Search

M2M (Machine-to-Machine) technologies provide a number of solutions in logistics and transport, such as fleet management solutions, asset tracking systems, parking space management and payment, road tolls, traffic volume monitoring, connected road signs, traffic lights and cameras, connected navigation, passenger services, etc. The data obtained is huge and need high performance to be usable. NoSQL data systems are the answer to it. When compared to relational databases, many NoSQL systems share several key characteristics including a more flexible data model, higher scalability, and a superior performance. Although there are dozens of NoSQL databases, they primarily fall into one of the following three categories: document databases, graph databases and databases based on key-value and wide column model. MongoDB is an open-source document database. In this paper the possibilities of using MongoDB databases in innovative applications of Big Data in the transportation industry will be explored.

U radu je predložena nova, savremena tehnologija rada u tehničkim teretnim stanicama i razvijeni su modeli za postojeće i nove tehnologije njihovog rada. Ti modeli omogućavaju simulaciju odvijanja saobraćaja, manevarskog rada, kao i procesa u prethodnim, glavnim i završnim operacijama. Modeli su implementirani na primeru stanice Trubarevo ranžirna. U radu su prikazani rezultati testiranja modela za različite tehnologije i obime rada tehničkih teretnih stanica. Utvrđen je uticaj primene odgovarajućih tehnologija rada na opterećenost ulazno-izlaznih i kolosečnih kapaciteta, opterećenost osoblja i lokomotiva koje rade u stanicama.

U radu je detaljno izložena i posebno projektovana baza podataka BAZARANZIRNA koja omogućava celokupno računarsko praćenje i upravljanje tokovima i utvrđivanje lokacije kola u tehničkim teretnim stanicama i predstavlja najvažniji (glavni) deo informacione tehnologije za praćenje i upravljanje teretnim kolima. Time je omogućeno donošenje pravih i pravovremenih odluka koje se odnose na pripreme za rasformiranje i formiranje vozova, nakupljanje kola, formiranje i otpremanje vozova da bi se ubrzao proces prevoza robe.

U ovoj monografiji analiziraju se metode i modeli za utvrđivanje propusne moći željezničkih pruga na željeznicama Rusije, Njemačke, UIC i dr., zatim se istražuje utjecaj relevantnih parametara na propusnu moć i razvija sopstveni - originalni model SIZEZ za istraživanje i utvrđivanje propusne moći, čiji se rezultati testiranja također daju u monografiji.

Cilj istraživanja u ovom radu predstavlja ispitivanje odnosa kapaciteta i kvaliteta saobraćaja, tj. dimenzionisanje ponude prevažne usluge da bi se postigao željeni kvalitet. Za jednostavnije uslove eksploatacije mogu da se koriste analitički izrazi, ali je zaključeno da su analitičke metode za utvrđivanje propusne moći pruga i stanica u kompleksnim sistemima "grube " i daje njihova primena ograničena samo u orijentacione svrhe. U radu su definisani pojmovi i parametri za utvrđivanje kapaciteta železničkih pruga i stanica, odnosno propusne moći. Urađena je analiza i istabiuteprednosti, mane i domen upotrebe analitičkih i simulacionih modela i metoda za utvrđivanje propusne moći pruga, stanica i železničkih čvorova. Zatim je izložen prikaz i kritički osvrt na metode za proračun propusne moći koje su razvijane u "ruskoj" školi, odnosno na železnicama Rusije. Takođe, izložene su osnovne postavke i karakteristične analitičke metode, zasnovane na teoriji masovnog opsluživanja, i simulacioni modeli razvijena na univerzitetima u Aachenu i Hanoveru. Na kraju su prikazane metode i preporuke UIC :a utvrđivanje propusne moći.

This paper presents the review and the analysis of the analytical methods and simulation models, \vhich have been used so far to plan and establish railway infrastructure capacity. The main concept is being defmed, principles, characteristics and the structure ofthe new simulation model SIZES, as well as the results of the simulation, are being outlined. Developed simulation models enable establishing ofthe railway infrastructure capacity in very complex conditions for the multiple-track as well as single-track lines, thenfor the stations, i. e. entry-exit tracksets and tracks, conflict points - the places of converging and diverging of the tracks. The results tested in various conditions produce completely logical results. Based on the research results, it is possible toform the dependence ofthe railway infrastructure capacity on the traffic quality in various infrastructure and traffic organisation conditions.

