Simulação da Operação de uma Rede Ferroviária usando o AnyLogic
A CSX é uma empresa ferroviária que opera 34.000 km, incluindo uma das três ferrovias Classe I dos Estados Unidos, que atende a maior parte da Costa Leste, e atinge quase dois terços da população do país.
O setor de Planejamento da Rede (Network Planning Division) é fundamental para o sucesso da empresa. Eles são responsáveis por identificar onde adicionar capacidade para acomodar crescimento futuro, garantir que a infraestrutura sustente um alto nível de serviço, e melhorar a eficiência dos gastos de capital. O Planejamento de Rede usa uma abordagem de várias etapas para gerenciar a capacidade da rede. Utiliza-se ferramentas analíticas para monitorar os níveis de serviço atuais, identificar os problemas que aparecem, e determinar a causa raiz desses rompimentos (se o problema é operacional ou de infraestrutura).
Além disso, são analisadas as possíveis soluções que podem ser aplicadas para o problema, incluindo as decisões de investimento, e, dentre essas, qual irá fornecer o melhor retorno financeiro. Para obter as respostas corretas, o uso de ferramentas analíticas tradicionais é insuficiente. É por isso que, para esses fins, CSX emprega tecnologias de modelagem e simulação. O software AnyLogic é utilizado para diversas finalidades, pois permite a criação de modelos de vários sistemas, com um tempos de resposta bastante rápidos.
O Anylogic permite que os usuários da indústria ferroviária simulem as linhas, terminais, e problemas operacionais, utilizando espeficicamente a biblioteca de ferrovias. Os três projetos apresentados a seguir, completados pela CSX em 2014, abrangeram uma variedade de tarefas que foram solucionadas com a utilização do software AnyLogic.
Planejamento de Investimento na Ferrovia MGA
Era previsto para uma linha de trem de propriedade conjunta da CSX e de seus concorrentes um grande incremento de demanda proveniente de minas de carvão. O alto nível de competição entre as duas empresas significava que, caso uma não conseguisse atender a demanda, a outra atenderia. Dessa maneira, a CSX teve que identificar a melhor estratégia operacional e financeira para manejar a nova demanda. As seguintes perguntas foram respondidas no projeto: (através do desenvolvimento de modelos em AnyLogic)
Há capacidade de armazenamento temporário suficiente na linha para estocar trens vazios para responder rapidamente à nova curva de demanda ?
Quais as melhores localizações da novas linha para adicionar a capacidade de armazenamento temporário, se necessário?
O modelo de rede de supply chain desenvolvido simulou a demanda por trens vazios de cinco minas de carvão, assim como o atendimento dessa demanda e a estocagem temporária de trens vazios. Os trens foram modelados como agentes que se deslocam através da rede. Variando os valores de parâmetros relevantes, os usuários poderiam inferir os impactos de diferentes fatores para o sistem ferroviária (isto é, capacidade de armazenamento temporário, bem como velocidades de carregamento em minas de carvão ).
O modelo calculou o rendimento alcançado da empresa e a perda de demanda da CSX devido à falta de trens disponíveis.
O modelo forneceu uma maneira para os tomadores de decisões obterem insights sobre o sistema para ajudar a identificar sua capacidade máxima de transporte. A simulação mostrou que a empresa não tinha capacidade de armazenamento temporário suficiente para atender o aumento da demanda, o que ajudou a identificar projectos de maior prioridade de investimento.
Redesenho da Oficina de Locomotivas de Nashville
A oficina de locomotivas de Nashville precisava ser expandida a fim de atender a expansão ocasionada pelo redesenho da rede. A instalação inclui uma oficina de manutenção e um roundhouse. A equipe mecânica precisava selecionar o melhor layout dentre oito projetos. O objetivo era identificar o layout que maximizasse a capacidade de processamento de locomotivas.
Este projeto utilizou a biblioteca de ferrovias do AnyLogic para construir um modelo do layout da oficina de locomotivas e testar os diferentes projetos.
No modelo, a estimativa era que 72% das locomotivas recebidas foram direcionadas para o roundhouse, enquanto 22 % foram para a oficina de manutenção. Os restantes 6% poderiam ir tanto para um quanto para o outro, dependendo do problema indetificado após uma inspecção. Os tempos de serviço em ambas as lojas eram diferentes. As locomotivas moviam-se a uma velocidade de cinco milhas por hora. Havia uma fila comum, com nove vagas, para ambas as instalações. Uma locomotiva era puxada para dentro do sistema caso houvesse um local disponível no roundhouse, na oficina de manutenção, ou na fila comum. O número de locais disponíveis em ambas as instalações e na fila eram parâmetros que poderiam ser variados pelo utilizador .
O modelo foi utilizado pelo departamento de mecânica para testar suas hipóteses, servindo como uma ferramenta de suporte à decisão para determinar qual a melhor configuração de layout. O modelo ajudou os especialistas conduzirem a conversa com os acionistas e basear sua solução em dados confiáveis.
Emulador de Desempenho da Rede Ferroviária
A empresa enfrentou um crescimento de demanda maior que o esperado, juntamente com um inverno rigoroso e restrição de recursos, o que levou ao congestionamento do setor norte da rede da CSX. Quando esta situação problemática foi analisada, a equipe de Planejamento de Rede estava tentando determinar o que aconteceu na para poder evitar esses problemas no futuro.
À medida que a pesquisa continuava, eles descobriram que seria mais fácil de compreender os processos se eles substituíssem os métodos analíticos tradicionais com um emulador visual. Então, eles decidiram reproduzir o comportamento passado do sistema no AnyLogic com o uso de animação em um mapa GIS para entender melhor densidade, fluxo e processos de congestionamento na rede e melhorar a tomada de decisão. Todos os dados de movimento dos trens foram importados para o AnyLogic, predefinindo o comportamento dos trens no modelo. O emulador incluiu a animação do movimento dos trens com estatísticas e indicadores que permitem a compreensão dos dados.
O modelo foi apresentado aos funcionários C-level e aos clientes e ajudou drasticamente aumentar a compreensão do problema entre as partes interessadas.