HCLTechのRailTwinによる貨物鉄道の再構築

北米のクラス１鉄道ネットワーク全体でオペレーションのデジタルトランスフォーメーションを推進

所要時間 5分

概要

北米最大級のクラス1貨物鉄道ネットワークの一つを運営する当社のクライアントは、複数の州にまたがる複雑なインフラのもと、日々数十万両の貨車を輸送しています。高い精度と効率性が求められるなか、線路、ヤード、インターチェンジにまたがる動的なオペレーションを管理するには、高度な運用能力が不可欠です。

これまでの強固な戦略的パートナーシップに基づき、HCLTechは鉄道インフラの管理と運用を担う革新的なコグニティブ・デジタルツインプラットフォームであるRailTwinを導入しました。HCLTechのRailTwinは、リアルタイムのデータストリーム、高忠実度のシミュレーション、AIを活用した分析をシームレスに統合することで、鉄道エコシステム全体の「生きたデータ」を高精度で再現したデジタル環境を構築できます。このソリューションはクライアントの運用アプローチを「事後対応的な意思決定」から「先を見据えた予測的な計画と実行」へと変革し、よりスマートな意思決定、レジリエンスの強化、飛躍的な効率化を実現しました。

課題

高まるプレッシャー下での運行業務の刷新

クライアントは、貨物需要の急増、運行上の複数のボトルネック、レガシーシステムの制約という課題を抱えていました。

ネットワークの規模が拡大して複雑さが増すにつれ、従来のシステムの限界がますます浮き彫りになっていきました。

設備の健全性、インフラの状態、鉄道網全体の列車の動きをリアルタイムに視認できない
手作業による運行計画と操車場業務による処理能力の著しい低下
巨額な設備投資や障害に関する「what-if（もしも）」シナリオを検証できるシミュレート環境がない
事後対応的なメンテナンスによる運行の遅れとコストの上昇
システム間の連携不足が事業拡大と戦略的な見通しを阻害

こうした課題は輸送能力や事業のアジリティを損なうだけでなく、顧客満足度の低下を招き、非効率な運営や予期せぬ障害への脆弱性も高めていました。

目的

認知型で拡張性に優れたデジタルツインの構築

課題に対処するため、クライアントは大胆な目標を掲げました。それは、本線から操車場、車両、線路沿線設備に至るまで、鉄道エコシステム全体を対象とした、動的かつデータドリブンなレプリカを構築することです。このコグニティブ（認知型）・デジタルツインはオペレーションをリアルタイムに反映する鏡として機能し、以下を実現します。

鉄道ネットワーク全体の健全性、設備の稼働状況、障害の兆候を予測的に可視化
長期的な計画策定とリアルタイムの意思決定の判断材料にするための、運用および戦略的シナリオのシミュレーション
運行スケジュール、リソース配分、および保守点検時間の動的な最適化
輸送能力、運用効率、インフラ設備のパフォーマンスの向上
将来の成長、イノベーション、レジリエンスを支える拡張性に優れたデジタルファウンデーションの構築

ソリューション／解決策

インテリジェントな鉄道運行のためのコグニティブ・デジタルツイン

HCLTechは、RailTwinを導入しました。これは貨物鉄道業務の複雑さに対処するために構築された、次世代デジタルツイン・プラットフォームです。ネットワークの知能の中核として機能するRailTwinは、インフラ、システム、AIをクラウドネイティブなアーキテクチャ上で統合し、現場の運行状況をリアルタイムに反映および最適化します。

主な機能は以下のとおりです。

リアルタイムシミュレーション：列車、操車場、信号、インフラの正確で忠実度の高いモデル化
ライブデータの統合：IoTセンサー、SCADAシステム、GIS（地理情報システム）、管制塔との継続的な同期
AIを活用した予測：混雑、天候の影響、設備の問題の早期検知
シナリオプランニング・スタジオ：導入前に、運行スケジュール、乗務員計画、大規模な投資プロジェクトをシミュレーション
SmartOpsモジュール：貨物の優先順位付け、運行枠の割り当て、操車場での作業順序付け、および輸送能力を最適化するための、面倒な設定なしに使えるツール

モジュール式のマイクロサービスアーキテクチャを採用したRailTwinは、ウェブとモバイルのどちらからでもアクセスできるため、指令員から計画担当者、保守・点検チームまで、ネットワークのあらゆるレベルでより迅速かつ的確な意思決定を下せるようになります。

インパクト／成果

分断された業務を統合し、即応力の高い鉄道ネットワークを実現

HCLTechによるRailTwinの導入は、クライアントの運行エコシステム全体で目に見える改善をもたらしました。

列車および駅管理の最適化により、設備稼働率が15%向上
列車の稼働率向上と予知保全により、遅延を10%削減
動的なダイヤ再編とインテリジェントな経路最適化により、鉄道ネットワーク全体の運行効率を約20%向上
運行およびルート計画の精度が25%向上
統合型の地理情報システムと資産インテリジェンスの活用により、多様な地理的環境で高い運行効率を実現

HCLTechは鉄道分野の専門知識とデジタルエンジニアリングを融合することで、クライアントがデータを活用した意思決定を行い、将来の多様な移動ニーズにも対応できる鉄道企業に変革する支援を行いました。

展望

予測型の鉄道運営の未来を牽引

HCLTechは、インテリジェントな運行管理とデジタルインフラのレジリエンス向上を目指すクライアントの取り組みにおいて、今後も戦略的パートナーであり続けます。当社のロードマップには、AIモデルの高度化、より幅広いユースケースへの適用、企業の意思決定システムとの緊密な統合が含まれます。

RailTwinを絶えず進化させることにより、私たちは今日の課題を解決するだけでなく、明日の鉄道のあり方を形作っています。私たちはともに線路沿いの状況を可視化する段階から、鉄道システム全体をインテリジェンス化する段階へと進んでいます。これにより、今後も運用の先見性、即応力、そして最高水準の運行効率を実現する新たな時代を切り拓きます。