МОДЕЛИРОВАНИЕ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПЕРЕГРУЗКИ НАВАЛОЧНЫХ ГРУЗОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ ПОРТОВЫХ ТЕРМИНАЛОВ

Перевалка навалочных грузов – это один из самых чувствительных к сбоям процессов в порту. Здесь критично всё: время швартовки судна, производительность техники, равномерность загрузки трюмов, минимизация потерь груза и пыли, а также синхронизация с железнодорожным и автомобильным транспортом. Любая несогласованность приводит к простоям судов, росту издержек и экологическим рискам.

Сегодня порты решают эти задачи не только за счёт новой техники (мобильных погрузчиков, стакеров, телескопических транспортёров), но и за счёт цифровых инструментов. Цифровой двойник терминала позволяет заранее «проиграть» сценарии перегрузки, увидеть узкие места и подобрать оптимальный состав и расстановку оборудования.

Цифровые двойники сейчас актуальны. По данным Grand View Research, сегмент в транспорте и логистике растёт каждый год и к 2028 году доберётся до 86,09 млрд долларов. Для портов, где навалочные грузы – это большая часть грузооборота, такие технологии становятся не просто новинкой, а рабочим инструментом для снижения расходов и роста конкурентоспособности.

Он собирает в одну картину все важные данные: параметры судов, характеристики груза, возможности техники, инфраструктуру терминала и погоду. На этой базе модель прогоняет процесс перегрузки и выдаёт понятные рекомендации. Например, подсказывает, сколько единиц техники нужно в пиковые сутки, как распределить груз по трюмам, чтобы не было крена, и как синхронизировать подачу вагонов и грузовиков.

Особенно заметны результаты в ключевых зонах. Двойник помогает организовать прибытие судна «точно в срок», чтобы оно не стояло на рейде: чем быстрее оно встанет к причалу, тем быстрее начнётся перегрузка и тем меньше будет пыления и потерь. Модель считает оптимальную последовательность загрузки и не даёт появиться крену – это критично для длинных балкеров.

Часто лимитом становится не мощность техники, а подача вагонов и грузовиков, и именно здесь цифровой двойник увязывает графики. Когда судно готово, вагоны уже стоят на путях, а в складах есть свободные ёмкости. Точные расчёты скорости подачи, высоты сброса и равномерности распределения груза заметно снижают просыпание и пыление. А ещё модель подсказывает, где и когда выгоднее поставить мобильный комплекс, чтобы закрыть пиковые объёмы без новых капитальных линий.

Хорошим примером применения цифрового двойника является Новороссийский морской порт. Там хотели нарастить грузооборот по навалочным грузам до 1,2 млн тонн в год.

Вместо того чтобы сразу менять инфраструктуру, сделали цифровой двойник терминала и заложили в него все ключевые зоны: морской, железнодорожный и автомобильный фронты, склады, КПП и буферную зону ж/д фронта. Модель получилась очень близкой к реальности: в неё внесли технические характеристики объектов, текущую логистику и структуру грузопотока.

Результаты показали сразу несколько проблем: вагоны и контейнеры стояли неудачно и создавали заторы, из‑за неравномерной загрузки трюмов приходилось делать лишние манёвры, а на отдельных участках груз просыпался из‑за слишком высокой точки сброса.

С помощью модели подобрали простые, но рабочие решения: скорректировали высоту складирования и расположение буферных зон, перераспределили мобильные комплексы по причалам с учётом длины судов, настроили синхронизацию подачи вагонов с графиком разгрузки. Разные варианты сначала протестировали в цифровой среде, что позволило выбрать самый эффективный без остановки способ работы терминала. Итогом применения стала возросшая пропускная способность, ускорение оборота грузов, а клиенты стали получать сервис быстрее.

Эффект от цифрового двойника легко перевести в рубли. Для зерна, угля и удобрений даже 1–2% потерь – это миллионы рублей в год, и двойник помогает их сократить.

Оптимизация швартовки, загрузки и синхронизации с транспортом уменьшает стояночное время судов. А значит, порт успевает обработать больше судов и заработать больше. Цифровой двойник закрывают пиковые объёмы без строительства новых стационарных линий. Меньше пыли и просыпей — меньше рисков, штрафов и лучше репутация терминала. А прогноз пиков грузопотока и возможных отказов техники позволяет заранее готовить ресурсы и не срывать сроки.

Простой расчёт: при обработке 5 млн тонн зерна в год сокращение потерь на 1–2% и ускорение погрузки на 15–20% дают ощутимую экономию в миллионы рублей. Плюс порт успевает обслужить больше судов, а это прямая выручка.

Чтобы модель работала как надо, нужны хорошие данные. Для навалочной перевалки используют датчики на технике, LiDAR и камеры, метеостанции, системы позиционирования судов и вагонов, IoT‑платформы. Искусственный интеллект анализирует всё это и строит прогнозы, а алгоритмы оптимизации подсказывают, как лучше распределить ресурсы. Чем полнее интеграция, тем точнее картина и полезнее рекомендации.

При этом на практике встречаются сложности. Бывает непонятно, какая будет выгода, и появляется страх больших затрат. Данные живут в разных системах: на причалах, складах, ж/д фронте. И бывает, что их непросто собрать в одну модель.

У персонала не всегда хватает навыков для работы с новыми инструментами. Лучше всего начинать с малого: взять один причал, одну задачу и один тип груза.

Таким образом, цифровой двойник для навалочной перевалки – это не про моду, а про реальные результаты. Он позволяет заранее увидеть узкие места, протестировать разные варианты работы техники и выбрать лучшее решение без остановки терминала. Опыт Новороссийского порта доказывает: даже точечное внедрение даёт заметный эффект. Растёт пропускная способность, падают издержки, клиенты получают сервис лучше.

В будущем такие модели станут стандартом. Их будут использовать не только для планирования, но и для автономного управления техникой, прогноза отказов и экологического мониторинга. Это сделает перевалку навалочных грузов быстрее, дешевле и безопаснее, а порты конкурентоспособнее на мировом рынке.