Китайский опыт развития системы мультимодальных контейнерных перевозок

В условиях ускоряющейся глобализации, стремительное расширение международной торговли породило настоятельную необходимость в эффективных логистических системах. Мультимодальные перевозки контейнеров, как одна из форм интеграции различных видов транспорта, таких как железнодорожный, автомобильный, воздушный и морской, стали незаменимой частью современного управления цепочками поставок. Согласно данным Конференции ООН по торговле и развитию (UNCTAD), важность мультимодальных перевозок контейнеров в глобальной товарной торговле постоянно растет.

Однако, данные UNCTAD также указывают на то, что транспортные расходы Китая в глобальной цепочке поставок все еще высоки, особенно в сложных мультимодальных процессах, требующих пересечения нескольких транспортных узлов, что влияет на общую эффективность мультимодальной системы. С учётом резкого увеличения объёмов контейнерных перевозок по всему миру стали центральными вопросами для ученых в области логистики, как дальше оптимизировать сетевую структуру мультимодальных перевозок, как повысить качество обслуживания и общую эффективность.

ГРНТИ 06.81.12

EDN JIBYPJ

Макаренко Иван Андреевич – аспирант, ассистент кафедры логистики и управления цепями поставок Санкт-Петербургского государственного экономического университета. ORCID 0009-0002-6391-3694

Процесс развития контейнерных мультимодальных перевозок в Китае делится на три этапа:

• 1.    С 2000 по 2010 гг. мультимодальные перевозки в Китае все еще находились в зачаточном состоянии, и соответствующие исследования в основном были сосредоточены на создании и развитии системы контейнерных мультимодальных перевозок и связанных с этим системных дискуссиях.

• 2.    С 2011 по 2019 гг., с развитием и совершенствованием инфраструктуры, Китай начал уделять внимание более эффективным и экономически организованным мультимодальным перевозкам, а фокус исследований сместился на изучение соответствующих моделей и алгоритмов для оптимизации маршрутов, с ключевыми словами, такими как «модель оптимизации», «многокритериальное программирование», «генетический алгоритм», «нечеткий спрос» и «оптимизация маршрутов».

• 3.    С 2020 по 2024 гг. содержание исследований было более разнообразным, исследователи делали акцент на новые технологии.

Ключевое слово «контейнер» появилось самым ранним и было тесно связано с другими ключевыми словами. Ранними ключевыми словами являлись «железнодорожный транспорт», «транспортная сеть», «перевалочная станция» и «строительство», что свидетельствует о том, что исследования в области контейнерных мультимодальных перевозок на ранней стадии были сосредоточены на строительстве инфраструктуры, и начали постепенно выстраивать контейнерную мультимодальную транспортную систему за счет строительства портов, перевалочных станций и оптимизации транспортных сетей, заложив основу для быстрого развития логистической отрасли.

Ключевое слово «мультимодальные перевозки» появилось позже, и концепция мультимодальных перевозок постепенно созрела и получила широкое распространение, а также поочередно появились разнообразные виды мультимодальных перевозок, такие как «автомобильно-железнодорожный», «морской-железнодорожный» и «воздушно-железнодорожный», что свидетельствует о том, что многообразие путей мультимодальной транспортной системы постепенно конструируется, и различные виды транспорта могут быть гибко выбраны для адаптации к различным регионам и потребностям грузов.

С 2010 года постепенно активизировались такие ключевые слова, как «оптимизация пути», «кратчайший путь», «ограничение по времени», «управление расходами», «динамическое ценообразование» и «модель оптимизации», свидетельствующие о том, что конкуренция на рынке мультимодальных перевозок усилилась, а осведомленность об оптимизации затрат и эффективности начала расти.

С 2020 по 2024 гг. такие ключевые слова, как «модель оптимизации маршрута» и «низкоуглеродный мультимодальный транспорт», указывают на то, что «зеленые» и низкоуглеродные алгоритмы и модели оптимизации маршрутов по-прежнему являются актуальными горячими темами исследований. Появление таких ключевых слов, как «совместная оптимизация» и «интегрированная перевозка», свидетельствует о том, что исследователи начали уделять внимание повышению общей эффективности системы контейнерных мультимодальных перевозок, а содействие применению платформы обмена информацией стало будущим направлением исследований.

Статус-кво

С точки зрения политики, местные органы власти в Китае активно развивают мультимодальные перевозки и способствуют глубокой интеграции различных видов транспорта. Генеральная канцелярия Государственного совета издала План работ по содействию развитию мультимодальных перевозок, оптимизации и корректировке транспортной структуры (2021-2025 годы) в целях содействия строительству мультимодальной транспортной системы, повышения уровня мультимодального транспортного сообщения и внедрения инноваций в организационную модель мультимодальных перевозок.

