Согласование ж/д-перевозок с 3 дней до 15 минут: Networks Energy хочет сделать Казахстан мировым R&D-центром по логистике
Networks Energy уже 12 лет разрабатывает программные решения для железнодорожной отрасли. Компания начинала с цифровизации документооборота и за это время, по словам ее основателя Бахыта Ержанова, перевела почти все операции между грузоотправителями и «Қазақстан темір жолы» в онлайн.
За последний год Networks Energy перешла к следующему этапу – созданию систем для планирования и управления железнодорожными перевозками и формированию R&D-направления.
В уже традиционном ежегодном интервью Digital Business Бахыт Ержанов рассказал, как новые решения должны ускорить согласование заявок, повысить пропускную способность станций и сделать перевозки более предсказуемыми.
«20% расходов приходится на исследования и разработки»
— Бахыт, в прошлый раз мы беседовали в апреле 2025 года. С тех пор прошло чуть больше года. Какие результаты лучше всего показывают, как изменилась Networks Energy за это время?
— Первое – перешли от цифровизации документооборота к управлению перевозочным процессом. За 12 лет работы в отрасли нам удалось перевести в онлайн 99,9% всех железнодорожных накладных, оформление заявок на перевозку, а также большинство операций между грузоотправителями и КТЖ. Уровень электронного обмена с соседними железными дорогами Китая, России, Азербайджана, Кыргызстана и Узбекистана составляет 80%. На границе с Китаем автоматизация позволила сократить объем ручной работы с перевозочными документами на 90%. Уже запустили безбумажную технологию взаимодействия с Россией, сейчас ведем тестирование перехода на аналогичный формат с азербайджанской железной дорогой, а также планируем внедрение безбумажной технологии с железными дорогами Узбекистана и Китая.
С начала 2026 года перешли к следующему этапу – разработке систем для планирования и управления ж/д-перевозками.
Второе – вдвое увеличили команду. Сейчас штат насчитывает почти 80 человек. В основном наняли разработчиков и специалистов по высоконагруженным системам.
Третье – сформировали собственное R&D-направление. Около 20% наших расходов приходится на исследования и разработки. Приобрели шесть GPU-серверов NVIDIA (мощные компьютеры с графическими процессорами, предназначенные для обучения и работы ИИ-моделей – прим.DB) и начали создавать решения на базе ИИ.
— Какие продукты появились после перехода к управлению перевозками?
— За год разработали около 10 сервисов: часть из них еще в разработке, а другая — уже на стадии пилота.
Основное решение – АСУ ДИСП. Это система автоматического согласования заявок от грузоотправителей с учетом загрузки всей железнодорожной инфраструктуры.
В основу данного решения были заложены классы алгоритмов по решению транспортных задач, математические модели по обслуживания потоков заявок, эвристические модели нахождения оптимальных решений распределения вариантов.
В состав АСУ ДИСП также входит модуль «Поездная обстановка». Он представляет собой визуальную интерактивную карту всей железной дороги протяженностью 20 тысяч км, поделенную на зоны, на которой отображается фактическая вагонная и поездная обстановка.
Отдельное направление – SortFlow, система автоматизации процессов внутри ж/д-станции.
Карта железной дороги в реальном времени
— Как работает «Поездная обстановка»?
— Это своего рода «Яндекс Карты» для железной дороги. Свободные участки отмечаются зеленым, умеренно загруженные участки отображаются желтым, перегруженные – красным, данные обновляются в режиме онлайн.
Раньше сотрудникам КТЖ приходилось вручную формировать различные справки, собирая данные из разных источников. Теперь обстановку на всей сети можно увидеть в одном интерфейсе и быстрее принимать решения: менять маршруты, перенаправлять поезда или ограничивать прием заявок.
К модулю также подключили ИИ-агента на базе Qwen (семейство языковых ИИ-моделей Alibaba, аналог ChatGPT – прим.DB). Дважды в сутки он анализирует сеть и формирует отчеты о загрузке и основных событиях.
— Основной частью АСУ ДИСП стал проект по моделированию поездообразования и поездопотоков, который вы запустили в феврале. Какую задачу он решает?
— Для проекта создали виртуальную модель ж/д-сети. Она учитывает пропускную способность перегонов и сортировочных станций, ограничения на пограничных переходах, правила формирования поездов (нормы, которые определяют, какие вагоны объединять в состав, по какому маршруту и через какие станции он должен следовать) и технологические окна – периоды, когда движение ограничено из-за ремонта.
