Durchsatzerhöhung eines Bahn-Containerterminals mittels Simulation

Durchsatzerhöhung eines Bahn-Containerterminals mittels Simulation

Problemstellung:

RUSCON ist eine der größten Container-Schifffahrtsgesellschaften in der GUS-Region. Das Unternehmen benötigte eine Lösung zur Planung eines Containerdepots, um einen seiner Bahn-Containerterminals zu modernisieren und die maximale Kapazität der gesamten Anlage und ihrer Komponenten zu bestimmen. Zur Modellierung der Anlagenkomponenten, einschließlich des Containerdepots, der Umschlaganlage und der Schieneninfrastruktur, wurde das Fachwissen der Containerdepot-Simulationsspezialisten von Dilibrium Consulting Company herangezogen.

Die folgenden Merkmale wurden für eine präzisere Simulation des Containerterminals ermittelt:

Die Berater beschlossen, unterschiedliche Szenarien der Terminalerweiterung zu simulieren, um die beste Alternative zu eruieren.

Lösung:

Es wurde entschieden, in der AnyLogic-Planungsumgebung einen digitalen Zwilling des Terminals zu erstellen. Anders als herkömmliche analytische Modelle würde dieses dynamische Simulationsmodell die Anlage mit hoher Genauigkeit abbilden – die Abweichung zwischen den realen Daten und den Ergebnissen des virtuellen Betriebs wurde dabei auf unter 5 % geschätzt. Die Digital-Twin-Technologie ermöglicht eine detailgenaue Modellierung und erlaubt die Berücksichtigung verschiedener Parameter sowie nicht-linearer, unbestimmter bzw. unbekannter Abhängigkeiten und Ursache-Wirkungs-Beziehungen.

Die Containerdepot-Simulation beginnt bei der Ankunft der mit Containern beladenen Zügen auf dem Rangierbahnhof. Waggons werden dann gemäß Fahrplan auf die Gleise der Abnehmer rangiert. Die Simulation endet, wenn die Züge mit leeren Containern das Terminal verlassen.

Im Rahmen des Projekts wurden alle wichtigen Tätigkeiten im Terminal modelliert, einschließlich:

3D-Animation der Simulation des Bahn-Containerterminals
Modell zur Planung von Containerterminals

Modell zur Planung von Containerterminals


Die AnyLogic Containerterminal-Simulationsumgebung erlaubte es den Ingenieuren, 2D- und 3D-Modellanimationen zu erstellen. Darin lassen sich bestimmte Bereiche des Modells heranzoomen, um den Betrieb der Komponenten näher zu beobachten. Diese Vorgehensweise half bei der visuellen Kontrolle der Prozesse in den verschiedenen Anlagenbereichen.

Eine 3D-Animation der Containerterminal-Simulation erleichterte die visuelle Prozesskontrolle. Für die Container wurde eine Farbzuweisung eingeführt, die ihren aktuellen Zustand anzeigt und sich dynamisch ändert:

Die Ingenieure führten in das Planungsmodell des Containerdepots „virtuelle Sensoren“ ein, die während der Simulation Informationen vom digitalen Zwilling sammelten und Betriebsdaten übermittelten. Dies erleichterte sowohl die Kontrolle der simulierten Anlagenleistung als auch die Modellkalibrierung. Diese gründliche Vorgehensweise bei der Datenerfassung ermöglichte eine enge Abstimmung des digitalen Zwillings mit den Abläufen im realen Containerterminal.

Rangierbahnhof-Simulationsmodell
Rangierbahnhof-Simulationsmodell

Rangierbahnhof-Simulationsmodell


Nachdem das Containerterminal-Simulationsmodell aufgebaut und kalibriert war, konnten die Ingenieure die Terminalkapazität bestimmen und die analytischen Modelldaten verifizieren. Beim Vergleich der Leistungskennzahlen der Terminalmodelle mit dem „Ist-Szenario“ lag die Genauigkeit des analytischen Modells bei 72 %, während das Simulationsmodell eine Genauigkeit von 96 % aufwies.

Das Modell erleichterte zudem die Erprobung des Portalkrans, der Verladeanlage im Terminal, innerhalb der gefahrlosen virtuellen Umgebung. Das Modell bildete die dreiachsigen Bewegungen der Laufkatze und der Krantraverse nach; auch die unterschiedliche Zeitdauer der einzelnen Kranarbeiten ging in die Simulation ein. Im Ergebnis wurden Engpässe im Kranbetrieb erkannt, Optimierungsmaßnahmen vorgeschlagen und anhand experimenteller Daten begründet.

Die branchenspezifische Material Handling Bibliothek in AnyLogic vereinfacht die Simulation von komplexen Materialtransportvorgängen in Terminals. Mit ihr lassen sich Lagereinrichtungen detailliert modellieren, darunter auch der Betrieb mit Förderern, fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTS) und Kränen sowie die Handhabung der internen Materialflüsse.

Die Modellentwickler analysierten ebenfalls, wie die internen Logistikabläufe die Gesamtleistung der Containerterminal-Simulation beeinflussen. Sie führten Experimente durch und untersuchten, wie sich dabei die KPIs veränderten. Das Ergebnis dieser Arbeit waren simulationsbasierte Empfehlungen, wie die Infrastruktur verbessert und die Geschäftsprozesse des Terminals umorganisiert werden können.

Ergebnis:

Nachdem die Experimente durchgeführt und die Ausgabedaten gewonnen wurden, konnten die Ingenieure Anlagenengpässe und mögliche Optimierungsszenarien identifizieren. Dabei fanden sie heraus, dass durch weitere Optimierungsmaßnahmen die Kapazität des Terminals um 57 % gesteigert werden kann.

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