Моделирование железнодорожного депо

Клиент




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.


Описание проблемы




Компания Aurizon обратилась к консалтинговой компании Evans & Peck со следующим заданием:

  • Определить пропускную способность железнодорожного ремонтного депо, а также необходимость строительства новых путей при переносе в депо дополнительных сервисов;
  • Разработать модель в сжатые сроки (по сравнению с текущими методами моделирования Aurizon);
  • Разработать модель, элементы которой могли бы впоследствии при надобности быть использованы при моделировании сети большего размера.

Решение




Rail yard 2DКонсультанты использовали железнодорожную библиотеку AnyLogic для моделирования следующих операций, происходящих в депо: ремонт локомотивов и вагонов, проверка поездов на надежность, стоянка вагонов и локомотивов, их движение внутри депо. Созданная модель состояла из отдельных логических модулей. Такая структура позволяла использовать части этой модели для быстрого создания других моделей аналогичного характера, а также интегрировать эту модель в другие или связывать их.

Модель позволила рассчитать, протестировать и оптимизировать следующие характеристики системы:

  • Движение поездов внутри депо;
  • Показатели использования путей;
  • Показатели использования комплекса;
  • Время стоянки вагонов и локомотивов в депо;
  • Расписания различных работ;
  • Влияние процессов в депо на работу всей железнодорожной линии.

Модель является хорошей демонстрацией возможности AnyLogic создавать сложные модели без необходимости собственноручно писать большие объемы Java-кода.


Результаты




Rail Yard 3D Модель была использована для того, чтобы определить:

  1. Необходимость постройки дополнительных путей в депо;
  2. Возможность перевода операций в рассматриваемое депо из другого;
  3. Эффект, оказываемый вносимыми изменениями на план перевозок;
  4. Возможные улучшения управления операциями в депо.

Модель была создана таким образом, чтобы имелась возможность легко интегрировать ее в железнодорожную сеть большего размера в последующих проектах.


Вы можете ознакомиться с выступлением Мартина Ван Холтена из Evans & Peck на конференции AnyLogic, где он рассказывает об этом проекте подробно, либо скачать его презентацию.



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.
  • Моделирование железнодорожных перевозок в порту
    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. Для организации взаимодействия мультимодального и морских терминалов заказчик планировал использовать челночные отправки железнодорожных составов.
  • 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 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.