Sistem PSO u suštini predstavlja model za finansiranjeneprofitabilnih usluga prevoza za koje postoji opšti javni interesdržave, regiona ili lokalne zajednice (grada i opštine). Operateru seobezbjeđuje nadoknada za javni prevoz tako da ne smije da prelaziiznos koji odgovara neto finansijskom učinku jednakom zbiruefekata i troškova. Univerzalni i opšteprihvaćeni model zadefinisanje PSO na željeznici ne postoji pa su u radu definisani ivrednovani socijalni i kvalitativni kriterijumi za održavanje iunapređenje standarda kvaliteta obavljanja PSO, a razvijeni sumodeli za utvrđivanje PSO u integrisanim sistemima javnog prevozaputnika, za utvrđivanje troškova operatera i fuzzy model zautvrđianje bilansa poslovanja operatera za prevoz putnika. Samimodeli su testirani da delu saobraćajne mreže u RS., The PSO system essentially represents a model for financing ofnonprofit transport services of a general public interest of state,region or local community (town of municipality). An operator isprovided with compensation for public transport service in the waythat it not exceeds amount equal to net financial performance as asum of effects and costs. Since universal and generally acceptedmodel for defining of PSO in regard with railway system does notexists, in practice are defined and are being evaluated social andqualitative criteria for maintaining and improving of qualitystandards of PSO. There are also developed models fordetermination of PSO at integrated systems of public passengertransport, for operator costs determination and fuzzy model fordetermination of operator’s business balance in passengertransport. Models are tested at a part of railway network in RS.

У раду је дат нагласак на потенцијалне користи увођењем стратегије одржавања на основу стања возила. Истраживање је базирано на реалним мониторингу кола. Развијени су fuzzy модели за локацију мерних станица на мрежи и предикцију броја деформисаних точкова кола. Дефинисани су параметри за оцену стања склопова железничких возила. Извршено је дизајнирање оперативног центра са умреженим мерним станицама и дефинисана методологија управљања одржавањем железничких возила са предлогом новог модела организације одржавања возних средстава према стању. U radu je dat naglasak na potencijalne koristi uvođenjem strategije održavanja na osnovu stanja vozila. Istraživanje je bazirano na realnim monitoringu kola. Razvijeni su fuzzy modeli za lokaciju mernih stanica na mreži i predikciju broja deformisanih točkova kola. Definisani su parametri za ocenu stanja sklopova železničkih vozila. Izvršeno je dizajniranje operativnog centra sa umreženim mernim stanicama i definisana metodologija upravljanja održavanjem železničkih vozila sa predlogom novog modela organizacije održavanja voznih sredstava prema stanju. The paper gives emphasis to the potential benefits of the introduction of maintenance strategies based on the condition of the railway vehicle. The research is based on realistic monitoring circuits. They were developed fuzzy models for the location of measuring stations on the network and prediction of the number of deformed wheel car. Defined parameters for assessment of the state assemblies for vehicles. Executed designing operational center with networked measuring stations and the methodology for maintenance management of vehicles with the proposal of a new model of organization of maintenance of rolling stock according to the state.

У раду је дат нагласак на потенцијалне користиувођењем стратегије одржавања на основу стањавозила. Истраживање је базирано на реалниммониторингу кола. Развијени су fuzzy модели залокацију мерних станица на мрежи и предикцију бројадеформисаних точкова кола. Дефинисани супараметри за оцену стања склопова железничкихвозила. Извршено је дизајнирање оперативног центраса умреженим мерним станицама и дефинисанаметодологија управљања одржавањем железничкихвозила са предлогом новог модела организацијеодржавања возних средстава према стању., U radu je dat naglasak na potencijalne koristiuvođenjem strategije održavanja na osnovu stanjavozila. Istraživanje je bazirano na realnimmonitoringu kola. Razvijeni su fuzzy modeli zalokaciju mernih stanica na mreži i predikciju brojadeformisanih točkova kola. Definisani suparametri za ocenu stanja sklopova železničkihvozila. Izvršeno je dizajniranje operativnog centrasa umreženim mernim stanicama i definisanametodologija upravljanja održavanjem železničkihvozila sa predlogom novog modela organizacijeodržavanja voznih sredstava prema stanju., The paper gives emphasis to the potential benefits of theintroduction of maintenance strategies based on the condition ofthe railway vehicle. The research is based on realistic monitoringcircuits. They were developed fuzzy models for the location ofmeasuring stations on the network and prediction of the number ofdeformed wheel car. Defined parameters for assessment of thestate assemblies for vehicles. Executed designing operationalcenter with networked measuring stations and the methodologyfor maintenance management of vehicles with the proposal of anew model of organization of maintenance of rolling stockaccording to the state.

Savremeni uslovi tržišnog poslovanja zahtevaju visokukonkurentnost robe u cilju ostvarivanja maksimalnog profitaproizvodnih kompanija odnosno distributera i zadovoljenja potrebakupaca. Debalans rasta produktivnosti proizvodnih procesa ilogističkog sistema je jedan od glavnih uzroka usporavanjacelokupnog reproduktivnog procesa. Istraživanje transportnologističkogsistema sa tendencijom razvoja elemanta fleksibilnogskladišnog koncepa je multidisciplinarnog karaktera i fokusirano jena analizu procesa, funkcionalnih površina, layout-a i regalskeopreme skladišta., Modern conditions of market economy requires a highlycompetitive goods in order to achieve maximum profit productioncompany respectively distributors and gratification the needs ofcustomers. Imbalance growth of productivity of productionprocesses and logistics system is one of the main causes ofslowing down the entire of reproductive process. The research oftransport and logistics system with the tendency development ofelements of flexible storage concept is multidisciplinary andfocused on process analysis, functional area, layout and storageracks.

