CSX社は、アメリカ東海岸で、総延長約21,000マイル（34,000 km）を運営する鉄道会社であり、地域のほぼ2/3の人々が利用しています。
ネットワークプランニングは、会社の成功には非常に重要です。この部門は、将来の成長に適応するためにキャパシティを強化する場所を特定し、インフラが高いレベルのサービスをサポート及び維持し、資本支出の効率を向上に努めます。
ネットワークプランニングは、多段階のアプローチを使用してネットワーク機能を管理します。分析ツールを使用して、現在のサービスレベルを監視し、出てきた問題を特定し、問題の原因を判断します（問題がオペレーション又はインフラか？）。
さらに、投資を含め、可能な解決策が問題に適用できるかどうかを分析し、これらの判断のうちどれが最良の財政利益をもたらすかを分析します。従来の分析ツールでは適切な判断を得るには不十分なため、CSXはシミュレーションモデリング技術を採用しています。AnyLogicソフトウェアは、さまざまな目的に使用可能です。これは、必要な抽象度レベルで、迅速な処理時間でさまざまなシステムのモデルを作成できるためです。
AnyLogicでは、鉄道業界のユーザーは、線路、ターミナル、操車場の問題をシミュレートできます。2014年にCSXによって作られた次の3つのプロジェクトでは、AnyLogicソフトウェアを使用して解決されたさまざまなタスクについて説明しました。
MGAライン投資計画
問題：
CSXとその競争相手が共同所有する鉄道線は、いくつかの炭鉱からの需要が大幅に増加すると予想されていました。 両社の競争が激しかったことで、そのうちの1社が需要を満たすことができなければ、もう1社も同様になるだろうということでした。 CSX社は、増加するビジネスを処理するための最高の運用/資本戦略を特定する必要があり、特定の質問に対する解答を要求していました。
- 新しい需要に素早く対応するため、積載可能な石炭列車を運行に十分なステージングを持っているか？
- 必要に応じて、ステージング容量を追加するための最適な場所はどこか？
彼らはこれらの問題にAnyLogicシミュレーションモデリングを利用しました。
解決策：
作成されたサプライ・チェーン・ネットワーク・モデルは、需要の履行と空の列車のステージングと同様に5つの炭鉱からの空の列車の需要をシミュレートしました。列車はネットワークを介して移動するエージェントとしてモデル化されました。関連するパラメーターの値の修正により、ユーザーは、列車処理能力(すなわち炭鉱における荷重速度に加えてステージング能力)に異なる要因のインパクトを推論することができました。
モデルは、会社が達成したスループット及び列車の不足による、ビジネスの損失をCSXによって計算しました。
結果：
モデルは、意思決定者が最大スループットを特定するために、システムの洞察を得るための手段を提供しました。このシミュレーションでは、需要増に対応するための十分な準備能力が不足しており、実行する最優先の資本投資プロジェクトを区別することができました。
ナッシュビル列車倉庫の再設計
問題：
CSXのナッシュビル倉庫は、より高度な鉄道ネットワークの再設計に対応するために拡張する必要がありました。施設には、整備車庫とラウンド車庫が含まれます。会社の機械部門は、車両のスループットを最大限にするレイアウトを特定するため、8つの選択肢から最適なレイアウトを検討しました。
ソリューション：
このプロジェクトでは、AnyLogic鉄道ライブラリを利用して、電車倉庫のモデルを構築し、さまざまな設計をテストしました。
このモデルでは、到着する電車の72％がラウンド車庫に入り、22％がメンテナンス車庫に収容されます。残りの6％は、さらに検査後の問題に応じてどちらかに入ります。各車庫でのサービス時間は異なります。
電車はシステム内では時速5マイルで走行しました。各車庫にキューがあり、9つの地点があります。ラウンド車庫、整備車庫、または共通で利用できる場所があれば、電車がシステムに入ってきます。各車庫および待ち行列で利用可能な地点の数は、ユーザが設定するパラメータで変更可能です。
結果：
モデルは、システムを実験して、どのレイアウト構成が最適かを判断するための意思決定支援ツールとして、それらの前提条件のテストに利用されました。モデルは、専門家が利害関係者同士の話を促し、確実なデータに基づいて解決策を出します。
ネットワークパフォーマンスエミュレータ
同社は予想以上の需要増に直面し、厳しい冬の天候やリソースの制約を受け、CSXネットワークの北部で混雑が発生しました。 この問題の状況を後で分析した時、ネットワーク・プランニング・チームは何がネットワーク上で起こったか、これらの問題を今後回避することができたかを断定しました。
研究は継続され、従来の分析方法を視覚エミュレータに置き換えた場合、プロセスを理解することがより容易になることが分かりました。そこで、AnyLogicの過去のシステム動作をGISマップ上のアニメーションを使用して再現または再生し、ネットワークの密度、フロー、停滞プロセスをよりよく理解し、意思決定を改善することに決めました。すべての車両の移動データはデータベースからAnyLogicにインポートされ、モデル内の車両の動作が事前定義されています。エミュレータには、データを視覚的に理解できるようにするため統計とインジケータが付き、アニメーションでの車両の振る舞いが含まれています。
モデルは、経営トップレベルの役員および顧客に提示され、利害関係者間の問題の理解を大幅に向上させました。
AnyLogic Conference 2014でCSXのJeremiah Dirnberger氏のビデオをご覧ください
