CSX – железнодорожная компания, контролирующая около 21 000 миль (34 000 км) железнодорожного полотна в США. С помощью AnyLogic пользователи CSX моделируют проблемы, возникающие в железнодорожных сетях, на станциях и в депо. В статье рассматриваются три проекта, выполненные специалистами компании в 2014 г. на AnyLogic.
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.
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.
Компания КАМАЗ — крупнейший российский производитель тяжёлых грузовиков. Одна из разработок предприятия — технология “Каматейнер” для эстафетной доставки грузов. В рамках проекта “Каматейнер” компания выпустила автомобиль КАМАЗ специальной комплектации, на который мог бы устанавливаться универсальный съёмный контейнер. На начальном этапе проекта руководство компании «КАМАЗ» хотело понять, насколько перевозка грузов эстафетным методом эффективнее стандартных видов перевозок. Для этого компания заказала исследование по имитационному моделированию будущих маршрутов.
Пассажирские железнодорожные перевозки в России — сфера со своей спецификой. Из-за нерентабельности пригородные ж/д маршруты часто сокращают. Это может негативно сказаться не только на пассажирах, но и на социально-экономической ситуации в регионах. С ситуацией сокращения пригородных ж/д маршрутов столкнулось руководство Центрального федерального округа. Чтобы снизить вероятность негативных последствий от отмены ж/д рейсов, они решили параллельно спланировать альтернативные автобусные маршруты.
InterBarge – это крупный оператор речного транспорта, занимающийся перевозкой грузов по транспортной сети бассейна рек Парана и Парагвай в Аргентине, Парагвае, Бразилии и Уругвае. Компания работает по системе долгосрочных договоров на перевозки, к которым приписаны буксиры и баржи. Менеджменту было необходимо понять, как можно использовать свободные суда, максимизируя прибыль с перевозки и полностью выполняя обязательства по долгосрочным контрактам.
Порт Лонг-Бич, Калифорния планировал инвестировать около миллиарда долларов в модернизацию железнодорожного узла у пирса Б. Порт обратился к консалтинговой компании TranSystems, которая обладает более чем 25-летним опытом в области перевозок и цепочек поставок, чтобы получить количественную оценку вместимости железнодорожной сети и достичь консенсуса заинтересованных сторон. Имитационная модель железнодорожной сети порта должна была продемонстрировать заинтересованным сторонам необходимость изменений.
Ozon – это одна из крупнейший российских платформ для интернет-торговли. Компания ежегодно растёт: расширяет зоны доставки, запускает новые сервисы и т. д. В связи с этим ей нужно постоянно оптимизировать логистическую инфраструктуру. Чтобы сохранить высокий уровень сервиса и доставлять товары вовремя, Ozon должна была выстроить новую сеть маршрутов и при этом минимизировать расстояние от СЦ до конечных точек с использованием возможностей имитационного моделирования.
В связи с относительно быстрым ростом популярности электромобилей и необходимостью развивать под них инфраструктуру команде General Electric Global Research нужно было изучить спрос на новый вид транспорта и разработать сопутствующие технологии для анализа рынка. Для проекта команда построила две типовые имитационные модели: детализированную модель внедрения электромобилей и модель инфраструктуры электрозаправок.
Электроэнергетическая компания Франции планировала создать инструмент для оперативного управления доставкой заказов электрогрузовиками в Париже и его пригороде. В рамках этого нужно было оптимизировать перевозки таким образом, чтобы все заказы доставлялись своевременно. Чтобы построить модель доставки, визуализировать всю логистическую систему и собрать статистику, специалисты решили использовать имитационное моделирование.