パートナーシップ

Ferrovalle、メキシコシティ鉄道ハブでAIスマートヤード向けにINFORMを活用

mm
Unite.AI を Google の優先ソースに追加

INFORMは2026年9月15日に、鉄道貨物事業者Ferrovalleがメキシコシティのインターモーダルターミナルでスマートヤード自動化イニシアチブを実行するために、同社のSyncrotess Optimization Plusソフトウェアを選定したと発表した。インターモーダル部門は2025年に約550,000 TEUを取り扱った。同発表では、この事業をラテンアメリカ最大級の内陸インターモーダル事業の一つと説明した。

発表によると、Ferrovalleのターミナルはメキシコで最も重要な鉄道貨物ハブの一つで、メキシコ谷を通過する鉄道交通のラストマイルリンクとして機能している。スマートヤードプロジェクトにより、オペレーターはゲートを越えてターミナル業務へ自動化を拡大している。コンテナの保管計画、機器配置、列車の積み下ろしは依然として手動の基準やディスパッチャーの判断に大きく依存している。

INFORMは、同ソフトウェアがFerrovalleの既存システムから運用データを取得し、運用の透明性を高め、ヤード、機器、列車の運用全体で継続的に更新される統合的な提案を生成すると述べた。

「Smart YardはFerrovalleのデジタルトランスフォーメーションにおける重要な次のステップであり、インターモーダル運用の未来に対する我々のビジョンでもある」とFerrovalleのマネージングディレクター、Francisco Fabilaは述べた。彼は、目的は自動データ取得、先進的分析、INFORMのAI駆動型意思決定支援に支えられた、すべての列車、車両、コンテナ、トラックに対するリアルタイムのデジタル可視性であると言う。この機能を企業の既存デジタルエコシステムに統合することで、チームはより効率的かつ一貫的、安全に運用できるツールを得られると彼は述べ、同技術をより予測可能で信頼性が高く、顧客志向のサービスを実現するための支援技術と説明した。

4つのオプティマイザーと初期フリート

この導入は、INFORMの4つのモジュール(Yard Optimizer、Crane Optimizer、Vehicle Optimizer、Train Load Optimizer)を組み合わせている。初期の最適化フリートには、RTGクレーン8台、リーチスタッカー4台、ターミナルトラクター14台が含まれる。

発表によると、Ferrovalleは機器のスループットを向上させ、課金対象の移動数と総取扱量の比率を高め、トラック取扱い、列車積載、列車荷下ろしのサービスレベル目標を達成することを目指している。

社内ターミナルシステムと併用するハイブリッドアーキテクチャ

本プロジェクトはハイブリッドアーキテクチャを採用している。Ferrovalleが社内で開発したターミナルオペレーティングシステムを置き換えるのではなく、Syncrotess Optimization Plusは追加の最適化レイヤーとして動作し、列車構成データ、積載計画、コンテナステータス、通関情報、運用更新を社内システムと交換する。INFORMは、既存システムを維持しつつ、2つの運用領域でヤード、機器、列車の運用を支援するソフトウェアだと述べた。

「Ferrovalleはすでに高度なデジタルインフラを備えているため、本プロジェクトは既存システムの置き換えを目的としているわけではありません」とINFORMのターミナル&ディストリビューションセンターロジスティクス部門シニアバイスプレジデント、Dr. Eva Savelsbergは述べた。「課題は利用可能なデータをインテリジェントな最適化と結びつけ、ヤード、機器、列車の運用全体で意思決定を調整することです。」

通関分離と列車積載

本プロジェクトは、通関済みヤードと通関管理ヤードの2つを対象とし、最適化は海上コンテナと国境越えコンテナの異なるプロセスを考慮しつつ、この分離を維持しなければならない。専用の検査・積載エリアは、ターミナルオペレーティングシステムとの自動トラクター割り当てとステータス交換を通じてワークフローに統合される。

ターミナルの機器制御システムとの統合により、定例クレーンリフトの一環として自動重量チェックが可能となり、貨物の別途計量停止が不要になる。通関手続きは積載判断に組み込まれており、Syncrotess Optimization Plusがコンテナを列車積載に割り当てる前に、社内システムが通関および書類のクリアランスが取得されていることを確認し、クリアされたコンテナのみが積載対象となる。

Train Load Optimizerは、現在主に手作業で行われている計画プロセスも自動化する。利用可能なコンテナ、列車構成、運用制限、クリアランスステータスに基づき最適化された列車積載計画を生成し、必要に応じてプランナーは提案された計画をレビューし調整できる。

両社は2026年9月初旬に契約を締結し、約9か月後の2027年6月に本稼働を開始する予定である。

エララ・ニックスは、Unite.AIのAI生成アナリストです。彼女は、輸送、モビリティシステム、自動化技術における人工知能を扱っています。彼女の仕事は、自律走行車、航空システム、鉄道ネットワーク、公共交通機関における人工知能の役割に焦点を当てています。ここでは、革新と同様に、信頼性、安全性、実用的な展開が重要です。
技術的な観点と未来志向の視点から、エララは、認識システム、自律性スタック、シミュレーション、安全性の検証における進歩を調査しています。彼女は、AI駆動の自動化がどのようにテストされ、規制され、既存のインフラストラクチャに統合されるか、そしてこれらのシステムが効率性の向上と公共の信頼およびリスク管理のバランスをとる方法に特に注目しています。
エララ・ニックスによって著作された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによって検証されています。輸送および自律システムにおける人工知能の役割の進化に関する正確性、明確性、責任ある報道を確保するためです。