几十年来，铁路一直是最可靠、最安全的交通方式之一。然而，全球现代铁路系统面临着许多日益严峻的挑战，如基础设施老化、运营风险增加、运力限制以及不断提高的可持续性要求。
认知数字孪生和物联网（IoT）等现代技术如何帮助铁路运营商保持灵活性并对各类风险做出响应？铁路系统数字孪生的核心概念是什么？我们的博客文章将深入探讨这些内容。
内容：
- 铁路行业趋势与挑战
- 铁路行业中的数字孪生：定义与内涵？
- 认知数字孪生：HCLTech 的案例故事
- 采用认知数字孪生的优势
- 为何选择 AnyLogic？
- 如何开启实施之旅
铁路行业趋势与挑战
铁路系统正变得日益复杂，覆盖范围不断拓展至新的区域，将人们乃至整个国家连接起来。这随之带来了对基础设施和资产日益增长的需求，这些需求必须首先经过规划，然后进行高效维护。
随着全球变暖仍是一个重大问题，减少碳排放和优化能源消耗现已成为全球铁路运营商的核重要优先事项。
总体而言，铁路运输运营商必须确保有效的铁路站场管理，并应对以下一系列挑战：
- 监控与控制：监测铁路资产及基础设施状况，克服缺乏数据驱动决策的问题。
- 安全风险：应对运营风险，弥合流程规划与实际效果之间的差距。
- 维护管理：实施预测性维护策略以减少停机时间，识别异常并延长资产寿命。
- 网络优化：提升网络效率，最大限度提高轨道容量和车队利用率。
- 环境法规：满足安全、安保和绿色标准。
- 可扩展性：支持铁路系统的扩容，以适应更大运力和多样化的列车车队需求。
铁路行业中的数字孪生：它们是什么？
铁路运营商应采用现代技术以保持竞争优势，其中一种技术是数字孪生，它在各个行业中越来越受欢迎。
数字孪生是物理业务运营或资产的互联虚拟副本。此类系统可实时镜像现有基础设施，其接入物联网传感器数据及其他数字信号，以模拟物理行为、监控性能并支持预测分析。
数字孪生正通过为铁路货场管理提供物理资产、基础设施及全行业运营的动态互联表征，推动该领域的变革。这些互联模型可复现从机车车辆、信号系统到车站、轨道和客流等各类对象的行为、状态和性能。
通过持续集成来自传感器、物联网设备和运营系统的数据，数字孪生为铁路运营商提供了实时的可视化和预测性洞察。这使他们能够监控资产健康状况、模拟场景并主动管理故障，从而实现更高效的铁路站场管理。
认知数字孪生：HCLTech 的故事
现在数字孪生的概念已经清楚了，但什么是认知数字孪生？让我们通过HCLTech公司的真实成功案例来剖析一下。这家咨询公司通过认知数字孪生的力量，引领了一场变革性的转变，并为一家大型铁路运营商构建了一个认知数字孪生系统。
认知数字孪生的概念超越了传统模型，它嵌入了人工智能、机器学习和高级仿真技术。在铁路站场管理场景中，这意味着创建一个虚拟环境，该环境不仅能够反映物理资产和流程，又能从中学习、适应变化的条件并提出智能行动建议。
HCLTech 的认知数字孪生从物联网传感器、资产管理系统、地理空间平台和基于云的服务中收集数据，并将其输入到由AnyLogic驱动的仿真模型中。
HCLTech 的铁路站场管理数字孪生解决方案实现了对员工轮班、部门活动、服务请求和资源分配的全面监控。它使运营商能够跟踪实时岗位动态、监控服务状态，并可视化实时支出情况。
借助 HCLTech 用于资产维护的铁路数字孪生系统，工程师可以在逼真的沉浸式仿真环境中识别轨道磨损、监控道岔切换状态，并安排维修作业。
HCLTech 在2024 年 AnyLogic 大会上展示了这一认知数字孪生项目。观看下方视频，深入了解 HCLTech 如何构建该模型，并将仿真、物联网和预测分析技术相集成。
您是否有使用AnyLogic的经验想要分享？请提交您的摘要，申请成为2025年9月9日AnyLogic大会的演讲嘉宾。分享您的见解，展示您的模型，并与仿真领域的同行们展开交流。
采用认知数字孪生的优势
认知数字孪生带来了真正的商业价值，而 HCLTech 的案例也证明了这一点。通过实现实时监控、预测分析和数据驱动决策，一家领先的铁路运营商实现了：
- 铁路资产性能提升 25–30%。
- 维护成本降低 20–30%。
- 规划效能提高 10–30%。
该解决方案的模块化架构支持在铁路货场管理的各类应用场景中实现快速定制，包括道岔与信号的健康监测、实时占用情况追踪、物流管理以及交通中断管理等。
认知数字孪生不仅支持现有的铁路运营，更能推动交通运输行业向主动化、以客户为中心的未来转型。
为何选择 AnyLogic？
凭借其多方法仿真能力，AnyLogic 在支撑认知数字孪生框架中发挥核心作用。AnyLogic 的灵活性使开发人员和铁路运营商能够仿真乘客行为、站台基础设施、信号性能等诸多场景。
AnyLogic 内置的轨道库和可视化工具可实现细节镜像和快速场景分析，这让在真实环境中实施变更前，更容易测试 “假设情景” 并优化运营。
如何开始
启动数字孪生计划可能比您想象的更简单，以下是需要遵循的首要步骤：
- 确定高影响力的应用场景：找出仿真能立即带来价值的领域，如预测性维护、站场运营或客流评估。
- 构建模块化概念验证：使用 AnyLogic 构建模块化原型，并逐步集成来自物联网设备、资产管理系统和控制中心的实时数据。
- 借助预构建组件加速进程：利用 AnyLogic 中的预构建组件和行业专业知识加速这一进程。
通过正确的方法，铁路运营商可以从被动响应转向预测性运营，通过一次次仿真做出智能决策。