概览

阿尔斯通公司（Alstom）是全球运输行业的领导者。阿尔斯通提供车辆、交通运输基础设施、信号、设备维修以及全球的轨道系统。阿尔斯通的产品包括TGV 高速列车和欧洲之星高速列车。该公司在全球拥有105个站点，雇员超过3.4万人。其净收入达4.75亿欧元。

SimPlan AG是德国领先的仿真服务提供商，专注于汽车和物流领域仿真服务。 该公司的收入达145万欧元。

阿尔斯通公司认为，要应对未来多样变化性的挑战，创新是关键。其与SimPlan研究后，决定开发一个用于列车车队维护管理的数字决策支持系统。

这项工作是欧盟优化项目（EU OPTIMISED）的一部分，由欧盟委员会资助，是欧盟H2020计划的一部分。欧盟优化项目是欧洲的一项大型计划，旨在为各种工业部门的高度优化和反应性规划开发方法和工具。建立欧盟优化项目的关键是仿真和数字孪生。数字孪生是物理系统及其操作在现实世界运行的虚拟副本。这类仿真模型不断从多个数据源获取信息，更新改变系统状态以与其的物理实体实际状态相对应。

问题

铁路场站设计工具包

阿尔斯通在英国繁忙而又受限的西海岸干线(WCML)上维护着整个Pendolino列车队。公司有56台列车需要维修，5个维修站，在安排和管理维修时需要考虑很多方面：

1. 对线路和时刻表的日常运营要求，包括所需的列车组和容量。
2. 维修制度：列车检查和维修的频率及参数(如时间或里程)。
3. 事故或故障时的纠正维修措施。
4. 维修能力：维修站是否有足够的资源进行维修。

过早维护的列车会给公司带来不必要的维护费用，而过晚维护会导致故障及额外的昂贵维修费用。因此，需要一个全面的精准化工具来帮助有效地管理维护计划。

解决方案

由于需要考虑许多参数，选择仿真解决问题更为合适。但在本案例中，铁路情况变化很大，以往仅用静态数据进行简单的仿真远不够解决当前问题。虽然有一个固定的列车时刻表，但即使提前几天预测，列车位置很难确定。显然，如果仿真系统的数据能不断更新，同步现实世界的系统，将使我们能够更深入地了解整个列车的运行动态，这引导开发人员构建了系统的数字孪生。通过每日操作更新，可以准确地表示系统。

AnyLogic仿真软件可以选择最合适的建模方法进行仿真，甚至可以将多种方法结合使用。对于这个模型，开发人员选择了基于智能体的建模方法，这使得开发人员能捕捉整个铁路网络和其行为：

• 车队
• 维修站和车站
• 维修制度
• 车队时刻表的图表

AnyLogic还允许开发人员处理来自不同来源的数据，且不改变数据格式。车队、车站、维修站的系统数据及其约束条件可通过Excel提供，列车调度图为csv文件。

Alstom常用的维修调度算法是基于启发式调度算法，开发人员将其嵌入到AnyLogic软件中进行轨道仿真。这就有一个很大的优势，直接连接仿真模型和调度器意味着它们可以在需要时一起运行以更快地获得结果。

AnyLogic模型具有交互式和用户友好的仿真界面。 AnyLogic中的GIS功能可以在模型中显示和管理GIS地图。使用这个功能，开发人员使用OpenRailwayMap中的数据可视化了铁路车队的操作。用户可以在地图上查看所有的车队操作。此外，可以点击任何项目并获得有关它的全面信息。 关于列车组的信息有：

• 工作累积时间的统计数据。
• 预防性和纠正性维护措施的详细信息，包括已完成、到期和预定的维护，以及涉及的维修站.
• 根据计划，列车因维修而无法工作的总时间。

AnyLogic基于Java开发，因此允许开发人员创建自定义的Java扩展功能和可自由分配的独立运行的应用程序，用于铁路车队仿真和优化——这一特性可帮助工程师向管理层展示模型。

项目还计划对仿真模型进行大量的进一步开发。如，让列车组与检测器相匹配，以便向模型发送数据，帮助模型更紧密地表达现实。调度程序还将通过概率方法和机器学习特性进行升级，用于预测轨道调度和进一步优化调度策略。

结果

数字孪生表示整个WCML车队的操作。通过为给定的约束条件找到最优的解决方案，用户可以节省不必要的铁路维护费用。用户可以：

1. 了解给定参数下的系统性能并找出瓶颈。
2. 在数字环境中更高效、快速、安全地探索为列车提供服务的不同方法(更改列车机队维护制度、调度策略、车场容量)。
3. 比较场景，评估KPI并做出明智的决策。

如果发生任何紧急事件或意外事件，Alstom 可以通过更改输入数据快速找到新的有效解决方案。 通过运行各种假设方案，也可以预先预测可能的事件并找到解决方案。

如果客户提出了一些全局变动（新的时间表、增加额外的列车或路线），维护公司可以通过模型检查这些变动是否会影响维护并提出新的解决方案。 此外，该模型在向客户展示时是一个很好的说明性工具。

铁路网络数字孪生是一个宝贵的铁路仿真和决策支持模型，可用于车队维护的其他阶段，包括：

1. 参与招投标。公司可以通过数据和仿真进行可靠的估算，以支持提案 — 该模型是一个强大的可视化工具。
2. 在工程设计和实施阶段，维护公司可以灵活地进行项目变更并考虑各种限制条件。
3. 公司可以根据模型的输出数据进行项目预测。

由此可证，无论是现在还是长远来看，投资铁路网络数字孪生模型对决策支持都将非常意义。