В интервью инженер Евгений Алуев рассказывает, как пришёл к моделированию реальных процессов и разработке систем планирования выездного обслуживания. Он объясняет, почему «умное» расписание — это не просто маршруты, а работа с приоритетами и ограничениями, которые постоянно меняются. 

Евгений, кто вы — в двух словах?
Я — инженер, разрабатываю системы обработки данных.

С чего вы начинали?
Ещё со школы я увлекался точными науками, и в средних классах у меня появился компьютер. У некоторых друзей были чисто игровые приставки, например «Денди», где можно было пользоваться только картриджами и джойстиком. У меня же был ZX Spectrum со встроенным BASIC, на котором я с первых дней владения начал писать программы.

Помню, что я создавал игру «посадка на Луну», где нужно было управлять тягой тормозного двигателя космического корабля: не разбиться и не улететь обратно в космос при ограниченном запасе топлива. В основе была простая физическая модель, анализирующая силу притяжения Луны, тягу двигателя, высоту полёта и скорость снижения. Это была моя первая, пусть и очень упрощённая, модель, решающая вполне конкретную задачу.

Профессиональный путь
Уже с первых курсов учёбы в университете я столкнулся с реальными задачами на производстве — системами управления предприятием, базами данных, сетями.

В итоге я смог попробовать несколько направлений, и все они были по‑своему интересны. Но отдельно выделялись системы, где в основе лежала какая‑либо модель части реального мира. И это переросло в новое увлечение — моделирование. Ты создаёшь модель, запускаешь её в неком «симуляторе» и анализируешь поведение модели. Потом делаешь корректировки в модели. И всё повторяется до достижения нужного сходства модели с реальным миром. В начале 1990‑х годов наблюдался большой интерес к математическому подходу к моделированию и имитации параллельных процессов, и я был одним из людей, занимавшихся этим.

Ведь наш реальный мир состоит из множества задач, которые мы можем проанализировать для улучшения взаимодействия с ним. И наука «моделирование» позволяет создать модель и наблюдать за её работой, при необходимости изменяя её. Компьютерные игры — отличный пример моделей, которые позволяют изучать и взаимодействовать с моделью, например, самолёта (игры‑симуляторы) или колонии поселенцев (игры‑стратегии).

Но кроме игр есть более серьёзные применения моделям. Можно проводить исследования — изучать физические, биологические или социальные процессы. Можно проводить анализ работы электронных устройств или технологического оборудования. Можно делать прогнозирование — предсказание поведения объекта при изменении внешних условий. По результатам наблюдения за моделью можно проводить оптимизацию — улучшать существующие процессы и проводить поиск оптимальных решений для достижения наилучших результатов.

На третьем курсе университета, под руководством заведующего кафедрой высшей математики, я разрабатывал программу для расчёта и распределения учебной кафедральной нагрузки. Это применение задачи составления расписания, решение которой было нужно моему вузу. Разработанную программу я представлял на двух студенческих научных конференциях. Это открыло мне мир науки, в котором я и продолжил свою карьеру.

Что далее?
Позже я разрабатывал CRM для управления процессами на хлебопекарном производстве и занимался автоматизацией документооборота грузоперевозок.

Однако к моделированию я вновь вернулся, когда занялся проектом по созданию системы управления выездного обслуживания (Field Service Management). В них обеспечивается управление выездными работниками, будь то техники аварийных служб или мастера по обслуживанию кофе‑автоматов. Подобные задачи имеют множество условий и ограничений, которые могут меняться с течением времени.

Например, у вас 5 бригад по обслуживанию кофе‑автоматов. И за день каждая должна сделать по 5 выездов к ним. Задача — разумно рассчитать их маршрут, чтобы они не колесили из одной части города в другую, тратя время и топливо на перемещение между объектами. Но в то же время ближайший объект может оказаться с низким приоритетом, и есть смысл поехать далеко на заявку с более высоким приоритетом.

Я часто участвую в научных конференциях и пишу статьи о возможностях как самого моделирования, так и о том, как мне удалось применить ПО для моделирования и какие результаты я получил.

В одной своей статье я рассказывал, например, про финансовое моделирование, которое можно выполнять в обычных электронных таблицах в популярном MS Excel. В другой статье я показывал возможности создания моделей на примере использования NetLogo. Также очень интересен опыт компании AnyLogic, создавшей серьёзный инструмент для моделирования разнообразных задач.

А вот что касается самих моделей, созданных мною, то особо можно отметить систему составления расписания для управления выездным обслуживанием, упомянутую ранее. Я заявил о своих наработках на нескольких научных конференциях.

Первая презентация алгоритма состоялась в БНТУ на XI Международной научно‑технической конференции «Информационные технологии в образовании, науке и производстве» в 2023 году. Следом была представлена симуляционная модель на конференции «VIII International Scientific Conference “Industry 4.0”» в Болгарии.

Уже в 2024 году в Польше я дважды презентовал мультиагентную систему для интеллектуального составления расписания на конференциях ECMS и ICAISC в Польше.

Промышленное применение системы для создания модели выездного обслуживания ветрогенераторов было представлено в Минске на «XIII Международной научной конференции “Информационные технологии и системы” (The International Scientific Conference “Information Technologies and Systems”, ITS‑2024)».

На подходе статья с более развёрнутым анализом использования системы для всё тех же ветрогенераторов. Как и на любом производстве, там имеется множество нюансов. И чем больше их будет проанализировано и учтено, тем лучше система будет адаптирована к действительности и покажет лучшую эффективность.

Каковы ваши планы на будущее?
Продолжать совершенствовать систему — у неё ещё большой потенциал развития. Также я вижу важнымпоиск возможностей практического применения разработанной системы.

Несмотря на то, что на рынке уже есть множество готовых решений для управления промышленными предприятиями и сервисными службами, далеко не все из них действительно эффективно справляются с задачей составления расписания — особенно когда условия меняются внезапно: появляются срочные заявки, сдвигаются окна работ, накладываются ограничения по ресурсам и приоритетам. В таких случаях наша система может выступать как самостоятельный инструмент или как модуль, усиливающий уже существующие платформы.

Я рассматриваю эту работу как проект с потенциалом международного уровня: аналогичные задачи одинаково актуальны для сервисных компаний, энергетики и логистики в разных странах.

Пользу для этих сфер и компаний я вижу в понятных, измеримых результатах: выше надёжность инфраструктуры, ниже расходы на эксплуатацию, меньше времени на выполнение работ и меньше расход топлива. Выездные команды работают продуктивнее, а планирование становится проще и прозрачнее. В результате такие отрасли работают стабильнее и эффективнее.

Автор статьи: Левков Сергей