АСУ ДИСП
Далее алгоритм принимает все актуальные заявки на перевозку от грузоотправителей на месяц и рассчитывает фактическую способность инфраструктуры их обеспечить. Система помогает сократить количество остановок и переформирований составов. В приоритете маршрутные поезда, следующие напрямую до станции назначения, затем – сквозные составы. В последнюю очередь формируются сборные поезда, которые приходится разбирать и собирать заново. Все это должно решить главную задачу железной дороги — повысить скорость доставки грузов.
Алгоритм также может рекомендовать дату погрузки. Если для направления еще не набралось достаточно вагонов, он предложит день, когда можно будет сформировать состав и выделить локомотив.
Модель уже охватывает все отделения железной дороги, но пока используется для месячного планирования. Следующий этап – ежедневный расчет движения поездов и подключение экспортных, импортных и транзитных перевозок.
— Почему система пока рекомендует решения, а не согласовывает заявки автоматически?
— Ж/д-процессы нельзя сразу передать под полный автоматический контроль. Алгоритм показывает, какие заявки можно принять и где могут возникнуть сложности, но окончательное решение остается за специалистом.
Евгений Швецов и Бахыт Ержанов
Будем сравнивать рекомендации системы с решениями сотрудников. Когда совпадение достигнет, например, 90%, можно будет обсуждать автоматическое согласование отдельных категорий заявок.
Это выгодно и КТЖ. Если грузоотправитель обжалует отказ, компания сможет объяснить его конкретными данными: перегрузкой участка, нехваткой пропускной способности станции или ограничениями на маршруте.
Грузоотправитель сможет получить ответ по заявке за 15 минут и заранее скорректировать логистику
— Как перевозки планировались раньше и что изменилось?
Евгений Швецов, бизнес-аналитик Networks Energy: Сейчас при планировании вагонопотоков сотрудники КТЖ ориентируются на книгу плана формирования грузовых поездов, статистику прошлых периодов, собственный опыт и соглашения с соседними железнодорожными администрациями, однако единой системы, показывающей прогнозную загрузку всей сети, нет.
Наше решение объединяет все источники и позволит прогнозировать вагонопотоки и превентивно выявлять риски загрузки ключевых объектов инфраструктуры.
Нургиса Мырзатаев
Нургиса Мырзатаев, технический директор Networks Energy: Благодаря этому удалось улучшить взаимодействие между отделом планирования и службой организации движения, так как при планировании теперь учитывается как текущая ситуация, так и прогноз загрузки сети. Мы перевели правила формирования маршрутов в цифровой формат и интегрировали их с оперативными данными. Теперь КТЖ заранее видит, можно ли выполнить заявку в установленный срок и не создаст ли она дополнительную нагрузку на инфраструктуру.
— Как быстро система сможет рассматривать заявки?
— Сейчас сотрудники КТЖ оценивают их вручную. По некоторым направлениям рассмотрение занимает до трех дней, по экспортным – до семи.
АСУ ДИСП анализирует ситуацию на всей сети примерно за 15 минут. После интеграции с системой подачи заявок грузоотправитель сможет за это время получить ответ и объяснение причин решения. Также система будет фиксировать, кто рассмотрел заявку, какое решение принял и на основании каких данных.
Обработку контейнера можно сократить до шести часов
— Какие задачи решает SortFlow?
— Система показывает, сколько времени занимает каждая операция внутри станции, где возникают задержки и как изменение одного из примерно 15 факторов влияет на пропускную способность.
На станции Алтынколь на границе с Китаем наша команда за две недели создала работающий MVP – цифровую модель станции.
Контейнеры прибывают из Китая по колее 1435 мм, после чего их перегружают на фитинговые платформы (специальные железнодорожные вагоны-платформы для перевозки контейнеров) для перевозки по казахстанской сети с колеей 1520 мм. Вместе с приемом поезда, таможенным оформлением, перегрузкой и ожиданием платформы процесс может занимать двое-трое суток. Моделирование показало, что срок можно сократить до шести часов.
— За счет чего можно ускорить работу станции?
— Одним из главных ограничений оказался дефицит порожних фитинговых платформ. Они уходят с грузами в другие страны и возвращаются слишком медленно. Из-за этого контейнеры скапливаются на терминале, а обработка замедляется.
Но, по нашим расчетам, пропускную способность Алтынколя можно увеличить примерно на 30% без строительства новых путей и терминалов.
Для этого нужно ускорить таможенные процедуры, контролировать продолжительность операций и улучшить координацию железной дороги, терминалов и грузоотправителей.
Реально ли увеличить транзит на 20 млн тонн
— Казахстан планирует увеличить объем транзитных перевозок с 35 до 55 млн тонн в год. Насколько реалистична такая цель?