Savremeni uslovi tržišnog poslovanja zahtevaju visoku konkurentnost robe u cilju ostvarivanja maksimalnog profita proizvodnih kompanija odnosno distributera i zadovoljenja potreba kupaca. Debalans rasta produktivnosti proizvodnih procesa i logističkog sistema je jedan od glavnih uzroka usporavanja celokupnog reproduktivnog procesa. Istraživanje transportnologističkog sistema sa tendencijom razvoja elemanta fleksibilnog skladišnog koncepa je multidisciplinarnog karaktera i fokusirano je na analizu procesa, funkcionalnih površina, layout-a i regalske opreme skladišta. Modern conditions of market economy requires a highly competitive goods in order to achieve maximum profit production company respectively distributors and gratification the needs of customers. Imbalance growth of productivity of production processes and logistics system is one of the main causes of slowing down the entire of reproductive process. The research of transport and logistics system with the tendency development of elements of flexible storage concept is multidisciplinary and focused on process analysis, functional area, layout and storage racks.

Simulaciono modeliranje je veoma efikasan alat za analiziranje složenih železničkih sistema kao što su sistemi saobraćaja vozova na rasputnici. Rasputnica je službeno mesto gde se sa otvorene pruge odvaja druga pruga. Model sistema rasputnice predstavlja procese kretanja vozova preko izolovanih odseka sistema rasputnica. Granice modela postavljaju se u stanicama koje okružuju rasputnicu. Model Petrijevih mreža sistema rasputnice razvijen je tako da je svaka vrsta odseka predstavljena modulom (podsistemom) u grafu Petrijevih mreža. Izrada modela sistema rasputnice vrši se povezivanjem modula odseka po planu odseka, a zatim i njihovim obeležavanjem i definisanjem. Ulazni podaci potrebni za izvršenje simulacije, definišu se u bazi podataka koja je povezana sa simulacionim programom. Ulazni podaci o primarnom kašnjenju vozova generišu se u posebnom modelu ili modulu fazi Petrijeve mreže. Modeli kašnjenja vozova zasnivaju se na tehnikama računarske inteligencije. U slučaju kada postoje statistički podaci o prethodnim kašnjenjima, za proračune kašnjenja koriste se modeli zasnovani na neuronskim mrežama ili adaptivni neuro-fazi modeli. Ovi modeli se obučavaju i verifikuju podacima koji dobijenim praćenjem kretanja vozova i iz dnevnika otpravnika vozova. Kada nisu dostupni podaci o kašnjenju vozova u prethodnom periodu, primenjuje se model zasnovan na fazi logici, gde se ekspertsko znanje o ponašanju sistema koristi za kreiranje modela. U toku izvršenja simulacije, podaci o kretanju voza i zauzetosti odseka snimaju se u unapred definisanu bazu podataka. Stanja odseka i kretanje vozova tokom simulacije može se pratiti pomoću animacije i grafikona saobraćaja vozova. Baza podataka u kojoj se nalaze rezultati simulacije prilagođena je za jednostavnu obradu podataka i analizu rezultata. Model je testiran na primeru rasputnice „G“ beogradskog železničkog čvora. Nakon izrade, validacije i verifikacije modela rasputnice „G“, analizirani su rezultati modela preko sekundarnih kašnjenja vozova nastalih u sistemu rasputnice. Takođe, upoređena su različita infrastrukturna rešenja rasputnice... Simulation modelling is very efficient method for analysis of complex railway systems like railway junction system. Junction is a place on the track where another track diverges. Model of the junction system is comprised of the processes of train movement on insolated sections. Model boundaries are stations that are surrounding the junction system. Petri Net model of the junction system is defined as a model where all types of section blocks are denoted by a module or subsystem in the Petri Nets Graph. Building of the model is a process of connecting modules according to the junction section plan and then marking and defining them. Initial data for simulation is located in an external database connected to the simulation program. Input data on train primary delay is calculated either in separate model or in the fuzzy Petri net module. Models for calculating train primary delay are based on computational intelligence techniques. When there are historical data on train delays, primary delays are calculated by neural networks or adaptive neuro-fuzzy model. These models are trained and verified by data on previous train delays (from train detection systems or from dispatcher’s logs). When there are no data on previous delays in system, delays are calculated by a fuzzy logic model where experts’ knowledge on system behaviour is used to create a model. During simulation run data is exported to external predefined database. State of the sections and train movements are observed in animation window and in the trains’ time-distance graph. Database of simulation results is improved for data query and data analysis. Model is tested on a case study of junction “G” system located in Belgrade Railway Node. After model building, validation and verification of model, data results of simulation are analysed by secondary delays generated within the model. Also, different infrastructure solutions are compared...