Моделирование железнодорожных перевозок в порту

Клиент




Порт Гавра — второй по величине порт Франции и пятый в Северной Европе. Порт включает терминалы различного назначения и обрабатывает жидкие, сухие, навалочные грузы, грузы общего назначения, контейнеры и ро-ро грузы; также используется для пассажирских перевозок. В частности, порт обслуживает более 2,2 млн TEU контейнеров в год.

Описание проблемы:




Перед заказчиком стояла задача проектирования нового мультимодального терминала на территории порта. Мультимодальный терминал предназначен для обработки импортного и экспортного контейнерного грузопотока, перевозимого железнодорожным и речным транспортом. Мультимодальный терминал функционирует в связке с двумя морскими терминалами, на которых осуществляется обслуживание международных судов. Для организации взаимодействия мультимодального и морских терминалов заказчик планировал использовать челночные отправки железнодорожных составов. При этом рассматривались два варианта организации перевозок на территории порта — с использованием традиционных энергозависимых составов и составов, состоящих из автономных групп вагонов. Целью разработки имитационной модели являлось сравнение данных вариантов и выбор наиболее целесообразного из них с точки зрения минимизации затрат на перевозку контейнеров.

Решение:




В результате осуществления проекта была разработана имитационная модель Порта Гавра, которая обладает следующими возможностями:

  • Задание времени прибытия и требуемого времени отправки каждого контейнера для мультимодального и морских терминалов с разделением на железнодорожных и речной транспорт. 
  • Задание расписания прибытия и отбытия грузовых поездов для мультимодального терминала. 
  • Задание графика движения речных судов для мультимодального терминала. 
  • Изменение значений характеристик технологического оборудования (скорость движения, время обработки контейнера) для мультимодального и морских терминалов. 
  • Изменение значений характеристик железнодорожных составов, курсирующих между терминалами: количество доступных локомотивов; количество независимых групп вагонов; скорость движения на терминалах и между ними; др. временные операции, связанные с движением составов. 
  • Динамическая регистрация заполненности зон хранения контейнеров на терминалах, показателей качества обслуживания контейнеров (время нахождения на терминале, время перегрузки), коэффициентов использования технологического оборудования и подвижного состава. 
  • Динамический расчет затрат на функционирование терминалов и подвижного состава по отдельным статьям и суммарно. 
  • Отображение информации о статусе каждого контейнера, технологического оборудования и подвижного состава.

Разработанная имитационная модель позволяет моделировать функционирование порта на интересуемом временном диапазоне и получить оценку перечисленных выше характеристик. Т.о. модель позволяет не только сравнить две альтернативы организации перевозки контейнеров, но и оценить для обоих вариантов ряд важных количественных показателей.


Multimodal Terminal Simulation Multimodal Terminal Simulation

Результат:




Используя разработанную модель, заказчик сравнил два варианта организации внутрипортовых железнодорожных перевозок и выбрал наиболее оптимальный с точки зрения минимальных затрат, а также оценил необходимое количество единиц подвижного состава. Данные оценки позволили заказчику более обоснованно и наглядно представить проект по строительству мультимодального терминала перед государством и частными инвесторами.


Другие проекты

  • Планирование сети дистрибуции и оптимизация складских запасов на основе имитационного моделирования
    Diageo – это международная компания со штаб-квартирой в Великобритании, занимающаяся производством алкогольных напитков. Российское отделение компании входит в пятерку крупнейших оптовых дистрибьюторов алкогольных напитков в стране. Diageo требовалось решить несколько вопросов, в первую очередь, тот факт, что рост продаж не приводил к существенному увеличению прибыли из-за высокой стоимости перевозки единицы товара.
  • Проектирование системы морской транспортировки нефти в арктических условиях
    Новопортовское – крупное нефтегазоконденсатное месторождение, разрабатываемое компанией «Газпром нефть». Нефть с месторождения поступает по 100-километровому трубопроводу к морскому терминалу, откуда после отгрузки перевозится до потребителей на арктических танкерах. Главная проблема при организации морских перевозок с месторождения – тяжелые ледовые условия, затрудняющие судоходство.
  • Исследование автопотока возле проектируемого транспортно-пересадочного узла “Волоколамская”
    Территория строящегося транспортно-пересадочного узла станции метро "Волоколамская" расположена в районе Митино Северо-Западного административного округа Москвы. Компания "ИТС-консалтинг" получила задачу проверить работоспособность проектируемой улично-дорожной сети при пиковых нагрузках в утренний и вечерний часы с учётом перспективного роста автопотока до 2025 года. Заказчиком проекта выступило ГУП "Московский метрополитен".
  • Развитие сети складов компании «Эльдорадо»
    Компании «Эльдорадо», владеющей сетью магазинов бытовой техники и электроники в 350 городах РФ, требовалось определить оптимальное количество складов и города их расположения для лучшего удовлетворения спроса покупателей и минимизации затрат на доставку и хранение товара. Анализ показал применимость для этой проблемы решения anyLogistix.
  • Выбор оптимальных решений в транспортной логистике
    Транспортная сеть одной из крупных российский пивоваренных компаний включает в себя крупный парк вагонов и грузового автотранспорта, а также собственные склады в нескольких регионах России. Компания планировала снизить себестоимость продукции за счет сокращения издержек на перевозку продукции от заводов до клиентов.
  • Моделирование прокладки тоннеля с использованием тоннелепроходческого комплекса
    Цена часа простоя тоннелепроходческого комплекса обычно очень высока, и менеджеры делают всё возможное, чтобы избежать его остановок. Целью моделирования, проведенного в Рурском университете, стало создание инструмента для определения узких мест в процессах при прокладке туннелей, помогающего снизить потери при простоях.
  • Оптимизация железнодорожной сети Франции
    Оператор железнодорожной сети Франции хотел узнать, смогут ли железнодорожные грузовые перевозки конкурировать с автомобильными грузоперевозками. Заказчик хотел повысить эффективность перевозок способом «автодорога-железная дорога-автодорога».
  • Моделирование железнодорожного депо
    Aurizon – крупнейший оператор железнодорожных перевозок Австралии. Компании принадлежат более 700 локомотивов и 16000 вагонов. Один из основных грузов Aurizon – полезные ископаемые, транспортируемые от мест добычи до портов. С целью увеличения оперативной эффективности компания приняла решение перенести депо по ремонту локомотивов и вагонов из одного города в другой.
  • Моделирование эффекта кнута в цепи поставок
    Управление цепочек поставок в компании Infineon, крупном производителе полупроводников, хотело исследовать эффект кнута в цепочке поставок с целью снижения расходов и улучшения качества прогнозов поведения рынка. Они использовали AnyLogic для построения модели цепочки поставок от поставщика сырья до конечного потребителя.
  • Выбор лучшей политики хранения запасов с Gojii
    Существующие инструменты для управления цепями поставок и планирования продаж и операций (S&OP) позволяют удовлетворять план, соответствующий выбранному прогнозу. Однако не существует единого верного прогноза будущего спроса, и существующие инструменты не в состоянии выбрать лучший уровень спроса. Gojji – инструмент, который помогает выбирать лучший прогноз.