概要
都市の大規模な建設現場は通常騒音が大きく、工事のため交通状況がさらに悪化します。ドイツのRuhr University Bochum (RUB)の研究者たちは、トンネルを建設するためのこれらの建設現場をより良くすることを目指しました。目標は、プロセスに焦点を当てたシミュレーション モデルを使用して、トンネル工事 プロセスを分析および管理することでした。
問題
機械化されたトンネル工事では、掘削とリング建設という 2 つの中心プロセスが常に交互に行われます。トンネルを建設するプロセスには、多数の機械コンポーネントと物流要素 (トンネル掘削機、外部物流など) が必要です。1 つの要素の混乱がシステム全体の混乱につながる可能性があります。
制約として、地上と地下の保管場所のスペースが限られていることが挙げられます。また、トンネルを掘り進めるにつれて、トンネル内の物資輸送距離は着実に増加します。
達成可能なパフォーマンスは、建設関連のすべてのプロセスの相互作用に依存します。したがって、従来のトンネル工事時間の計算は限られた範囲でのみ可能でした。
ダウンタイムを削減するには、プロセス シミュレーションを活用した高度な分析が必要であり、その達成には、入力データの不確実性を考慮し、物流および保守プロセスを最適にする必要がありました。
解決
物流上の課題は、プロセスに焦点を当てたシミュレーションを使用して分析できます。プロセスシミュレーションを使用した主な理由は建設時間の短縮です。この目的達成のために、RUB 開発者は、さまざまなモデルで機械化されたトンネル掘削のさまざまな物流プロセスを分析しました。
最適化は常にできるだけ少ない変数で実行する必要があるため、トンネル工事のさまざまな領域が AnyLogic モデルで最適化されました。また、モデルの開発者は、騒音規制、交通渋滞、環境適合性などの都市の制約を考慮する必要がありました。
目標は、トンネルの建設現場面積を減らし、建設時間を可能な限り短縮することでした。さらに、RUB は、機械化されたトンネル建設プロジェクトの初期の計画段階でプロセス シミュレーションの使用が可能かを試したいとも考えていました。
2つのキー・プロセスがあり、一つはリングセグメント（プレキャストコンクリートによるトンネル覆工部材）の保管場所と供給、もう一つは残土の処分でした。
モデルは、2 つのトンネル、土壌処理、および内部の局所構造物の 4 つの主要なエージェントに分割されました。シミュレーションの進行状況を追跡するエージェントもありましたが、これは簡単な評価のみを目的としていました。
さまざまな物流バリエーションを試すために、シミュレーション モデルが作成されました。すべてのモデルのバリエーションの分析から、1 つの最適化されたシミュレーション モデルが開発されました。このようにして、市内の多くの境界条件を考慮して、機械化されたトンネル工事の物流プロセスを最適化することができました。
赤でマークされたエージェントは、モデル バリエーションごとにわずかに変更されています。AnyLogic シミュレーション ソフトウェアにより、RUB は個々のエージェントの固有の動作とさまざまなエージェントの相互作用をモデル化できるようになりました。さらに、機械化されたトンネル掘削では、流体の流れを統合する必要がありました。
さらに、AnyLogic の 2D および 3D 表示により、開発者によるモデルの検証と妥当性確認が容易になりました。
結果
モデルのさまざまな分析と最適化に基づいて、都市部の制約を考慮した建設時間を予測できるようになりました。
この最適化されたモデルでは、残土処理はトラックではなく鉄道で実行することで、ストレージのサイズはわずかに増加しました。以下に示す初期モデルと最適化モデルの 2 つのヒストグラムは、モデルごとに 1,000 回繰り返した Monte Carloシミュレーション で達成されたトンネル建設時間を示しています。
以下の図の上部 二つのグラフは、初期モデルの結果を示しています。左側のグラフは、掘削、リング構築、および操作不能 (ダウンタイム) を含むトンネルの総時間を示しています。右側のグラフは、定期的なメンテナンスや機器の故障など、このダウンタイムの原因を示しています。下の二つのグラフは同じ情報を示していますが、最適化されたモデルに関するものです。
最適化されたモデルでは、初期モデルよりもダウンタイムが大幅に短くなります。初期モデルの総構築時間は平均 194 日でしたが、最適化されたモデルの総構築時間は 169 日でした。
要約すると、建設時間は 25 日 (12.9 %) 短縮されました。これは主に、トンネル掘削機のダウンタイムを 40.5 % 削減することで達成され、その結果、平均前進速度は 17.78 m/d (15 % 増加) となりました。トラックによる都市交通の削減は、土砂の処理方法を鉄道輸送（1日あたり103台のトラックから30台のトラック）に変更することによって達成されました。
機械化されたトンネル掘削のプロセス シミュレーションで、専門家はすでに計画の初期段階で物流のさまざまなバリエーションを比較することができました。AnyLogic により、RUB の研究者は物流プロセスを設計する際にプロセス シミュレーションの不確実性を考慮できるようになりました。
AnyLogic モデルは簡単に変更できるため、さまざまな条件に対する代替アクションを迅速に検討できます。したがって、機械化トンネル工事の実行段階でもプロセス シミュレーションを適用することは有益です。
このケーススタディは、AnyLogic Conference 2022 でRuhr University Bochumの Judith Berns 氏によって発表されました。
スライドはPDFとして入手できます。
