Как изменится профессия железнодорожника в будущем?

Железная дорога находится в фазе активных изменений. На сети начинают применять беспилотные и квантовые технологии, закупают современную технику, запускают платформенные модели. Все это требует изменения набора знаний и компетенций у людей, которые работают в отрасли. Сегодня хочу обсудить с вами, как будут меняться требования к сотрудникам, которые приходят на железную дорогу.

С «цифрой» по жизни

Основной тренд в логистике – это цифровизация, и железная дорога – не исключение. Технологии проникают в различные задачи, будь то натурный осмотр вагона или управление локомотивом. Они заставляют сотрудников всех уровней и функций близко дружить с софтом и устройствами.

На мой взгляд, железнодорожные профессии в будущем будут требовать от людей симбиоза специфических отраслевых знаний и навыков в области информационных технологий. Это будут условные Rail Data Scientists с широким кругозором. Они понимают, как внешняя среда влияет на работу транспортной системы, какие решения нужны клиентам и партнерам. Другими словами, это своеобразный микс глубокого понимания технологий сети и возможностей цифровых технологий. При этом большую роль будет играть опыт старшего поколения. Я наблюдаю, какой диссонанс происходит у молодых ребят, которые приходят к нам после учебы в отраслевых вузах. Они еще не понимают, как применять новые знания в суровой реальности. Им нужны опытные наставники.

Я разделю предметную отрасль на несколько областей, чтобы рассказать, как будет меняться каждая из них, и что нужно, чтобы работать по каждому направлению эффективно

– Инфраструктура

Железная дорога как нельзя лучше вписываются в мировую экологическую повестку. Сокращение неэлектрофицированных участков, рост количества и качества высокоскоростных магистралей, для которых потребуется укладка бесстыковых путей, снижающих сопротивление движению поезда и имеющих увеличенный срок службы, — это интересные и нетривиальные задачи в нашем сегменте.

В ближайшем будущем будет увеличиваться количество беспилотных поездов, они уже есть в некоторых странах мира, запускаются, в том числе, и в России. Однако с учетом протяженности отечественных железнодорожных линий и специфики самой сети этот сегмент будет меняться медленнее и меньше других.

У машинистов со временем будет более комфортный график работы. В будущем, вполне вероятно, каждый из них сможет работать не более 8 часов и возвращаться домой каждый день. Кроме того, нужны будут люди, которые смогут следить за движением локомотива и брать дистанционное ручное управление в случае опасности. Скорее всего, со временем, профессия помощника машиниста перестанет быть актуальной. Но это произойдет тогда, когда выход на маршрут станет отработанным процессом на подготовленной к этому сети. В обозримой перспективе мы будем наблюдать постепенные изменения на отдельных маршрутах.

– Вагоны

Железнодорожная отрасль развивается в сторону сбора больших объемов данных по эксплуатации подвижного состава и клиентского сервиса. Уже сейчас перевозчик в процессе мониторинга контролирует 25 млн объектов, после цифровой трансформации и реализации концепции интернета вещей их число вырастет до 60 млн.

Применение машинного обучения позволяет создавать модели цифровых двойников, которые прогнозируют техническое состояние вагона, загрузку фронтов грузоотправителя или пропускную способность полигона. Но для эффективной работы критически важно повышать качество сбора данных, выстраивать плотную работу между операторами, перевозчиком и грузоотправителями. Данные будут требовать хранения и обработки, что формирует значительный спрос на инженеров и аналитиков данных. Нужно также понимать структуру и суть данных. Например, структура дислокационных событий вагона значительно сложнее, чем статусная модель автотранспорта или курьерской доставки.

Уже сейчас с помощью ИТ-систем прорабатываются маршруты и графики следования составов на сети, задается интервал работы стрелок и светофоров, оперативно вносятся необходимые изменения. Не так давно запущена государственная система отслеживания грузоперевозок с использованием электронных навигационных пломб на основе ГЛОНАСС. Они позволяют дополнительно контролировать местонахождение и сохранность вагонов и контейнеров, соблюдение маршрута следования онлайн. Безусловно, такое большое количество информации нуждается в защите. Уже началась работа над проектами в сфере квантовых коммуникаций, которые помогут передавать информацию на большие расстояния максимально безопасно.

В этой сфере будут востребованы навыки работы с Big Data, CRM-системами, разработки новых видов оборудования, которое будет считывать информацию. При этом очень важно быть на стыке технологий и железной дороги, потому что специалисту со стороны будет сложно понимать внутреннюю специфику работы.

Будет отлично, если профильные вузы вовремя отреагируют на эти изменения и скорректируют свои программы обучения, чтобы на рынок приходили востребованные специалисты.

– Клиентский сервис

Клиентский сервис — область, которая в моем понимании должна активно развиваться. Сейчас она находится на стыке маркетинга, логистики и ИТ. Мы должны научиться работать как с B2B-партнерами, так и с конкретными людьми, которые принимают решения, учитывать их интересы, а это по сути B2B2C. Для этого нужно изучать потребности клиентов и формировать ценностные предложения. Нужно создавать и настраивать Customer Journey Map каждого сегмента и лица, принимающего решения у клиента.

Клиентских решений становится больше. Операторы разрабатывают решения их сами. Например, мы в ПГК уже 3 года проводим собственные замеры NPS (Net Promotion Score – индекс потребительской лояльности). В ходе исследования Customer Journey Map мы выясняем «боли» клиентов и предлагаем им решения, изменяющие пользовательский опыт и восприятие. Например, функционал заявки в личном кабинете — это не просто форма для ввода данных, а пользовательский опыт, собранный на базе обратной связи нескольких сотен клиентов. Это несколько десятков замеров времени работы с формой и скорости обратной связи платформы.

Технологические решения оператора касаются не только разработки логистических схем, но качественного изменения пользовательского опыта. Например, для того, чтобы планировать свои мощности и продажи, грузополучатели должны знать, когда вагоны прибудут к ним на площадку. Чтобы дать им эту возможность, мы, используя технологии машинного обучения, разработали модель, которая прогнозирует дату прибытия конкретного вагона с учетом дислокационной обстановки. Модель не просто учится, она впитывает в себя железнодорожную специфику: «окна», снижение пробегов из-за пассажирского движения, технологические особенности конкретных участков. В своем «Личном кабинете» наши партнеры на карте могут увидеть, где находится прямо сейчас конкретный вагон, и узнать информацию о том, когда они его получат. В ПГК разрабатывают индивидуальные логистические схемы и сервисные программы для конкретных клиентов. Они предусматривают точечное оперативное реагирование на их потребности. Все это возможно благодаря ИТ-платформе, на которой мы работаем: SAP S/4HANA, а также модулю SAP Transportation Management.

Таким образом в будущем сотрудникам железной дороги понадобятся аналитические способности, умение собирать и структурировать большие объемы информации, коммуникабельность, навыки стратегического планирования, креативность и знание ИТ-продуктов. Кроме того, всегда будут актуальны классические навыки по построению логистических схем, умение производить расчеты и сопоставлять полученные результаты.

Когда наступит будущее?

Очевидно, что объем технологических и технических обновлений колоссальный. С условием стоимости рабочей силы в России это займет не один год. Однако изменения уже начались, а сам процесс необратим, и к этому надо быть готовым. Не имеет значения, как давно вы работаете на железной дороге – много лет или только пришли в отрасль. Важно развивать в себе те навыки и умения, которые будут востребованы совсем скоро и на долгие годы.

#железнаядорога #профессиибудущего