С точки зрения строительства инфраструктуры и развития транспортного оборудования, Китай в целом быстро развивается, закладывая прочную основу для внедрения диверсифицированной и эффективной мультимодальной транспортной системы. Согласно «Статистическому бюллетеню по развитию транспортной отрасли за 2023 год», к концу 2023 года эксплуатационный километраж железных дорог, автомобильных дорог и внутренних водных путей в стране составит 15,9, 543,68 и 128 200 км, соответственно, а в портах по всей стране будет 2 878 причалов грузоподъемностью 10 тыс. тонн и выше, а также сертифицированы 259 аэропортов. Что касается распределения транспортных средств, то Китай располагает 22 400 железнодорожными локомотивами и 2 262 000 транспортных средств, имеется 118 300 судов водного транспорта и 4 270 зарегистрированных транспортных самолетов. Неуклонно продвигается строительство крупных логистических инфраструктур, таких как национальные логистические хабы, национальные системообразующие логистические базы и логистические парки.

С точки зрения масштабов мультимодальных перевозок, объем перевозок «железная дорога-вода» продолжает расти. Постепенно развиваются автомобильно-железнодорожные, воздушно-железнодорожные контейнерные интермодальные перевозки. Согласно статистике Китайской ассоциации контейнерной индустрии, по состоянию на 2023 год совокупный объем контейнерных железнодорожных и водных интермодальных перевозок в портах страны превысил 11,7 млн TEU, увеличившись в годовом исчислении на 11,7%. Железнодорожные контейнеры – сильный драйвер интермодальных перевозок, было отправлено 732 млн тонн грузов, т.е. наблюдался рост на 7,1% в годовом исчислении. В настоящее время вопросы, связанные с развитием автомобильно-железнодорожных и воздушно-железнодорожных мультимодальных перевозок, привлекли широкое внимание академического сообщества, в основном сосредоточившись на проектировании схемы интермодальных транспортных связей [1].

Развитие контейнерных мультимодальных перевозок в Китае.

Контейнерные мультимодальные перевозки переживают всплеск, и были достигнуты значительные успехи в расширении масштабов перевозок и повышении качества обслуживания, но, в то же время, в процессе развития также есть некоторые вызовы и проблемы:

• 1.    Нехватка типов контейнеров. В настоящее время типы контейнеров не в полной мере удовлетворяют разнообразные потребности различных грузоперевозок, а нехватка специальных контейнеров заметна при транспортировке грузов с высокой добавленной стоимостью, таких как скоропортящиеся и опасные грузы [2]. В то же время, развитие такой техники, как станции обработки грузов, станции перевалки контейнеров, складские помещения, спецтранспорт отстает с точки зрения технического уровня, автоматизации и интеллектуального управления [3], и необходимо дальнейшее продвижение применения различного автоматизированного оборудования [4].

• 2.    Недостаточность транспортной инфраструктуры. Сеть транспортных коридоров и поддерживающие ее комплексы логистических объектов построены недостаточно хорошо, и проблема соединения «последней мили» нуждается в решении [5]. Механизм связи между интегрированными хабами, такими как порты, железнодорожные грузовые станции и авиационные аэропорты, еще не совершенен [6], что стало ключевым фактором, ограничивающим углубленное развитие мультимодальных перевозок автомобильным, воздушным и другими видами транспорта, и ограничивает потенциальные преимущества мультимодальных перевозок в оптимизации общей эффективности логистики, улучшении эффективного распределения ресурсов и сокращении выбросов углерода.

• 3.    Плохое взаимодействие и обмен информацией, а также отсутствие механизма сотрудничества в отрасли. С быстрым развитием информационных технологий все виды транспортных документов постепенно реализуются в информационной среде. Например, использование коносамента в качестве ваучера на морской фрахт приводит к тому, что снижается совместимость с электронными системами с другими видами транспорта. Кроме того, текущая информация об интермодальных транспортных платформах открыта только для клиентов, что не способствует интеграции публичной информации операторами мультимодальных перевозок [7]. В результате работа соединительных звеньев разных видов транспорта не проходит гладко, а также возникают задержки и трата ресурсов в процессе переключения грузов между разными видами транспорта.

Проект «Цифровое и интеллектуальное совместное производство мультимодального транспортного оборудования на основе элементов данных», реализованный China Energy Group, повысил ценность отраслевых информационных ресурсов за счет устранения барьеров для обмена данными и позволил повысить эффективность производства более чем на 10%, снизить уровень запасов на 20%, снизить потребление энергии более чем на 10% и сократить время грузооборота более чем на 5%. Этот кейс демонстрирует потенциал обмена данными в области мультимодальных перевозок, подчеркивая актуальность и важность устранения барьеров для обмена информацией и содействия сотрудничеству.

