Модель пешеходного и автомобильного движения для проектирования парковки

Thungela — ведущий экспортер дешевого энергетического угля высокого качества из ЮАР. Компания владеет несколькими предприятиями в ЮАР. В этом проекте рассматривалась открытая угольная шахта и завод по переработке угля Khwezela Colliery.

Задача

На предприятии работает около 1200 человек, 90% из них добираются до шахты на собственном автомобиле. На шахте организована посменная работа, численность каждой смены примерно 300 человек. Половина из них работает в карьере. Добраться до него можно на специальных шаттлах.

На территории предприятия была неудобная парковка, что приводило к снижению контроля за транспортными средствами, работниками и поступающими товарами. Поэтому компания решила разработать новый проект парковки для сотрудников. Парковка предназначалась для стоянки личных автомобилей. Кроме того, в определенных зонах парковки могли бы останавливаться автобусы, чтобы высадить прибывших на предприятие работников. Далее, в случае необходимости, работники могли бы добираться до места работы на шаттле.

Разработчикам требовалось проанализировать пешеходный поток в зоне парковки, чтобы понять, какое количество шлагбаумов и турникетов нужно установить во избежание узких мест на входе.

Кроме того, нужно было правильно определить размер парковочных мест: они должны были быть не слишком большими и не слишком маленькими.

Иногда на входе должна была проводиться проверка всех работников на алкогольное опьянение.

И наконец, нужно было сделать реновацию здания, где находилась охрана.

Решение

Для проектирования парковки было принято решение создать имитационную модель AnyLogic и провести эксперименты.

Моделирование в AnyLogic имеет ряд преимуществ. Среди них следующие:

• Экономичное тестирование модификаций и быстрая обратная связь по потенциальному влиянию на оцениваемые KPI.
• Простое обновление планировок парковки и въездов, а также измерение плотности пешеходного и автомобильного потока с помощью стандартной библиотеки дорожного движения и пешеходной библиотеки.
• Легкая интеграция этих библиотек с такими стандартными функциями, как события, выбранные выходные данные, библиотека моделирования процессов и т. д.
• Визуальное обнаружение скоплений пешеходов и автомобилей с помощью тепловых карт. Это упрощает определение потоков трафика и потенциальных узких мест, для которых нужно провести дополнительный анализ чувствительности, например, изменяя количество турникетов или прокладывая другие пешеходные дорожки, чтобы люди могли попасть на предприятие разными маршрутами.
• Экспорт модели в виде отдельного приложения для тестирования и анализа клиентами.

Прогон модели

Изначально разработчики провели прогон модели с 3D-анимацией, чтобы лучше понять происходящее и проверить разные гипотезы.

Входные данные импортировались в базу данных AnyLogic из файла Excel со сценарием, содержащим все параметры. После выполнения модели результаты загружались в txt-файлы, которые затем можно было открыть в Excel. После этого разработчики анализировали данные.

В модели можно было определять вероятные значения переменных, например интенсивность входящего потока и время задержки из-за открытия турникета.

Однако разработчикам модели не хватало информации. Например, они не знали, какой будет итоговая задержка при открытии турникета. Для этого нужно было провести анализ чувствительности.

Эксперимент с анализом чувствительности

При анализе чувствительности имитационная модель прогоняется несколько раз. При этом каждый раз меняются один или несколько параметров и, как следствие, выходные данные.

В эксперименте с анализом чувствительности, который проводился для компании Thungela, все параметры анализировались одновременно. Количество сотрудников, вместимость шаттла и другие переменные можно было менять одновременно. Разработчики создавали и запускали в фоновом режиме новые эксперименты для каждого набора параметров. Эксперимент в модели должен был выполняться 30 дней. Затем разработчики могли скачать краткие или подробные результаты.

Создавались три файла с выходными данными: ожидание работника, ожидание шаттла и ожидание транспортного средства. Эти файлы можно было экспортировать в Excel-файл, чтобы сравнить и проанализировать разные вариации параметров.

Ниже показана модель движения пешеходов и транспорта для новой парковки Thungela.

Результаты

Используя анализ чувствительности, разработчики получили все необходимые результаты для проектирования парковки. С помощью выходных данных они определили максимальное и среднее время ожидания для транспорта и пешеходов у каждых ворот на въезде и выезде.

Максимальное время ожидания на остановке

Первый полученный результат — это максимально возможное время ожидания на остановке для разного числа работников, прибывающих в одно время. Предполагалось, что для доставки их на шахту доступен только один шаттл, его вместимость менялась. Время ожидания составляло примерно 30 минут для шаттла на 36 мест и 50 минут для шаттла на 22 места. Используя один этот график, можно было решить все вопросы, связанные с вместимостью шаттла, количеством работников, которых нужно перевезти, и временем ожидания.

Максимальное время ожидания у турникета для зоны высадки пассажиров

Второй результат, отображаемый на графике, — время ожидания у турникета для зоны высадки пассажиров. К этому турникету подходят приехавшие на предприятие работники. Здесь они проходят 5-секундную проверку на алкогольное опьянение. Еще 5 секунд занимает открытие турникета. Максимальное количество работников, прибывающих на смену одновременно, составляло около 60 (показано в виде зеленой линии в середине графика).

При наличии одного турникета время ожидания будет довольно большим, при наличии двух турникетов оно составит примерно 250 секунд и т. д. На основе этих данных проектная команда смогла принять решение о максимально допустимом времени ожидания для работников.

Максимальное время ожидания у турникета для парковки

В результатах эксперимента с турникетом для парковки намного меньше вариаций. Это вызвано тем, что люди паркуются в разных местах и, соответственно, подходят к турникету в разное время (в отличие от ситуации с турникетом для зоны высадки пассажиров, когда к нему одновременно могли подойти 60 человек). Разработчики смогли понять это только в результате моделирования и анализа статистических данных.

Максимальное время ожидания на въезде у шлагбаума для автотранспорта

Наконец, благодаря моделированию было установлено максимальное количество транспортных средств, ожидающих у шлагбаума на въезде. Расчетное количество транспортных средств, прибывающих в одно время, составляло от 30 до 60. Таким образом, максимальное время ожидания составляло 10 минут даже при 10-секундной задержке на втором шлагбауме. Это очень много.

Презентация доступна в формате PDF.