언어 선택 📢

독일 철도 네트워크의 물류 문제 및 미래 솔루션

게시 : 2025 년 5 월 1 일 / 업데이트 : 2025 년 5 월 1 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein

독일 철도 네트워크의 물류 문제 및 미래 이미지를위한 솔루션 : Xpert.Digital

운송 성장 대 용량 제한 : Deutsche Bahn의 돌이 많은 경로

한계에서 Deutsche Bahn : 병목 현상을 수집 할 수있는 방법

독일 철도 네트워크는 근본적인 딜레마에 직면 해 있습니다. 운송 수요가 지속적으로 증가하고 있지만 가용 인프라는 최근 수십 년 동안 크게 축소되었습니다. 이 불일치는 상당한 용량 병목 현상과 품질 문제로 이어집니다. 다음 보고서는 현재 상황을 분석하고 독일 철도 교통 시스템의 지속 가능한 개선에 기여할 수있는 구체적인 솔루션을 제시합니다.

수축 철도 네트워크의 문제

수요가 증가함에 따라 인프라의 세부 사항

독일의 철도 네트워크는 1994 년 철도 개혁 이후 극적인 수축을 경험했습니다. 노선 길이는 여전히 철도 개혁 연도에 44,600km 였지만 현재는 약 39,200km로 감소했습니다. 이 감소는 약 5,400 킬로미터 감소는 12 % 이상의 감소에 해당합니다. 약 33,400 킬로미터의 나머지 네트워크의 대부분은 현재 Deutsche Bahn (DB Infrago AG)에 의해 운영되고 있습니다. 소위 트랙 길이 (즉, 멀티 트랙 경로를 포함한 모든 트랙의 합)를 보면 1994 년 77,142km에서 2022 년 말에 60,999km로 감소했습니다. 이는 거의 21 %의 감소에 해당합니다.

이 개발은 특히 교통 수요 증가 증가의 배경에 대해 특히 문제가되는 것으로 보입니다. 철도 제품 운송의 교통 성과는 1994 년부터 현재까지 거의 90 % 증가했습니다. 독일의 철도 교통의 운송 성과는 2023 년에 약 1,340 억 톤의 킬로미터였으며, 같은 기간 동안 철도 교통의 교통 성능도 50 % 이상 증가했습니다.

이러한 반대 개발 - 수요가 증가함에 따라 네트워크가 줄어들면서 필연적으로 기존 인프라에 대한 부담이 증가합니다. 그 동안 열차만이 DB Infrago Route Network에서 10 억 킬로미터 이상을 덮습니다.

전기 화 및 지역적 차이

연방 국가에 따른 철도 인프라의 분석은 상당한 지역적 차이를 보여줍니다. 총 39,773km의 작동 길이 (2020 년 12 월 31 일 기준) 중 21,100 킬로미터 만 전기화되어 약 53 %의 비율에 해당합니다. 베를린의 도시 (84%), 브레멘 (89%) 및 함부르크 (76%)는 전기 수준이 가장 높습니다. Saarland는이 지역 국가 중 80 %를 이끌고 Schleswig-Holstein은 27 %의 바닥을 형성합니다.

6,638 킬로미터의 Bayern은 모든 연방 주에서 가장 긴 경로 네트워크를 보유하고 있으며 North Rhine-Westphalia (5,516km) 및 Lower Saxony (4,636km)가 있습니다. 그러나 전기 화에는 큰 차이가 있습니다. 노선의 60 %가 노스 라인-웨스트 팔리아에서는 전기가 전기되지만 바이에른 의이 값은 51 %에 불과하고 심지어는 색소폰어에서 44 %에 불과합니다.

네트워크 수축의 결과

용량 병목 현상 및 과부하

네트워크 감소와 트래픽 볼륨 증가의 조합은 상당한 용량 병목 현상으로 이어집니다. 2022 년에 당시 DB Netz는 독일 철도 네트워크의 약 3,500 킬로미터를 높은 것으로 분류했습니다. 예측에 따르면,이 높은로드 된 네트워크는 2030 년까지 약 9,000km로 증가 할 것입니다. 이는 전체 독일 철도 네트워크의 거의 1/4에 해당합니다.

용량 병목 현상은 주로 주요 복도 및 Cologne, Duisburg, Düsseldorf 및 Dortmund와 같은 대형 노드에 중점을 둡니다. 그곳에서 모든 유형의 운송 레일 여객 트래픽, S-Bahn을 포함한 철도 승객 트래픽 및 동일한 네트워크를 사용하기위한 Freight Transport-Have. 이 혼합 사용은 또한 기존 용량 문제를 악화시킵니다.

시간 엄수와 비즈니스의 질이 떨어집니다

인프라의 과부하는 시간 엄수 통계에 명확하게 반영됩니다. 2023 년에 도이치 반의 장거리 트래픽에서의 시간 엄수는 평균적으로 64 %에 불과했습니다. 2024 년의 최신 수치는 62.5 %로 더 감소한 것으로 나타났습니다. 예정된 도착 시간을 초과 한 열차는 6 분도 채 걸리지 않습니다.

