ALSTOM wählt GMV für die AlUla-Straßenbahn in Saudi-Arabien

GMV wurde von Alstom, einem auf Eisenbahnsysteme und rollendes Material spezialisierten Unternehmen, mit der Lieferung des automatischen Fahrzeugortungssystems(AVLS) für das Straßenbahnprojekt "AlUla Experiential Tramway" in Saudi-Arabien beauftragt. Diese innovative Straßenbahn, die von der historischen Hijaz-Eisenbahn inspiriert ist, wird die Fahrgäste auf eine kulturelle Reise durch die fünf historischen Bezirke von AlUla mitnehmen und dabei modernste Technologie und nachhaltige Mobilität in einer der berühmtesten Kulturstätten des Landes kombinieren.

Es handelt sich um ein ehrgeiziges Projekt mit 20 hochmodernen CITADIS-Zügen, die auf einer 22,4 km langen Strecke mit 17 Bahnhöfen verkehren und von der UNESCO als historisch wertvoll eingestufte Stätten verbinden werden. Dieses beeindruckende Erlebnis bietet eine einzigartige Reise durch die Oase und die Wüste von AlUla, die die reiche Geschichte vergangener Pilgerfahrten widerspiegelt.

Das System, das auf der GMV-Lösung SAE-R^® basiert, wird in allen Zügen implementiert und bietet fortschrittliche Funktionen für das Verkehrsmanagement und den Betrieb des Zuges. Die Lösung von GMV ist bereits in den Flotten von RENFE oder der Straßenbahn von Barcelona in Spanien sowie bei internationalen Betreibern wie den Warschauer Straßenbahnen in Polen, TfNSW in Australien und ONCF in Marokko im Einsatz . Diese Multiapplikationsplattform für den Bahnbetrieb ermöglicht den Betreibern die Verwaltung des gesamten Verkehrsdienstes, von der Dienstplanung, der Flottenüberwachung und -verwaltung in Echtzeit, der Fahrgastinformation bis hin zur statistischen Auswertung der erfassten Daten.

Das AVL-System von GMV vervollständigt traditionellen Funktionen dieser Art von Systemen wie die präzise Ortung der Züge, das effiziente Nachrichtenmanagement mit Fahrern und Fahrgästen, Fahrgastinformationen an Bord und in den Bahnhöfen, Fahrermanagement und Dienstregulierung sowie weitere fortschrittliche und neuartige Implementierungen wie automatische Streckenanfragen oder kontinuierliche Informationen für die Fahrer mit dem Ziel der Energieoptimierung ihrer Fahrweise.