CSX, 철도 운영 과제 해결 Logic Rail Library 사용 및 사용 안 함

CSX, 철도 운영 과제 해결 Logic Rail Library 사용 및 사용 안 함

CSX는 미국 동부해안 대부분에 운행하는 1급 3개 철도 중 하나를 포함해 약 2만1000노선(3만4000㎞)을 운행하는 철도회사로서 전국 인구의 3분의 2에 육박한다.

네트워크 기획부의 역할은 회사의 성공에 매우 중요하다. 이 중분류는 미래 성장을 수용하기 위해 용량을 추가할 위치를 식별하고, 인프라가 높은 수준의 서비스를 지원하고 유지할 수 있도록 보장하며, 자본 지출의 효율성을 개선하려고 노력한다.

네트워크 계획에서는 네트워크 기능을 관리하기 위해 다단계 접근방식을 사용한다. 이들은 분석 도구를 사용하여 현재 서비스 수준을 모니터링하고, 나타나는 문제를 식별하며, 이러한 중단의 근본 원인을 파악한다(문제가 운영 또는 인프라인 경우).

또 투자결정을 포함해 어떤 해결책이 문제점에 적용될 수 있는지, 이 중 어떤 결정이 최상의 재무적 수익을 제공할 것인지 등을 분석한다. 정답을 얻기 위해서는 전통적인 분석 도구의 사용이 불충분하다. 이러한 목적을 위해 CSX가 시뮬레이션 모델링 기술을 채택하는 이유다. 그들은 AnyLogic 소프트웨어를 다양한 시스템의 모델을 필요한 추상화 수준에서 빠른 전환 시간으로 만들 수 있기 때문에 다양한 용도로 사용한다.

AnyLogic은 철도업계 사용자들이 노선과 터미널, 야드 문제를 시뮬레이션 할 수 있게 해준다. CSX가 2014년에 완료한 다음 세 가지 프로젝트는 AnyLogic 소프트웨어를 사용하여 해결한 다양한 과제를 다뤘다.

MGA 라인 투자 계획

문제:

철도선 시뮬레이션 모델

MGA 레일 라인 시뮬레이션

CSX와 경쟁사가 공동으로 소유하고 있는 철도 노선은 여러 개의 탄광에서 수요가 크게 증가할 것으로 예상되었다. 두 회사의 높은 경쟁은 둘 중 하나가 요구를 충족시키지 못하면 다른 하나는 그렇게 한다는 것을 의미했다. CSX는 증가하는 비즈니스를 처리하기 위해 최고의 운영/자본 전략을 파악해야 했다. 그들은 다음과 같은 구체적인 질문에 대한 답을 알고 싶어했다.

그들은 해답을 찾기 위해 AnyLogic 시뮬레이션 모델을 활용했다.

해결책:

생성된 공급망 네트워크 모델은 5개의 탄광에서 나오는 빈 열차의 수요는 물론 수요의 충족과 빈 열차의 스테이징을 시뮬레이션했다. 열차는 네트워크를 통해 이동하는 요원으로 모델링되었다. 관련 매개변수의 다양한 값을 통해 사용자는 열차 처리량(예: 준비 용량 및 탄광의 적재 속도)에 대한 다양한 요인의 영향을 유추할 수 있다.

이 모델은 회사의 달성된 처리량을 계산했고, 이용 가능한 열차의 부족으로 인해 CSX에 의해 사업이 손실되었다.

결과:

이 모델은 의사결정자들이 시스템에 대한 통찰력을 얻어 가능한 최대 처리량을 식별하는 방법을 제공했다. 시뮬레이션 결과 늘어난 수요를 감당하기 위한 준비 능력이 부족했고, 이를 통해 가장 우선시되는 자본투자 프로젝트를 구분할 수 있었다.

내슈빌 기관차 공장 재설계

문제:

기관차 정비소 최적화

기관차 공장 시뮬레이션 모델

CSX의 내슈빌 기관차 정비소는 보다 높은 수준의 철도 네트워크 재설계를 충족시키기 위해 확장될 필요가 있었다. 그 시설에는 양질의 정비소와 원룸이 포함되어 있었다. 이 회사의 기계 부서는 8가지 대안 중에서 최고의 배치 설계를 선정할 필요가 있었다. 목적은 기관차 가공의 처리량을 극대화한 배치도를 파악하는 것이었다.

해결책:

이 프로젝트는 특별 애니로직 레일 라이브러리를 활용해 기관차 정비소 모형을 제작하고 다양한 설계를 시험했다.

모델에서는 들어오는 기관차의 72%가 원룸으로, 22%는 정비소로 갔다. 나머지 6%는 추가 점검 후 발생한 문제에 따라 어느 한 곳으로도 갈 수 있다. 두 가게의 서비스 시간은 달랐다.

기관차는 그 시스템에서 시속 5마일로 움직였다. 두 상점 모두 9개의 점으로 이루어진 하나의 공통적인 대기열이 있었다. 원룸이나 정비소, 혹은 공통의 대기열에 자리가 있으면 기관차를 계통에 끌어넣었다. 상점과 대기열에서 모두 사용할 수 있는 지점 수는 사용자가 변경할 수 있는 매개변수였다.

결과:

이 모델은 기계 부서에 의해 시스템 실험을 통해 그들의 가정을 시험하고, 어떤 레이아웃 구성이 가장 좋은지 결정하는 의사결정 지원 도구로 사용되었다. 이 모델은 전문가들이 이해관계자 간의 대화를 주도하고 신뢰할 수 있는 데이터에 근거하여 해결책을 제시할 수 있도록 도와주었다.

네트워크 성능 에뮬레이터

철도망 시뮬레이션

철도망 에뮬레이터

동사는 예상보다 큰 수요 성장에 직면했고, 혹독한 겨울 날씨와 자원 제약이 겹쳐 CSX 네트워크의 북부 계층에 혼잡을 초래했다. 이후에 이 문제가 있는 상황을 분석했을 때, 네트워크 기획팀은 네트워크에서 무슨 일이 일어났는지 판단하려고 노력했고, 향후 이러한 문제들을 피할 수 있었다.

연구가 계속되면서 기존의 분석 방법을 시각적 에뮬레이터로 대체하면 공정을 이해하는 것이 더 쉬워진다는 것을 알게 되었다. 그래서 네트워크의 밀도, 흐름, 혼잡 프로세스를 보다 잘 이해하고 의사결정을 개선하기 위해 GIS 지도에 애니메이션을 활용한 애니로직에서 과거의 시스템 동작을 재현하거나 재생시키기로 했다. 모든 열차 이동 데이터는 데이터베이스에서 AnyLogic으로 가져와 모델 내 열차의 동작을 사전 정의했다. 에뮬레이터는 데이터를 시각적으로 이해할 수 있도록 하는 통계와 지표를 포함한 애니메이션 열차 이동을 포함했다.

모델은 C-level 담당자와 고객에게 제시되었고, 이해관계자들 사이에서 이 문제에 대한 이해를 획기적으로 높이는 데 도움을 주었다.

CSX의 예레미야 디른버거가 2014 AnyLogic Conference 2014에서 이러한 사례 연구를 발표하는 비디오를 시청하십시오.

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