Descripción General de la Tecnología
Gemelos Digitales
Descripción General de Software
Cómo Funciona
Desafío
Este proyecto tenía tres phases a completar:
1) Reducir el tiempo de ejecución del modelo existente de alta fidelidad de AnyLogic a menos de 2 minutos en promedio por año durante un período de 30 años;
2) La exitosa integración del modelo de AnyLogic con Microsoft Project Bonsai como una máquina de inteligencia artificial;
3) La optimización de la combinación de camiones eléctricos, tecnologías de recarga, ferrocarriles y sistemas de transporte por cinta transportadora que generará el mejor retorno de la inversión en los próximos 30 años. El modelo tuvo en cuenta la transición de camiones diésel a eléctricos que se extenderá durante varios años. También se consideraron los costos de adquisición y ciclo de vida.
Solución
El objetivo de la primera fase fue optimizar el modelo existente de AnyLogic de alta fidelidad para que tuviera un tiempo de ejecución por debajo de los 2 minutos en promedio durante un período de 30 años, simplificando la lógica del modelo. La segunda fase consistió en la integración de los resultados del modelo de AnyLogic en un sistema de inteligencia artificial y la aceptación de la entrada de AnyLogic proveniente del sistema de inteligencia artificial en los resultados del ciclo de funcionamiento. La última fase del proyecto de modelado se relacionó con la selección de la combinación optimizada de camiones eléctricos y tecnologías de recarga para lograr los objetivos de reducción de huella de carbono y minimizar los costos de adquisición, operativos y de sostenimiento durante un período de 30 años.
Las siguientes funcionalidades se tuvieron en cuenta como parte de este esfuerzo de modelado:
- Tiempo de transporte de camiones, número de camiones, etc.
- Transición a nuevas tecnologías eléctricas (camiones eléctricos, estrategias de recarga)
- Adición/eliminación de camiones
- Capacidad, velocidad, número y ubicación de las unidades de carga/transporte
- Mantenimiento y tiempo de inactividad
Para reducir el tiempo de ejecución del modelo existente, los "escenarios" consistieron en desactivar varias lógicas de funcionalidad del modelo y estudiar el impacto resultante en el tiempo de ejecución. Para la optimización de la transición a camiones eléctricos, los escenarios consistieron en que el modelo ejecutara numerosas combinaciones de diferentes tecnologías (tipos de camiones, número de estaciones de recarga), lo que resultó en la optimización de nuestros indicadores clave de rendimiento, de la siguiente manera:
- Reducción del tiempo de ejecución del modelo existente
- Un tiempo de ejecución promedio del modelo de 2 minutos durante un período de 30 años.
- Integración del sistema de inteligencia artificial (AI brain)
- Validación exitosa de la integración de AnyLogic en el sistema de inteligencia artificial (AI brain).
- Transición a la tecnología eléctrica
- Optimización del número y tipos de camiones eléctricos y estaciones de carga.
Resultados
La consolidación general de mejoras condujo a una notable mejora en el tiempo de ejecución del modelo, con un promedio de 9 segundos por año, lo cual representa una reducción significativa desde los 160 segundos iniciales.
El modelo también proporcionó los costos operativos y de capital (OpEx y CapEx), las emisiones anuales de gases de efecto invernadero (GHG) y el total de carga transportada para el año al sistema de inteligencia artificial (AI brain) después de cada iteración. Esto permitió al sistema de inteligencia artificial comparar y analizar escenarios, lo que condujo a la optimización de la solución en términos de costos (externos a AnyLogic).
Las salidas del modelo estaban destinadas a una tasa de jubilación de camiones diésel específica y a la tasa de introducción de la combinación de 4 tipos de camiones eléctricos y 3 tecnologías de recarga. Los escenarios fueron seleccionados por el cliente. Los resultados del modelo de AnyLogic se ejecutaron en el sistema de inteligencia artificial (AI brain) para la optimización de la selección de la tecnología eléctrica utilizando el modelo.
