Problème :
RUSCON est l’une des principales compagnies de transport de conteneurs de la région de la CEI. L’entreprise avait besoin d’une solution de planification du chantier à conteneurs pour moderniser l’un des terminaux ferroviaires à conteneurs et déterminer la capacité maximale de l’ensemble de l’installation et de ses composants. Elle a sollicité l’expertise de spécialistes en simulation de chantiers à conteneurs de Dilibrium Consulting Company pour modéliser les composants du terminal, y compris le chantier à conteneurs, l’équipement de transbordement et l’infrastructure ferroviaire.
Les caractéristiques suivantes du terminal à conteneurs ont été identifiées pour une simulation plus détaillée des terminaux à conteneurs :
- La longueur des chemins de fer s’élève à 3 000 m.
- L’installation dispose de sa propre flotte de locomotives dechantier.
- L’aire de stockage temporaire est de plus de 22 000 m2.
- Il y a un chantier d’entreposage ouvert (2 500 EVP) pour les conteneurs permettant de ranger des conteneurs de 20 pi et de 40 pi dans la zone d’inspection douanière et l’aire d’entreposage temporaire.
- Le terminal prévoit la manutention (réception/départ, chargement\déchargement) des plateformes à conteneurs, des plateformes universelles, des wagons couverts, des gondoles, etc.
- Deux portiques, un certain nombre de chariots élévateurs à fourche, une flotte interne de camions tracteurs et d’autres équipements auxiliaires sont disponibles dans le terminal.
Les consultants ont décidé de simuler plusieurs scénarios différents de développement du terminal pour trouver la meilleure alternative.
Solution :
Il a été décidé de construire un jumeau numérique du terminal dans l’environnement de planification du chantier des containeurs AnyLogic. Ce modèle de simulation dynamique, contrairement aux modèles analytiques traditionnels, refléterait l’installation avec une grande précision – la variabilité entre les données réelles et les résultats d’opérations virtuelles a été estimée à moins de 5 %. La technologie de jumeau numérique fournit la modélisation détaillée et permet d’examiner divers paramètres, aussi bien que les dépendances non linéaires, non triviales, ainsi que les dépendances et les relations de cause à effet inconnues.
Le point de départ de la simulation du chantier à conteneurs est l’arrivée de trains avec des conteneurs chargés au chantier de tri ferroviaire. Ensuite, les wagons sont commutés sur les voies ferrées des consommateurs suivant l’horaire des trains. Le moment où les trains avec des conteneurs vides quittent le terminal est le point final de la simulation.
Dans le cadre du projet, toutes les principales opérations du terminal ont été modélisées, notamment :
- Logistique ferroviaire interne et attenante
- Acheminement de conteneurs chargés et vides
- Logistique de stockage
- Traitement aux points de contrôle douaniers
Modèle de planification du chantier de conteneurs
Les capacités de l’environnement de simulation des terminaux à conteneurs AnyLogic ont permis aux ingénieurs de créer des animations de modèles 2D et 3D. L’animation a permis de zoomer sur certaines zones du modèle et de regarder le fonctionnement de ses composants. Cette approche a aidé à contrôler visuellement les processus dans chaque zone d’installation.
L’animation 3D de la simulation du terminal à conteneurs a été utile pour le contrôle visuel des processus. Pour les conteneurs, l’attribution des couleurs a été implémentée pour montrer leur état actuel et modifiée dynamiquement:
- Les conteneurs rouges n’ont pas encore été dédouanés.
- Les conteneurs verts ont été dédouanés et prêts à être déchargés.
- Les conteneurs vides étaient de couleur jaune.
Les ingénieurs ont introduit dans le modèle de planification du chantier des conteneurs des « capteurs virtuels » qui recueillaient des informations à partir du jumeau numérique et transféraient des données opérationnelles pendant que le modèle était en marche. Cela a facilité le suivi du rendement simulé de l’installation et de l’étalonnage du modèle. Une telle approche approfondie dans la collecte de données a permis une correspondance précise du jumeau numérique avec les opérations du chantier de conteneurs de la vie réelle.
Modèle d’optimisation de simulation de gare de triage
Après la construction et l’étalonnage du modèle de simulation des terminaux à conteneurs, les ingénieurs ont réussi à déterminer la capacité du terminal et à vérifier les données du modèle analytique. Lorsque l’on compare les indicateurs de performance des modèles des terminaux avec le scénario « tel quel », l’exactitude du modèle analytique est de 72 %, alors que le modèle de simulation montre une précision de 96 %.
Le modèle a également facilité l’essai des opérations du portique, la machine de chargement du terminal, dans un environnement virtuel sans risque. Le modèle reflétait les mouvements à trois axes du portique. De plus, la durée différente de chaque opération du portique a été prise en considération. En conséquence, des goulots d’étranglement de fonctionnement du portique ont été détectés, et des mesures d’optimisation ont été suggérées et soutenues par des données expérimentales.
Dans AnyLogic, Material Handling Library propre à l’industrie simplifie la simulation d’opérations complexes de manutention des matériaux dans les terminaux. Elle peut être utilisée pour concevoir des modèles détaillés d’installations de stockage, y compris des opérations avec des convoyeurs, des véhicules électriques et des portiques, et pour gérer les flux de travail des matériaux à l’intérieur de quatre murs.
Les développeurs du modèle ont également analysé comment les opérations logistiques internes influencent les performances générales de la simulation du terminal à conteneurs. Ils ont mis en place les expériences et examiné l’évolution des indicateurs clés de performance. Ces travaux ont donné lieu à des recommandations fondées sur la simulation sur la façon de moderniser l’infrastructure et de réorganiser les processus opérationnels des terminaux.
Résultat :
Une fois les expériences accomplies et les données de sortie obtenues, les ingénieurs ont été en mesure de définir les goulots d’étranglement des installations et les scénarios d’optimisation possibles. Ils ont découvert que d’autres mesures d’optimisation pourraient augmenter la capacité du terminal de 57 %.