Исследование автопотока возле проектируемого транспортно-пересадочного узла “Волоколамская”

Задача:




Территория строящегося транспортно-пересадочного узла станции метро "Волоколамская" расположена в районе Митино Северо-Западного административного округа Москвы. Основная загрузка улично-дорожной сети (далее – УДС) приходится на радиальные автомагистрали - Пятницкое шоссе и Новотушинский проезд. Эти автомагистрали используются для обслуживания жилого района в зоне тяготения станции и трудовой миграции между Московской областью и Москвой. Компания «ИТС-консалтинг» получила задачу проверить работоспособность проектируемой УДС при пиковых нагрузках в утренний и вечерний часы с учётом перспективного роста автопотока до 2025 года. Заказчиком проекта выступило ГУП "Московский метрополитен".


Решение:




Для выполнения задачи было решено разработать имитационную модель дорожного движения всех видов личного и общественного транспорта с разными габаритами и логикой движения и протестировать с помощью модели рабочие сценарии развития улично-дорожной сети до 2025 года. Для моделирования использовалась Дорожная библиотека AnyLogic, которая на тот момент находилась в превью-режиме.


Процесс моделирования включал в себя 3 этапа, обзор которых дан в таблице.

Исследование дорожной системы


Интерактивный режим работы модели позволяет пользователю задавать и редактировать такие данные как:

  • Интенсивность автопотока.
  • Время действия светофорной фазы.
  • Регулировка вероятности заезда на парковку.
  • Соотношение автобусов и маршрутных такси.
Зоны с затрудненным движением
Зоны с затрудненным движением

Результат:




На 1-м этапе моделирования были выявлены участки с затруднённым движением. На первом участке длина очереди перед светофором составила ~ 65 авто в одну полосу, на втором участке очередь составила 80 автомобилей. Прогон модели на 2-м этапе показал, что с ожидаемым ростом потока ситуация на данных участках значительно ухудшится. Очередь на 1-ом участке вырастет с 65 до 80 авто, а на участке №2 с 80 до 140 авто.


Исходя из полученных результатов, заказчику был предложен ряд мероприятий, направленных на оптимизацию проблемных участков УДС. Предлагалось оптимизировать светофорные фазы, расширить дорогу на одну полосу и добавить заездные карманы. На втором участке также предлагалось изменить способ заезда на парковку и синхронизировать светофор с первым участком.

На основе предложенных рекомендаций по оптимизации была построена перспективная модель, учитывающая перспективную нагрузку по автопотоку на 2025 год. Результаты моделирования показали увеличение пропускной способности на проблемных участках более чем в 2 раза.


Кроме ТПУ «Волоколамская», сотрудниками «ИТС-консалтинг» были выполнены аналогичные проекты ещё по 6 станциям метрополитена: «Митино», «Строгино», «Аэропорт», «Свиблово», «Алексеевская», «Косино». Также были построены модели УДС зоны тяготения «Мосфильма» и проспекта Андропова рядом с метро «Технопарк».

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.
  • 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 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.