам испытаний система была признана успешной и внедрена в эксплуатацию на вагонах габарита Т в составе поездов «Красная стрела».
Какие промежуточные результаты опытной эксплуатации АИС МСПВ были получены?
Дмитрий Жуков: В ходе опытной эксплуатации АИС МСПВ было подтверждено более 92% всех выявленных системой отказов. Это свидетельствует о высоком уровне валидации и достоверности получаемых данных. Вместе с тем не все математические алгоритмы системы удалось проверить в полном объеме из-за ограниченного количества вагонов, задействованных в пилотном проекте, – некоторые события за время испытаний не происходили. В целом, полученные результаты позволяют сделать вывод о высокой эффективности АИС МСПВ и дают основания для дальнейшего развития и масштабирования системы на более крупный парк вагонов, что мы и реализуем в рамках сотрудничества с компанией «Гранд Сервис Экспресс».
Интересна предыстория создания системы. Так, на старте одного из проектов мы столкнулись, казалось бы, с очень простой проблемой: в вагоне не работал кондиционер. Для выяснения причины сначала был приглашен представитель производителя климатического оборудования. Он провел диагностику и подтвердил, что сам кондиционер исправен и функционирует в штатном режиме. Следующей версией стала неисправность преобразователя, отвечающего за питание системы. Однако и производитель преобразователей, проведя проверку, заявил, что с их оборудованием всё в порядке.
Продолжая историю, дело дошло и до «КСК Элком», как изготовителя системы управления. Тогда прозвучало предположение, что неисправно электрооборудование нашего производства. И процесс последовательного выявления потенциальных причин отказа занял примерно две недели. Благодаря АИС МСПВ мы убедились, что можно оперативно получать полную информацию о причинах поломок и предотказных состояний, не выходя из кабинета. Это позволяет избежать длительных и трудоемких «разборов полетов» и существенно экономить время на диагностику и устранение проблем.
Именно поэтому АИС МСПВ – это один из ключевых инструментов, который позволяет в несколько раз сократить затраты на обслуживание подвижного состава, особенно в сложных и нестандартных случаях. Кроме того, внедрение такой системы дает возможность производителю подвижного состава получать оперативную и объективную обратную связь о работе оборудования в реальных условиях эксплуатации.
Заявленная цель – прогнозирование отказов за две недели до инцидента. Удалось ли выйти на такой горизонт в ходе опытной эксплуатации?
Дмитрий Жуков: Две недели – это обозначенный целевой ориентир. Алгоритмы АИС МСПВ фиксируют признаки деградации каждого узла и формируют прогноз индивидуально. Например, по аккумуляторным батареям система действительно способна заранее – за две недели – предупредить о возможном полном разряде и деградации, если сохраняются текущие условия эксплуатации, неполный заряд или недостаточный уровень электролита. Аналогичные прогнозы формируются и по компрессорам. По ряду узлов система может предсказывать отказ за три недели, за месяц.
Михаил Окороков, руководитель департамента инновационного развития «КСК Элком»: У системы есть два инструмента для предиктивной аналитики. Первый – это выявление предотказного состояния. Пример привел Дмитрий. Аккумуляторная батарея может прослужить еще несколько месяцев, но если в цепи заряда наблюдаются слишком высокие напряжения, система однозначно сигнализирует о том, что это приведет к её ускоренной деградации. Здесь прогноза нет – это точные данные.
Второй инструмент – это математическая модель, которая работает для пяти ключевых систем вагона. В их число входят буксы, туалетные комплексы, системы кондиционирования и их преобразователи. На сегодняшний день эта модель позволяет делать точные прогнозы о возможных отказах за несколько суток до инцидента.
Однако следует учитывать, что пока у нас выборка по парку, как и сказал Дмитрий, небольшая. Так, мы подключили 10 вагонов к АИС МСПВ в течение одного месяца. За этот период был зафиксирован один отказ туалетного комплекса. Прогноз этого отказа система выдала за четверо суток до инцидента, зафиксировав нестандартную аномалию – изменение токопотребления компрессора. Тем не менее, один подтвержденный кейс – это пока недостаточно для полноценной статистики.
Планируется ли дорабатывать систему АИС МСПВ под установку на поезда метро или электропоезда?
Дмитрий Жуков: Уже разработана такая система для электропоездов «Иволга» по заказу компании, которая осуществляет их обслуживание («МВПС-Сервис». – Прим. Ред.). Она находится в стадии опытной эксплуатации.
Михаил Окороков: В настоящее время мы исследуем возможность внедрения системы на вагонах метро. Основное внимание уделяется организации централизованного сбора телеметрии. Если технические решения позволят, то мы готовы реализовать этот проект. Если нет, то мы планируем локализовать диагностику, предиктивный анализ непосредственно внутренних блоков с передачей в систему управления верхнего уровня и информированием машиниста о текущей ситуации.
Дмитрий Жуков: Важно понимать, что АИС МСПВ — это платформа, внедрение которой требует выполнения ряда последовательных шагов. Во-первых, для применения системы на других видах транспорта необходимо получить разрешение на передачу данных телеметрии. Это очень важный и непростой вопрос. Во-вторых, требуется производство специализированных устройств для сбора и передачи информации — это отдельный этап. В-третьих, необходимо разработать и адаптировать алгоритмы под конкретные параметры и особенности каждой модели техники. Это включает в себя как программирование, так и аналитическую работу. базовая архитектура АИС МСПВ уже готова, но для каждого нового типа подвижного состава потребуется индивидуальная адаптация платформы.
Беседовал Алексей Столчнев
Следите оперативно за новостями рынков подвижного состава в каналах ROLLINGSTOCK в Telegram и MAX