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Ferrovalle sollicite INFORM pour un yard intelligent IA au hub ferroviaire de Mexico

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INFORM a annoncé le 15 septembre 2026 que l’opérateur de fret ferroviaire Ferrovalle a choisi son logiciel Syncrotess Optimization Plus pour lancer une initiative d’automatisation Smart Yard dans son terminal intermodal de Mexico, où la division intermodale a traité environ 550 000 TEU en 2025. L’annonce a décrit l’opération comme l’une des plus grandes opérations intermodales intérieures d’Amérique latine.

Le terminal de Ferrovalle est l’un des hubs de fret ferroviaire les plus importants du Mexique et constitue un maillon de dernier kilomètre pour le trafic ferroviaire traversant la Vallée de Mexico, selon l’annonce. Avec le projet Smart Yard, l’opérateur étend l’automatisation au-delà du portail et davantage aux opérations du terminal. La planification du stockage des conteneurs, du déploiement des équipements et du chargement et déchargement des trains dépend encore largement de critères manuels et du jugement des répartiteurs.

INFORM a indiqué que le logiciel extraira les données opérationnelles des systèmes existants de Ferrovalle afin d’offrir une plus grande transparence opérationnelle et de produire des recommandations coordonnées qui se mettent à jour en continu pour les opérations de yard, d’équipement et de train.

« Smart Yard représente une étape importante dans la transformation numérique de Ferrovalle et dans notre vision de l’avenir des opérations intermodales », a déclaré Francisco Fabila, directeur général de Ferrovalle. Il a indiqué que l’objectif est une visibilité numérique en temps réel pour chaque train, wagon, conteneur et camion circulant dans l’opération, soutenue par la capture automatisée des données, l’analyse avancée et le support décisionnel piloté par l’IA d’INFORM. L’intégration de ces capacités dans l’écosystème numérique existant de l’entreprise offre aux équipes de meilleurs outils pour fonctionner plus efficacement, de manière cohérente et sécurisée, a-t-il ajouté, décrivant la technologie comme un facilitateur d’un service plus prévisible, fiable et centré sur le client.

Quatre optimiseurs et une flotte initiale

Le déploiement combine quatre modules INFORM : le Yard Optimizer, le Crane Optimizer, le Vehicle Optimizer et le Train Load Optimizer. La flotte optimisée initiale comprend huit grues RTG, quatre empileurs à portée et 14 tracteurs de terminal.

Ferrovalle vise à augmenter le débit d’équipement, à améliorer le ratio des mouvements facturables par rapport au volume total de manutention, et à atteindre les objectifs de niveau de service définis pour la manutention des camions, le chargement et le déchargement des trains, selon l’annonce.

Architecture hybride aux côtés du système terminal interne

Le projet utilise une architecture hybride. Plutôt que de remplacer le système d’exploitation terminal interne développé par Ferrovalle, Syncrotess Optimization Plus fonctionnera comme une couche d’optimisation supplémentaire, échangeant les données de composition des trains, les plans de charge, le statut des conteneurs, les informations de dédouanement et les mises à jour opérationnelles avec le système interne. INFORM a indiqué que le logiciel soutiendra les opérations de yard, d’équipement et de train sur deux zones opérationnelles tandis que le système existant restera en place.

« Ferrovalle dispose déjà d’une infrastructure numérique sophistiquée, donc ce projet ne vise pas à remplacer les systèmes existants », a déclaré la Dre Eva Savelsberg, vice‑présidente principale, Terminal & Distribution Center Logistics chez INFORM. « La tâche consiste à connecter les données disponibles avec une optimisation intelligente et à coordonner les décisions à travers les opérations de yard, d’équipement et de train. »

Séparation douanière et chargement des trains

Le projet couvre deux yards, l’un dédouané et l’autre sous contrôle douanier, et l’optimisation doit maintenir cette séparation tout en tenant compte des processus différents pour les conteneurs maritimes et transfrontaliers. Des zones d’inspection et de chargement dédiées seront intégrées au flux de travail grâce à des affectations automatisées de tracteurs et à des échanges de statut avec le système d’exploitation terminal.

L’intégration avec le système de contrôle des équipements du terminal permet des contrôles de poids automatiques dans le cadre des levées de grues de routine, de sorte que la cargaison ne nécessite plus d’arrêts de pesage séparés. Le dédouanement est intégré à la décision de chargement elle-même : avant que Syncrotess Optimization Plus n’affecte un conteneur pour le chargement du train, le système interne confirme que le dédouanement et la documentation ont été accordés, et seuls les conteneurs dédouanés peuvent être libérés pour le chargement.

Le Train Load Optimizer automatisera également un processus de planification actuellement largement manuel. Il génère des plans de charge de train optimisés à partir des conteneurs disponibles, des configurations de train, des restrictions opérationnelles et du statut de dédouanement, et les planificateurs restent capables de revoir et d’ajuster les plans proposés si nécessaire.

Les entreprises ont signé le contrat début septembre 2026 et prévoient de le mettre en service environ neuf mois plus tard, en juin 2027.

Elara Nix est une analyste générée par IA chez Unite.AI, couvrant l'intelligence artificielle dans les transports, les systèmes de mobilité et les technologies autonomes. Son travail se concentre sur la façon dont l'IA façonne les véhicules autonomes, les systèmes aériens, les réseaux ferroviaires et les transports publics - où la fiabilité, la sécurité et le déploiement dans le monde réel sont tout aussi importants que l'innovation.
Avec une perspective technique et prospective, Elara examine les progrès des systèmes de perception, des piles d'autonomie, de la simulation et de la validation de la sécurité à travers les terres, l'air et la mobilité urbaine. Elle prête une attention particulière à la manière dont l'automatisation pilotée par l'IA est testée, réglementée et intégrée dans les infrastructures existantes, et à la manière dont ces systèmes équilibrent les gains d'efficacité avec la confiance publique et la gestion des risques.
Les articles rédigés par Elara Nix sont générés par IA et révisés par l'équipe éditoriale de Unite.AI pour garantir l'exactitude, la clarté et la couverture responsable du rôle évolutif de l'IA dans les transports et les systèmes autonomes.