Детальная информация

Работа посвящена разработке методики оценки совокупной стоимости владения (TCO) для парка беспилотных тягачей с учётом сценариев гибридной эксплуатации. Актуальность темы обусловлена совокупностью технологических и экономических факторов: высокие цены на топливо, рост зарплат водителей и общая потребность в оптимизации издержек с помощью автоматизации. На основе анализа существующих подходов, нормативно-технической базы и открытых данных построена экономико-математическая модель. Экспериментальная оценка позволила количественно сравнить традиционный, гибридный и полностью автономный способы организации грузовых перевозок, выявить наиболее значимые статьи затрат и оценить чувствительность к рыночным колебаниям. Методика может использоваться логистическими компаниями для предварительной экономической оценки целесообразности перехода на беспилотные и гибридные грузоперевозки, выбора оптимальной доли автономного пробега, а также для обоснования инвестиционных решений при закупке автономного оборудования.

The work is devoted to the development of a methodology for estimating the total cost of ownership (TCO) for a fleet of unmanned tractors, taking into account hybrid operation scenarios. The relevance of the topic is due to a combination of technological and economic factors: high fuel prices, rising driver salaries, and the general need to optimize costs through automation. Based on the analysis of existing approaches, regulatory and technical base and open data, an economic and mathematical model has been built. The experimental assessment made it possible to quantify traditional, hybrid and fully autonomous methods of freight transportation, identify the most significant cost items and assess sensitivity to market fluctuations. The methodology can be used by logistics companies for a preliminary economic assessment of the feasibility of switching to unmanned and hybrid cargo transportation, choosing the optimal share of autonomous mileage, as well as to justify investment decisions when purchasing autonomous equipment.