В связи с проблемой «одиночного» типа контейнера и отставанием в развитии уровня модернизации в нынешней ситуации на мультимодальных перевозках в Китае, исследователи продолжают продвигать технологические инновации и повышение уровня производства контейнеров, которое не только внедряет инновации в структуре, материалах и функциях, но и интегрирует всестороннее применение различных новых технологий. С точки зрения конструкции, использование полуконтейнеров повышенной вместимости повышает скорость погрузки и разгрузки грузов, снижая при этом затраты на логистику и выбросы углерода [8]. С помощью структурной топологической оптимизации можно сэкономить затраты на производство контейнеров и снизить конструкционный вес контейнеровозов [9]. Разработка и применение разборных контейнеров снижают эксплуатационные расходы и способствуют устойчивому развитию [10].

Что касается материалов, Ма и соавт. [11] использовали композиты Baydur для замены традиционных материалов из углеродистой стали для проектирования новых контейнеров. Ло Яньпин [12] применил изоляционные материалы с низкой теплопроводностью к транспортному оборудованию холодовой цепи. Взяв в качестве примера рефрижераторные контейнеры, в дополнение к существующим рефрижераторным контейнерам с пластинчатыми батареями, рефрижераторным контейнерам с жидким азотом или сухим льдом, предприятиям необходимо внедрять более совершенные высокопроизводительные рефрижераторные контейнеры. Мяо Сяоюй и соавт. [13] изучили и определили общее техническое состояние железнодорожных рефрижераторных контейнеров с литиевыми батареями (холодильное хранение) из требований к транспортировке пяти железнодорожных рефрижераторных контейнеров, включая холодоизоляцию, мониторинг в режиме реального времени, экономичность, безопасность и стабильность, а также стандартизацию, заполняя технический пробел железнодорожных рефрижераторных контейнеров нового энергетического типа Китая.

В последние годы в процесс сбора информации о контейнерах и сборке грузов были привнесены различные новые технологии. С точки зрения сбора информации и мониторинга состояния, комплексное применение технологии идентификации с использованием радиочастотной идентификации (RFID), технологии позиционирования Global Navigation Satel-lite System (GNSS), технологии сбора данных с датчиков и технологии Интернета вещей [14] улучшило прослеживаемость контейнерных мультимодальных перевозок. Интегрируя технологию LiDAR и алгоритмы глубокого обучения изображений, можно отслеживать аномальные условия внутри контейнера, тем самым еще больше повышая безопасность транспортного звена.

Касаемо оптимизация маршрутов мультимодальных перевозок, с постоянным совершенствованием строительства сети транспортных каналов, перевозчики имеют все более широкий выбор интермодальных видов транспорта. Чтобы оптимизировать эффективность перевозок, перевозчикам необходимо всесторонне учитывать транспортные расходы, временные затраты, а также «зеленые» и низкоуглерод-ные неопределенные факторы риска и другие условия для принятия решений по оптимизации плана мультимодальных перевозок. С точки зрения применения алгоритма планирования маршрута, Wu Yabo и соавт. [15] взяли стоимость и время транспортировки в качестве целевой функции, выбрали маршрут Шанхай – Алашанькоу в качестве начальной и конечной точек мультимодальных перевозок и использовали оптимизацию генетического алгоритма для решения проблемы.

Zhu и соавт. [16] создали модель совместной оценки мультимодальных перевозок на основе нейросетевого алгоритма обратного распространения (BP), что повысило точность оценки модели. В последние годы «зеленый» мультимодальный транспорт стал горячей темой исследований среди ученых. В процессе построения моделей выбора маршрутов мультимодальных перевозок минимизация выбросов углерода часто принимается в качестве одной из основных целей оптимизации. Yu [17] всесторонне рассмотрел стоимость транспортировки и стоимость выбросов углерода и использовал генетический алгоритм для решения модели оптимизации с целью минимизации общих затрат на транспортировку.

В настоящее время большинство ученых склонны использовать моделирование для проверки эффективности алгоритмов оптимизации траекторий, но существует мало эмпирических исследований и практических применений, которые ограничивают преобразование и применение результатов исследований. Кроме того, тестирование и оценка надежности алгоритма – это область, которую необходимо усилить в будущих исследованиях, чтобы обеспечить стабильность и надежность алгоритма в различных сценариях.

Возвращаясь к проблеме обмена данных, создание цифровой и интеллектуальной информационной платформы позволит усилить мультимодальную транспортную систему, в которой станет возможным осуществлять обмен информацией и обновление в режиме реального времени между различными транспортными звеньями, тем самым упрощая формальности, сокращая время ожидания и транзитные связи, а также повышая уровень транспортных услуг. В основном ученые проводят исследования по трем направлениям: построение архитектуры платформы, аналитика бизнес-процессов, а также безопасность и защита конфиденциальности для создания платформы для обмена информацией.