긴장된 상황은화물 운송에서도 눈에.니다. 2023 년 독일 DB화물의 시간 엄수는 2022 년 66.1 % 이후 2023 년 70.5 %였다.이 효과는 운송 수량에도 영향을 미쳤다. 2023 년에 물품의 양은 6.1 %, 킬로미터 톤으로 6.5 % 감소했다.

Deutsche Bahn에 따르면, 부분적으로 과부하 된 철도 네트워크, 인프라의 장애, 광범위한 건설 작업, 네트워크의 용량 충돌 및 극한의 기상 이벤트 및 철도 교통의 위험한 개입과 같은 수많은 외부 영향 등 몇 가지 요인에 의해 정지 성이 손상됩니다.

지속 가능한 철도 네트워크를위한 솔루션 접근

해체 된 노선의 해체 및 소생술을 중지합니다

상황을 개선하기위한 기본 조치는 다른 네트워크 감소의 즉각적인 중지와 장애가있는 경로의 목표 재 활성화입니다. 독일은 1994 년 철도 개혁 이후 철도 인프라의 상당 부분을 잃어 버렸습니다. 철도를 줄이는 데 많은 주장이 많았습니다.

트랙 연결의 급격한 감소도 특히 놀랍습니다. 1997 년에는 여전히 독일 철도 네트워크와 약 11,000 개의 연결이 있었지만 2015 년에는 약 3,250 명에 불과했습니다. 이 개발은 회사의 철도 네트워크에 직접 접근 할 수있게되며화물 트래픽이 거리로 더 전환되는 데 기여합니다.

해체 된 경로의 소생술은 전체 네트워크의 용량을 증가시킬 수있을뿐만 아니라 장애 또는 건설 작업시 전환을 위해 대체 경로에 이용할 수있게함으로써 시스템의 탄력성을 향상시킬 수 있습니다.

이중 사용 물류 : 민사와 군사 요구 사항 사이의 시너지

효율성과 지속 가능성을 높이기위한 혁신적인 접근 방식은“이중 사용”물류, 특히 KV (Kodined Traffic) Schiene-Straße의 개념에 있습니다. 이 개념은 민간 경제 이익과 군사 방어 요건 사이의 시너지 효과를 사용하고 두 분야 모두에 대한보다 탄력적이고 강력한 운송 인프라를 창출하는 것을 목표로합니다.

"이중"이중 사용 물류 (DU Logistics²)는 두 가지 중요한 통합 차원을 강조합니다.

전송 모드의 통합 : 시스템의 골격으로 결합 된 트래픽 Schiene-Straße의 사용.
사용자의 통합 : 민사 및 군사 물류 흐름을 효율적으로 처리하기위한 인프라 및 프로세스의 해석.

이 개념을 성공적으로 구현하는 데 몇 가지 기본 원칙이 중요합니다.

일반적인 사용 (공유 사용) : 터미널, 경로 섹션 및 교량과 같은 인프라는 민사 및 군사 요구 사항을 모두 충족하는 방식으로 계획되고 구축됩니다.
우선 순위 메커니즘 : 위기의시기에 군사 운송 우선 순위를 정하는 명확한 규칙.
표준화 : 민사 및 군사 사양에 대한 기술 표준의 조화.
설계를 통한 탄력성 : 장애 및 공격에 대한 저항력이 높은 인프라.
통합 거버넌스 : 군사 기관, 민간 당국, 인프라 사업자 및 민간 물류 회사 간의 긴밀한 협력.

이중 사용 승인을 위해 독일 KV 터미널을 평가할 때 명확한 계층 구조가 있습니다. Duisburg 및 Hamburg와 같은 위치는 고용량, 탁월한 철도 연결 및 전략적 중요성으로 인해 눈에 띄게 나타납니다. 다른 중요한 노드는 Bremerhaven, Kornwestheim, Leipzig-Wahren 및 Cologne Eifeltor입니다.

적합:

DU 물류 ² | 이중 듀얼 사용 물류 : 민사 및 군사 목적을위한 철도 및 거리의 통합

GS1 Datamatrix : 디지털화를 통한 물류 최적화

물류를 개선하기위한 또 다른 유망한 접근법은 GS1 Datamatrix의 사용입니다. 데이터 용량이 높은이 표준화 된 2D 바코드와 결함 공차는 구성 요소를 명확하게 식별하고 디지털 데이터를 연결하기위한 강력한 방법을 제공합니다.

원격 관리 프로세스에서 GS1 Datamatrix의 통합은 데이터 품질을 크게 향상시키고 진단 및 수리 과정을 가속화하며 유지 보수의 외과 적 유연성을 향상시킵니다. 이로 인해 다운 타임이 줄어들고 비용이 줄어 듭니다.

적합:

유지 보수 물류의 미래 : Telemainenage (원격 유지 보수)와 GS1 Datamatrix 간의 시너지 효과

GS1 Datamatrix의 기술적 특성은 현대 방어 물류 및 유지 보수의 요구 사항에 특히 적합합니다.

