Construyendo un Gemelo Digital de un Patio de Ferrocarril con AnyLogic - SimWell construye un Gemelo Digital de un Patio de Ferrocarril para juegos serios

La Necesidad de un Gemelo Digital de un Patio de Ferrocarril

Un patio de ferrocarril es una combinación compleja de vías de ferrocarril e interruptores diseñados para almacenar, clasificar, cargar y descargar vagones.

La eficiencia operativa en el patio de ferrocarriles afecta directamente los beneficios económicos de las empresas de transporte de mercancías por ferrocarril, al tiempo que afecta indirectamente a numerosas partes interesadas en la línea de la cadena de suministro, incluidos proveedores, clientes, etc.

Un gemelo digital ferroviario ayuda a las organizaciones a mejorar la eficiencia operativa.

El Desafío con Optimización

La optimización se utiliza a menudo en los patios ferroviarios, pero estos modelos no logran captar la complejidad del patio.

¿Qué hace que el patio ferroviario sea demasiado complejo para su optimización?

El patio de ferrocarriles es dinámico, lo que significa que cambia con el tiempo. La optimización no tiene en cuenta el tiempo, por lo que la simulación es la más adecuada para capturar los aspectos dinámicos del patio.

El patio de ferrocarriles es estocástico, lo que significa que hay mucha variabilidad en el sistema.

El patio de ferrocarril está limitado por el espacio.

La simulación captura la complejidad del patio ferroviario, incluida su variabilidad y los componentes del espacio que cambian con el tiempo.

Simulación Dinámica con AnyLogic

Sin embargo, la simulación de eventos discretos tiene en cuenta estos factores

mediante la creación de un gemelo digital ferroviario que permitirá la planificación

y equipos de liderazgo para probar y planificar las operaciones de manera eficiente con anticipación.

Cuando se utiliza un gemelo digital de patio ferroviario en la planificación, éste mejora las operaciones actuales y asegura que el patio ferroviario pueda manejar desafíos futuros.

Nunca debería tener que preocuparse por elegir la opción incorrecta al tomar una decisión dentro de su negocio. Hemos desarrollado esa filosofía a través de cientos de proyectos en SimWell.

Así es como hemos construido modelos de gemelos digitales para patios ferroviarios con AnyLogic en la industria ferroviaria.

railyard digital twin built in AnyLogic

Gemelo Digital de Patio Ferroviario

Este modelo de gemelo digital de patio ferroviario ayudó a nuestro cliente a planificar sus operaciones ferroviarias. El objetivo final es desarrollar un modelo de aprendizaje automático para tomar rápidamente las mejores decisiones en el patio. Para lograrlo, estamos adoptando un enfoque de varias fases.

Primero, construimos un gemelo digital de patio ferroviario en AnyLogic Simulation. Luego, el modelo se utiliza para juegos serios que permiten a los planificadores controlar dinámicamente el patio de trenes virtual para mejorar la toma de decisiones en el mundo real.

Si desea aprender a construir modelos usted mismo, puede acceder a nuestra guía completa de simulación que lo guía a través del proceso paso a paso para construir un modelo de simulación.

En segundo lugar, incorporamos la lógica de decisión heurística utilizada por los planificadores para evaluar la lógica y comparar escenarios.

Finalmente, creamos una herramienta de aprendizaje automático entrenando un algoritmo de inteligencia artificial para encontrar el mejor escenario.

Fase 1 – Juego Serio

En la fase de juego serio, desarrollamos un modelo para ayudar a los planificadores con el análisis a través de su gemelo digital de patio ferroviario.

Con un modelo de Juego Serio, los planificadores tienen control manual sobre el movimiento del tren en todas las vías en el gemelo digital del patio ferroviario. Pueden mover vagones de ferrocarril en grandes cantidades o como vagones individuales, acoplar y desacoplar dinámicamente un tren y cambiar/colocar/procesar mercancías.

Como se muestra en la figura siguiente, el modelo interactivo de Juego Serio creado por SimWell permite a los usuarios probar estos cambios en cualquier lugar de las pistas.

Los resultados del modelo de Juego Serio pueden incluir cualquier KPI importante para la operación del patio ferroviario. En este caso, los KPI incluyen el registro de información del automóvil, la ubicación, la hora de inicio y finalización del procesamiento. Los KPIs también incluyen la utilización de recursos. Por ejemplo, la figura siguiente muestra un gráfico de carga de trabajo que destaca los estados de recursos ocupados/inactivos a lo largo del tiempo.

El modelo de juego serio es una herramienta de bajo riesgo y ritmo rápido que se puede utilizar para capacitar a los administradores de astilleros.

Railyard Serious Gaming

Les sorties du modèle Serious gaming peuvent inclure n’importe quel indicateur de performance clé important pour l’exploitation de la gare ferroviaire. Dans ce cas-ci, les indicateurs de performance clés incluent l’enregistrement des informations du wagon, l’emplacement, le traitement de l’heure de début et de fin. Les indicateurs de performance clés comprennent également l’utilisation des ressources. Par exemple, la figure ci-dessous montre un graphique de charge de travail mettant en évidence les états des ressources occupées/inactives au fil du temps.

Le modèle de Serious gaming est un outil à faible risque et rapide qui peut être utilisé pour former les gestionnaires d’une gare ferroviaire.

Simulation KPIs

Fase 2 – Heurística

Si una estación de ferrocarril ya tiene una lógica que los operadores usan para procesar vagones, podemos construir e incrustar esa lógica en el modelo.

 

Esto permitirá a los planificadores de los patios ferroviarios ejecutar escenarios y automatizar el análisis.

 

Los planificadores pueden probar varios escenarios y comparar el desempeño de cada decisión, virtualmente, sin interrumpir las operaciones del patio. También pueden comparar y mejorar la heurística utilizando el modelo de simulación.

 

Realice múltiples ejecuciones con diferentes escenarios que requieran una intervención limitada o nula por parte del usuario.

Fase 3 – Aprendizaje Automático

Una vez que se ha producido un espacio muestral suficientemente grande de entradas y salidas a partir de la ejecución del modelo, estos datos se pueden usar para entrenar un algoritmo de inteligencia artificial.

Un algoritmo entrenado puede ayudarnos a converger más rápido a un escenario del “mejor caso” que luego podemos validar usando el modelo de simulación.

SimWell lidera la investigación para utilizar el aprendizaje automático de esta manera.

Contáctenos

SimWell es una empresa de consultoría y distribución de software que se especializa en simulación, ciencia de datos y optimización. Si opera una estación de ferrocarril y necesita ayuda con un gemelo digital de estación de ferrocarril para juegos serios, puede hacer clic aquí para programar una llamada.

Se ha grabado un video de la simulación.
Muestra el sistema con sus parámetros reales.

Agende una llamada

Deslizar arriba