Забезпечення своєчасної доставки вантажів є ключовим моментом перевізного процесу і вирішальну роль в цьому питанні повинні грати залізничні технічні станції, так як саме вони керують процесом обробки вагонопотоків. Складність вирішення цієї проблеми полягає в наявності низки факторів невизначеностей, які мають потенційний вплив на процес прийняття рішень, але згідно до традиційних технологій управління їх взагалі дуже важко оцінити, а тим паче врахувати при прийнятті управлінських рішень. Стаття присвячена проблемі ідентифікації факторів, які необхідно першочергово враховувати при прийнятті рішень, з цією метою було запропоновано модель визначення пріоритетності обробки вагонів на залізничних технічних станціях з метою подальшої автоматизації процесу управління. Були проаналізовані як фактори невизначеності, що можуть ускладнювати процеси обробки та формування поїздів та їх просування залізничною мережею, так і параметри вагонів, за якими доцільно визначати пріоритетність обробки вагонів з метою забезпечення своєчасної доставки вантажів та зменшення збитків залізничних перевізників. Стаття пропонує рішення у вигляді нейромережевої моделі, спеціально розробленої для визначення пріоритетності обробки вагонів. Основні функціональні блоки моделі включають в себе вхідний шар, що враховує різні фактори, такі як затримка, залишковий час, величина штрафу тощо. Приховані шари обчислюють взаємодію цих факторів, а вихідний шар генерує оцінки пріоритету для кожного вагона. Модель класифікує вагони за чотирма класами пріоритетності: звичайний, середній, високий та винятковий і визначає величину абсолютного пріоритету. Такий підхід дозволяє максимально точно прогнозувати чутливість процесу обробки вагонів до керуючих дій з метою забезпечення для максимальної кількості вагонів можливості "наздогнати" графік та уникнути штрафних санкцій. Висновок статті вказує на важливість розробленої моделі для подальшої автоматизації процесу управління технічними станціями з метою уникнення затримок у доставці вантажів та штрафних санкцій.

Ensuring timely cargo delivery is a crucial aspect of the transportation process, with railway technical stations playing a decisive role in handling wagon flows. The complexity of addressing this issue lies in various uncertainty factors that may potentially impact decision-making processes. However, traditional management technologies struggle to accurately assess and incorporate these factors into decision-making. This article addresses the identification of key decisionmaking factors, proposing a model for determining the priority of wagon processing at railway technical stations, aiming to further automate the management process. Both uncertainty factors complicating wagon processing, formation, and their movement through the railway network, as well as wagon parameters suitable for determining processing priority to ensure timely cargo delivery and reduce losses for railway carriers, were analyzed. The article proposes a solution in the form of a neural network model specifically designed to determine wagon processing priority. The main functional blocks of the model include an input layer considering various factors such as delay, residual time, penalty magnitude, etc. Hidden layers compute the interaction of these factors, while the output layer generates priority estimates for each wagon. The model classifies wagons into four priority classes: ordinary, medium, high, and exceptional, determining the magnitude of absolute priority. This approach allows for accurate forecasting of the sensitivity of the wagon processing process to control actions to ensure that a maximum number of wagons can catch up with the schedule and avoid penalty sanctions. The article's conclusion emphasizes the importance of the developed model for further automating the management process of technical stations to avoid delays in cargo delivery and penalty sanctions.