— Цель достижима, но ее реализация зависит не только от строительства новых путей, но и от ситуации на мировом транспортном рынке и качества управления перевозками. Когда маршруты через Ближний Восток и Красное море становятся менее стабильными — морской фрахт дорожает, а железная дорога становится привлекательнее для китайских грузоотправителей.
За последние три года государство вложило значительные средства в ж/д-инфраструктуру, поэтому ограничения на отдельных участках постепенно снимаются. Теперь важно эффективнее использовать построенные мощности.
Клиент должен заранее знать срок доставки, видеть местонахождение груза и понимать причины задержек. Без цифровизации новые пути и терминалы не смогут работать с максимальной отдачей.
Подъездные пути и логистика внутри заводов
— В прошлом интервью вы рассказывали о планах оцифровать подъездные пути. Есть ли подвижки?
— Оцифровано около 40% подъездных путей «Центра транспортного сервиса», дочерней организации КТЖ.
Для каждого создается цифровой паспорт с координатами, протяженностью и объектами. Это позволит учитывать время нахождения локомотива на территории предприятия и точнее рассчитывать стоимость услуг.
— Вы также взялись за оцифровку заводской логистики. Какую проблему это должно решить ?
— Система будет показывать местонахождение вагонов, время погрузки, потребность в порожнем парке и причины простоев.
Сейчас предприятия часто арендуют примерно на 20% больше вагонов, чем нужно, опасаясь задержек. Более точное планирование позволит сократить резерв и расходы.
Первый MVP создадим для одного крупного предприятия, затем модель можно будет адаптировать для других заводов.
«Задача ИИ – освободить сотрудников от рутинной работы»
— Почему Networks Energy развивает локальный ИИ-контур?
— Данные КТЖ не должны передаваться на внешние серверы, поэтому используем открытые модели на собственной инфраструктуре. В основном работаем с моделями семейства Qwen и дообучаем одну из них, насчитывающую 120 млрд параметров, под задачи железнодорожной отрасли.
Модель анализирует поездную обстановку, рассчитывает маршруты, обрабатывает заявки и отслеживает их путь – от месячного плана до оформления перевозочных документов. Пока ИИ требует постоянного контроля и большого объема данных.
При этом не воспринимаем нейросеть как универсальное решение. Его задача – взять на себя большие объемы рутинной работы, чтобы сотрудники могли сосредоточиться на более сложных задачах.
«Становимся ступенькой в Google»
— Штат компании за год вырос почти вдвое. Каких специалистов вы нанимаете?
— Разработчиков, аналитиков, математиков, физиков и GIS-специалистов. В компании работают призеры олимпиад по информатике и спортивному программированию. Наши алгоритмы обрабатывают около миллиона записей в сутки, поэтому нужны люди, умеющие работать со сложными и высоконагруженными системами.
Также сделали ставку на оплачиваемые стажировки. Берем сильных студентов, обучаем и подключаем к реальным проектам.
Для многих Networks Energy становится ступенькой в международные компании. Недавно один сотрудник перешел в Google в Польше, другой устроился в Ирландии. С одной стороны, терять сильных специалистов неприятно. С другой – работает сарафанное радио: бывшие стажеры рекомендуют нас другим талантливым студентам.
Профиль образования не принципиален. В команде работают математики, физики и даже биологи. Важнее реальные достижения и глубокое знание своего направления.
План: выход на новые рынки и смежные отрасли
— Какие задачи компания планирует решить в следующие 12 месяцев и за счет чего собирается расти?
— Первое – завершить внедрение месячного планирования транзитных и импортных перевозок. Сейчас часть данных китайская сторона передает в виде сканов. Хотим перейти к электронному обмену планами на месяц вперед, чтобы КТЖ заранее учитывала ожидаемые объемы из Китая, а китайская сторона – возможности казахстанской инфраструктуры.
Второе – интеграция с банками и страховыми компаниями. Если на лицевом счете клиента в КТЖ недостаточно средств, перевозка приостанавливается. Хотим, чтобы грузоотправитель мог получить финансирование и оформить страхование в том же интерфейсе, где подает заявку.
Третье – интеграция с товарными биржами. Клиент сможет заключить сделку, рассчитать стоимость доставки и сразу оформить перевозку.
Четвертое – хотим сделать Казахстан мировым R&D центром по решению транспортных и логистических задач с применением математических и вероятностных инструментов и ИИ.
Часть контрактов пока согласовывается, поэтому результат будет зависеть от их подписания.