포괄적 인 데이터 코딩 : 모든 관련 식별 및 속성 데이터에 대한 높은 데이터 용량.
직접 부품 표시 (직접 부품 표시 -DPM) : 작은 구성 요소에서도 영구 표시.
강력하고 가독성 : 거친 운영 조건에서도 신뢰할 수있는 가독성.
표준화 및 상호 운용성 : 다양한 시스템 및 조직의 인코딩 된 데이터에 대한 명확하고 일관된 해석.

GS1 Datamatrix와 Telemaintenage의 조합은 전통적인 방법, 특히 자동 식별, 데이터 정확도 및 데이터 액세스에서 중요한 이점을 제공합니다.

적합:

안전한 배송을위한 물류 변환-AS Datamatrix 코드는 일반화물 처리가 더 빠르고 정확하게 가속화합니다.

Intermodalverkehr : Warsteiner의 예

Warsteiner Group은 간 복합 운송 사용의 성공적인 예를 제공합니다. 이 회사는 2005 년부터 Warstein Production Site에서 자체 컨테이너 터미널을 운영하고 있으며, 또한 제 3자를위한 KV 서비스를 제공합니다.

Warsteiner는 맥주 운송의 시간 엄수에 중점을두고 99 %의 값에 도달하는 반면, Deutsche Bahn은 긴 장관 운송에서 62.5 %로 상당히 악화됩니다. Warsteiner의 물류 사장 인 Daniel Küster는 1 년 이내에 화물량을 두 배로 늘리고 효율적인 모델 간 개념을 성공적으로 구현할 수 있음을 보여줍니다.

적합:

맥주 운송의 시간 엄수 : Warsteiner는 99%, Deutsche Bahn은 62.5%를 꿈꿀 수 있습니다.

결합 된 트래픽의 혁신

디지털화는 결합 된 트래픽을 최적화하는 데 중요한 역할을합니다. 이 방향의 중요한 단계는 결합 된 트래픽의 모든 행위자를 처음으로 결합하는 플랫폼 인 DX Intermodal (DXI)을 설정하는 것입니다. 이 회사는 HUPAC 및 Combinited Traffic, Hoyer 및 Paneuropa와 같은 운송 회사, Railway Company Lokomotion 및 Ludwigshafen Moshing Terminal과 같은 복합 운영자에 의해 설립되었습니다.

이 시스템은 Edige Data Exchange 표준을 기반으로하며 시간표, 예약, 터미널 상태, 기차 여행 및 거리의 진행 및 후속 조치에 액세스 할 수 있습니다. 데이터 교환은 실시간과 장벽으로 이루어 지지만 항상 승인 된 배포 원 안에 있습니다.

차량 기술 분야에는 중요한 혁신도 있습니다. Wagon Rental 및 Rail Freight Transport 지역의 주요 회사 인 VTG는 혁신적인화물 자동차, 네트워크로드 레일 차량 및 예측 유지 보수 및 유지 보수 개념과 같은 다양한 혁신을 주도하고 있습니다.

특히 주목할만한 것은 미래의 "m²"의 다기능화물 자동차를위한 모듈 식 모듈 식 시스템의 개발과 호환되지 않는 트럭 트레일러를 크레인으로 만드는 ROBLAILLINK 기술 (R2L)입니다. 이러한 혁신은 철도화물 운송을보다 유연하고 경쟁력있게 만드는 데 도움이됩니다.

적합:

Hybrider, 독일 군사 이중 사용으로 독일의 멀티 모달 물류 트래픽 (도로 철도)

Upheaval의 철도 네트워크 : 역량 위기에서 벗어난 방법 - Gamechanger로서의 트래픽 결합

독일 철도 네트워크의 과제는 다양하고 복잡합니다. 트래픽 수요가 증가함에 따라 인프라가 상당히 감소하면 심각한 용량 병목 현상과 품질 문제가 발생했습니다. 낙하가 심각성과 상품 교통량 감소는 중요한 상황에 대한 명확한 지표입니다.

그러나 제시된 솔루션은 희망의 이유를 제공합니다. 장애가있는 경로의 해체 및 대상 재 활성화를 중지하면 전체 네트워크의 용량이 증가 할 수 있습니다. 이중 사용 물류의 개념은 민사와 군사 요구 사항 사이의 시너지 효과를 약속합니다. GS1 Datamatrix와 같은 혁신적인 기술을 사용하면 물류의 효율성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다. Warsteiner와 같은 성공적인 예는 복합 개념이 실제로 작동 할 수 있음을 보여줍니다. 마지막으로, 결합 된 트래픽의 혁신은 철도화물 운송을 지속 가능하게 만드는 데 도움이됩니다.

그러나 철도 운송의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 이러한 모든 측면을 통합하고 지속 가능하고 효율적이며 탄력적 인 운송 인프라를 목표로하는 전체적인 접근이 필요합니다. 이것은 환경 친화적이고 효율적인 운송 방식으로서의 역할의 철도를 정의하고 기후 및 교통 목표 달성에 큰 기여를하는 유일한 방법입니다.

적합: