地铁乘务派班系统的探索与应用

地铁乘务派班系统的探索与应用

郑西同

西安市轨道交通集团运营分公司，陕西 西安 710018

摘要:随着大数据时代的来临，大数据技术已经逐渐成为城市轨道交通研究中的重要分析工具。目前，地铁迎来了跨越式发展，运营里程的增加势必会带来线网的迅速扩张，运营管理模式也即将迎来变革。乘务派班系统运作作为地铁安全运营的最后一道关卡，其运作质量的好坏直接关系着地铁的服务质量。而正常的乘务派班系统运作伴随着大量数据的产生，如果合理地利用这些数据对提高乘务派班系统运作效率有着十分积极的作用。

关键词:大数据分析;乘务派班系统运作;潜在困难

1引言

近年来，随着我国经济的快速增长，城市规模不断扩大，居民出行需求与强度也随之增加。随着信息化时代的来临，大数据技术已经逐渐成为城市轨道交通研究中的重要分析工具，无论是在前期的规划设计还是建设、运营阶段，大数据均表现出良好的应用效果。城市轨道交通作为一种新型的运输方式，以其运量大、安全性高、快速高效等优势，逐渐成为解决城市道路拥堵的有效途径。而随着信息化时代的来临，大数据被广泛应用于城市轨道交通的各个阶段，无论是在前期的规划设计还是建设、运营阶段，大数据均表现出良好的应用效果。例如，城市轨道交通客流预测是一项复杂的工作，其预测的数据数量庞大、种类繁多。采用大数据技术预测客流，既避免了传统预测方法中样本容量有限等缺陷，又节约了时间、降低了成本;地铁购票系统记录了每天的乘客进站数量，通过对数据的采集分析可以得到客流的高峰时段，一旦发生大客流，调度人员可以根据客流情况适当地加开列车，进而达到疏散乘客的目的。在阐述大数据定义及特点的基础上，结合地铁运营现状探讨了大数据在地铁乘务派班系统运作中的应用，并对乘务派班系统运作中大数据应用的潜在困难进行了说明。

2地铁乘务派班系统运作应用

正常的乘务派班系统运作伴随着大量数据的产生，如正线运营列车故障统计与分析、列车晚点统计分析、电客车司机一次性作业标准化流程优化等等。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。其具有Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)等基本特征。但就从数据规模而言，地铁乘务派班系统运作中产生的数据规模未必能达到大数据的规模，但这并不意味着乘务派班系统运作中产生的数据没有利用价值，通过运用整体、动态和关联的思维对乘务派班系统运作中产生的数据进行分析，了解数据背后存在的关系，有助于乘务的高效运作。

2.1预防列车故障发生

乘务正常运作的目的就是保证正线列车的安全运行，统计和分析列车故障情况对提高列车运营服务质量、提升正线运作效率很有帮助。通过对故障的发生时间、发生地点、故障类型、故障原因等进行数据统计，运用大数据思维对这些数据进行挖掘分析，可以清晰地了解故障发生的分布规律，如故障发生的时间特性、故障与车底之间的关联等，进而对故障的出现做出预判，提前做好故障预想，减少故障发生的概率。

2.2完善标准作业流程

随着地铁客流的日益攀升，列车行车间隔将进一步压缩。既有乘务标准化运作流程在一定程度上可能制约着行车效率和旅行速度。通过对既有作业流程关键时间进行大数据测点及分析，可以对标准化作业流程进行完善优化。例如，运用大数据思维对各个站点司机作业时间进行测点，测点结果显示由于各站的客流等情况不一，导致站台作业过程中司机对关门时机的把握差别较大。针对这种情况，在保证安全的前提下，根据各站的客流等情况将车站进行分类，并统一各等级车站的关门时机，提高正线作业效率。地铁ATO模式下的站台作业流程，作业流程中对于信号、道岔的确认均采用站台和司机室“双确认”的模式。但是随着地铁行车间隔缩短至2min左右，必须要进一步优化作业流程、减少站台作业时间。为提炼作业精髓、提升行车效率，特收集了广州、北京等其他地铁行业做法，在保证安全的前提下，取消了到站后手指TOD屏屏蔽门、车门开启图标及站台确认信号、道岔的步骤，提高了作业效率。

