Problématique :
Le Port du Havre, plus grand port de conteneurs de France, étudiait la manière de construire un nouveau terminal multimodal. Le nouveau terminal devait inclure une zone où les trains et les péniches fluviales amenaient les conteneurs pour être pris en charge par le transport maritime. Dans cette zone, des grues déplacent les conteneurs depuis leurs transporteurs pour les charger sur des navettes autorails qui les emportent ensuite vers les installations de transport maritime. Le trafic de ces autorails formait le cœur du modèle de simulation développé par le Département de conseil de l’entreprise AnyLogic. Ce modèle devait comparer les deux scénarios suivants :
- Élémentaire (utilisation de wagons passifs tractés par des locomotives)
- Avancé (utilisation de wagons autonomes capables de se déplacer sans locomotives)
L’objectif consistait à évaluer les coûts dans chaque cas, la qualité de service (durée pendant laquelle le conteneur reste dans le système), et les améliorations possibles de la structure du réseau du terminal.
Solution :
Les consultants ont modélisé le réseau de transport à l’aide d’une bibliothèque ferroviaire d’AnyLogic. Les mouvements des wagons, grues et autres éléments du réseau ont été simulés à un niveau détaillé. Les consultants ont dû créer deux modèles séparés car les scénarios s’appuyaient sur des logiques très différentes. Les modèles ont permis aux utilisateurs d’effectuer les actions suivantes :
- Assigner à chaque conteneur les heures d’arrivée et de départ requises pour les terminaux multimodal et maritime (en séparant le transport ferroviaire et fluvial).
- Définir les plages horaires d’arrivée et de départ des trains et péniches au terminal multimodal.
- Modifier les caractéristiques des différents équipements (vitesse de réalisation des différentes opérations) pour les terminaux multimodal et maritime.
- Comptabiliser de manière dynamique l’espace disponible pour les conteneurs sur les terminaux.
- Enregistrer de manière dynamique les coûts des différents éléments du réseau, ensemble ou séparément.
- Surveiller le statut de chaque entité et agent sur le réseau.
Résultats :
Les résultats comprenaient des statistiques collectées pour les deux scénarios. Les coûts ont été calculés pour différents éléments du réseau, tels que les locomotives, les wagons, les grues et les dockers. Les données concernant la qualité de service ont montré que les voitures autonomes étaient plus efficaces et moins coûteuses que les voitures passives.
Grâce aux modèles de simulation, le client a pu comparer les deux méthodes d’organisation de la logistique interne du rail, choisir la solution optimale et estimer la quantité d’autorails nécessaire.
Les données fournies par les modèles d’AnyLogic ont permis au client de prouver la faisabilité du projet de construction de terminal face auprès des investisseurs potentiels.
