
Ce projet vise Ă concevoir des mĂ©thodes mathĂ©matiques rapides qui permettent de crĂ©er des projets dâhoraires de haute qualitĂ© pour CFF Cargo.
Le transport de marchandises par chemin de fer prĂ©sente des avantages considĂ©rables, notamment Ă©conomiques et Ă©cologiques. En outre, les volumes de transport de marchandises par rail devraient augmenter de 45% dâici Ă 2040. En revanche, les transporteurs de fret ferroviaire ont une longue histoire de dĂ©ficits financiers et de dĂ©pendance vis-Ă -vis des subventions. Pour rester compĂ©titif et se prĂ©parer Ă la croissance des volumes, CFF Cargo (CFFC), le plus grand transporteur suisse, doit augmenter son efficacitĂ© et rĂ©duire ses coĂ»ts dâexploitation.
Environ deux tiers des activitĂ©s de CFFC sont des transports nationaux par wagons isolĂ©s. Câest-Ă -dire le transport de quelques wagons seulement, avec des origines et des destinations diffĂ©rentes. Or comme lâefficacitĂ© sur le rail est plus grande pour les longues distances avec des trains longs, les wagons doivent ĂȘtre manĆuvrĂ©s et regroupĂ©s. Lâhoraire est lâĂ©lĂ©ment central qui dĂ©termine oĂč et quand cela se produit.
Cet horaire est actuellement gĂ©rĂ© manuellement. MĂȘme des amĂ©liorations locales mineures prennent beaucoup de temps et une optimisation globale manuelle des coĂ»ts opĂ©rationnels reste impossible. Ce projet vise Ă concevoir des mĂ©thodes mathĂ©matiques innovantes et rapides qui permettent de crĂ©er des Ă©bauches dâhoraire de haute qualitĂ©. Lâutilisation de ces modĂšles comme outils dâaide automatisĂ©s peut permettre de rĂ©duire les efforts de planification par un facteur de trois. Le potentiel dâune optimisation globale est estimĂ© Ă environ 5 Ă 10% des coĂ»ts de production.
Ce projet de quatre ans et quatre mois est menĂ© par le professeur Friedrich Eisenbrand, titulaire de la Chaire dâoptimisation discrĂšte (DISOPT), en collaboration avec Carsten Moldenhauer, responsable de la recherche opĂ©rationnelle et de lâanalyse chez CFF Cargo. Il est financĂ© par Innosuisse.
Investigateur principal |
Prof. Friedrich Eisenbrand |
Responsable de projet |
SBB Cargo |
Sponsor |
Innosuisse |
Période |
2020-2024 |
Laboratoire |
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Partner |
SBB Cargo |