Chen Zhiwei и соавт. [24] создали систему управления информацией о мультимодальных перевозках, разработав базовые модули, модули обработки больших данных в реальном времени, модули блок-чейна, прикладные модули, пользовательские модули и другие модули, в сочетании с технологией Интернета вещей, технологией обработки потоков больших данных в реальном времени, технологией связи 5G и технологией искусственного интеллекта.

С точки зрения интеллекта бизнес-процессов, создание услуг по управлению данными реализует весь процесс цифрового и визуального управления посредством обмена, взаимосвязи и совместного использования информации. В то же время, он может предоставлять информацию о спросе на транзакции, способствовать сопоставлению транзакций [25] и эффективно интегрировать логистическую информацию. Служба поддержки принятия решений осуществляет непрерывный мониторинг и динамическую корректировку на основе информации в режиме реального времени через информационную платформу, чтобы реализовать весь процесс интеллектуального принятия решений от складирования, погрузки и транспортировки груза [26].

Создание цифровой и интеллектуальной платформы для обмена информацией неотделимо от исследований в области шифрования данных, сетевой безопасности, контроля доступа, прочих мер безопасности и защиты конфиденциальности. В настоящее время исследователи осознают проблемы информационной безопасности и защиты конфиденциальности, вызванные развитием технологии больших данных, и активно используют технологии блокчейна, смарт-контракты, распределенные реестры, механизмы надзора, управление узлами и управление разрешениями [27], для постоянного продвижения оптимизации безопасности информационных платформ мультимодальных перевозок.

В настоящее время построение информационной платформы контейнерных мультимодальных перевозок постепенно перешло от единой функции к интеграции и интеллекту, но все еще существуют некоторые узкие места:

• 1.    Стандарты данных между различными видами транспорта не являются единообразными, а затраты на интеграцию и координацию ресурсов высоки.

• 2.    Ограниченный уровень динамического реагирования. Существующая платформа полагается на исторические данные для обучения и имеет слабую способность динамически регулировать неопределенности, такие как колебания спроса и чрезвычайные ситуации.

• 3.    Риск обмена данными. Существует мало исследований по безопасности и защите конфиденциальности в области контейнерных мультимодальных перевозок, а существующий механизм защиты конфиденциальности не может полностью охватить все аспекты жизненного цикла данных, поэтому необходимо укреплять и совершенствовать механизм защиты сетевой безопасности ключевой информации.

В мнениях об ускорении развития мультимодальных перевозок предлагается поощрять создание платформы технической поддержки на основе блокчейна и использовать технологию блокчейн для укрепления обмена информацией, делового сотрудничества и совместного использования ресурсов между мультимодальными транспортными предприятиями. Вместе с соответствующими политиками, необходимо изучить, как объединить блокчейн с искусственным интеллектом (ИИ), Интернетом вещей (IOT) и другими технологиями для создания адаптивной логистической сети с полной прослеживаемостью, чтобы обеспечить совместное использование в режиме реального времени и безопасную передачу данных во всех звеньях цепочки поставок, а также помочь нескольким участникам получить доступ к статусу товаров в режиме реального времени.

В данной области уже существует пример: платформа TradeLens, совместно разработанная Maersk и IBM, использует технологию блокчейн, чтобы сделать информацию о цепочке поставок прозрачной, безопасной и эффективной, а также эффективно оптимизировать процесс обмена документами.

Также предлагается установить и усовершенствовать систему правил ведения операций, выплат и расчетов. С помощью распределенного реестра, алгоритма шифрования и механизма смарт-контракт реализует автоматический расчет условий контракта и обмен информацией при транспортировке товаров. Одной из важных тем для дальнейшего исследования, может быть, потенциал применения смарт-кон-трактов в условиях экологических ограничений, таких как автоматическая корректировка распределения затрат и операционных стратегий на основе выбросов углерода в процессе транспортировки, чтобы способствовать экологизации транспортного процесса.

Заключение

Несмотря на активное развитие Китая в области мультимодальных контейнерных перевозок, большой парк транспортных средств и вовлеченность научного сообщества по данному направлению, существует ряд проблем, которые еще предстоит решить. Из основных вызовов можно выделить техническую нехватку типажа различных видов контейнеров, наличие проблемы с взаимодействием звеньев транспортной сети, проблему обмена и защиты данных, внедрения и синхронизации новых технологий, а также недостаток практического применения наработанных исследований в области мультимодальных перевозок контейнеров.