2.3乘务派班系统运作信息化

地铁的正常运营需要多个部门紧密配合，乘务的正常运作与车辆、信号、调度等各部门密切联系，在乘务派班系统运作中应用大数据分析，可以实现各个部门信息的实时共享，便于各专业之间相互沟通。例如，利用大数据分析列车车辆故障情况，车辆中心可以根据列车故障特性进行有针对性的维修;通号中心可以根据列车的信号故障特性制定有效的防范措施，这对于正线列车安全运营、服务质量的提高大有裨益。天气寒冷、干燥等情况下，列车火灾报警故障率较高。针对此类规律，车辆中心在日常检修过程中要重点关注。

3.4优化人员安排

合理的人员安排是乘务高效运作的基础，可以考虑将司机的业务水平、培训效果、身体状况、思想动态、季节气候等纳入大数据分析范畴，得出关键人在关键时段不宜驾驶电客车等结论，将安全风险点进行卡控，进而预防安全事件的发生。为提高乘务管理工作效率,实现乘务派班信息化管理和数据实时共享,通过对陕西城际铁路机场线乘务派班、人员信息、出退勤、待乘、走行公里统计分析,采用B/S结构与C/S结构设计开发乘务派班系统,系统能根据运营时刻表生成司机交路表、当值班表、轮值班表,司机走行公里和工时自动统计。数据写入服务器数据库,用户通过计算机、手机或平板电脑客户端登录操作,实现乘务信息实时上传、审核、下达、接收、查询。系统在乘务管理工作中进行了实际应用,减少了乘务派班员工作量,规范了员工行为,优化了作业程序、提高了管理效率。

4在地铁乘务派班系统运作中应用大数据的潜在困难

4.1 数据采集困难、工作量大

乘务派班系统运作中的数据采集是一项复杂繁琐的基础性工作。大量数据需要所有的参与者共同记录，例如列车故障数据统计，需要故障车司机实时记录下故障发生的时间、地点、故障现象、故障发生位置等基本情况。这是一项耗时耗力的工作，但是只有通过海量看似无关联的基础数据，再通过结构化的数据分析才能输出有价值的信息。

4．2 成本与效益之间存在矛盾

现阶段，乘务派班系统运作过程中产生的大量数据还不能完全被记录下来，如何全面地记录相关数据，一方面需要花费大量的人力成本，另一方面还需要引进较为先进的数据记录设备。此外，大数据虽然能带来巨大的价值，但是其价值密度还是很低的，因此如何处理大数据成本及效益之间的矛盾关系将是乘务派班系统运作中应用大数据需要考虑的问题。

4．3大数据人才的短缺

由于大数据是最近几年才兴起的，所以并不是所有人非常了解。很多新兴的大数据分析技术于我们来说都是陌生的，需要不断地学习与探索。同时，数据采集、分析等方面的人才培养目前也处于短缺状态，因此需要对员工进行数据收集、管理、分析等方面的培训，以确保大数据人才的供应。

5结语

在大数据发展时代，大数据、大数据技术固然重要，但最重要的应该是对大数据思维的理解和应用。乘务派班系统运作作为城市轨道交通运营组织重要的组成部分，只有不断地深入挖掘运作过程中产生数据的价值，才能更好地将数据进行存储、分析和利用，为乘务派班系统运作管理和发展提供决策依据。

参考文献:

［1］涂小华，张正．大数据在城市轨道交通客流预测的应用———莆田市为例［J］．江西化工，2016．

［2］丁慧娟，申亚伟，周杰．城市地铁轨道交通中的大数据分析［J］．智能城市，2017．

［3］王乾．论大数据分析的