大數據思維在地鐵乘務技術管理中的應用分析

劉 燦

常州市軌道交通發展有限公司運營分公司 江蘇 常州 213000

引言：

隨著全國各地區的發展，我國的地鐵線路不斷增多，線網的擴張產生了運作管理的新需求，急需創新和改革。在地鐵運營中，乘務運作是最基礎的環節，直接關系到運營的質量，運用大數據思維展開地鐵乘務技術管理是大勢所趨，將有效提升乘務服務質量，提高作業效率。

1.地鐵乘務技術與大數據

1.1 地鐵乘務技術與大數據的聯系

地鐵乘務技術管理需要依靠以下數據信息才能有效開展：列車的運行時間，停站時間；列車運營時刻表參數；列車故障數據統計；列車司機標準化作業時間；列車晚點到站時間統計等。地鐵乘務技術管理中所產生的數據量并不多，還無法達到“大數據”的標準，與大數據的概念有所偏差，但這并不影響乘務技術管理應用大數據思維去分析和解決問題，收集的數據仍然是有價值的。傳統的數據思維與大數據思維有很大的區別，應用傳統數據思維，首先需要確定一個目標，再結合目標去收集所需要的數據。比如，為了分析列車故障，專門收集列車故障信息，分析數據后得出列車經常出現的故障類型，故障多發的時間段、地點及車號等。但是應用大數據思維是不會提前確立目標的，收集的數據是海量的，包括多種類別的，通過分析數據得出某個結論。

1.2 如何在乘務技術管理中采集數據

要想應用大數據思維開展地鐵乘務技術管理工作，必須先做好數據的采集工作。采集數據的過程十分繁瑣，很多都是需要多個工作人員一同配合才能完成的。比如，為了記錄列車故障有關的信息數據，所有的列車駕駛員都要負責記錄故障出現的時間、地點、故障類型、處理方法和處理結果等，最后再將數據進行統一和整理。

1.3 數據處理

大數據中包含著海量的信息，并不是所有信息都是有價值的，其中還包括一些沒有價值，甚至會影響數據分析結果準確性的干擾性信息，因此在應用數據信息前，必須先進行數據處理，將無用的信息剔除掉。比如，一些地鐵站為了控制客流會在車門處控制上車的客流，如果想要統計這趟列車的滿載率，運用到了這樣的數據，得到的結果必定是不準確的，因此要及時了解情況，將這些信息剔除，才能真實的反應出列車通過該站時的滿載率。

1.4 數據挖掘

除了要剔除掉有干擾性的無價值信息外，還要從海量數據中提取有價值的信息，這就是數據挖掘。數據挖掘有很多種技術性方法，但是目前在乘務領域中的應用還較少，常用的方法主要為Excel表格中的數據透析、思維導圖功能，但是目前采用這種技術進行數據挖掘的局限性還很強，未來還需要更多更強大的系統和功能幫助完成更大的數據挖掘，提取更多有價值的數據信息，否則應用大數據思維進行乘務技術管理的效果會大打折扣。

1.5 數據應用

大數據應用的核心在于預測，這一點在乘務技術管理中也體現的淋漓盡致。比如在列車故障數據分析中，收集列車故障出現的時間、地點、車號等信息，結合列車的運行情況對故障問題進行預測。根據預測結果展開故障排查和人員培訓，避免故障再次出現。

2.大數據思維在地鐵乘務技術管理中的應用

2.1 分析列車故障

列車運行的質量受到乘務運作的很大影響，為了提高列車運營服務質量，必須對列車的故障信息進行統計和分析，提升正線運作效率。首先要將列車發生故障的時間、地點、車號、故障出現的原因、故障類型等數據進行集中收集和統計，運用大數據思維進行分析，找出故障與車底有怎樣的關聯，明確引起列車故障的原因，從而采取有效措施預防故障再次出現，提高列車運行的安全性。

2.2 優化作業流程

乘務技術管理中涉及到大量的作業流程，但是由于客流量以及列車運行計劃的不斷改變，傳統的作業流程逐漸變得不再適用，需要進行整改和完善。比如，某號線上的客流量不斷增加，逐漸出現了運力不足的問題，這種情況下必須提升列車的線上周轉效率，同時增加列車數量，以及司乘人員的作業效率。這種情況下就需要運用大數據思維，對所有站點及所有司乘人員的作業時間進行測點，對測點結果進行分析，了解問題。比如，站臺作業環節測點結果顯示，各個站點的司乘人員關門時機存在很大差別，分析原因認為主要在于不同站點的客流量不同，乘客上下列車的速度不同，不同司乘人員對列車關門時機的把握有一定差別等。結合這樣的問題，通過優化作業流程，要求各站點在統一的時機關門，提高正線作業效率。

2.3 運用大數據思維進行安全技術監控

為了保證工作安全，必須消除一切人員的不安全行為和物的不安全狀態。但是在不安全事件尚未發生前，很難對人和物的狀態和行為進行判斷和監控，預防安全風險，只能采用傳統手段，通過現場檢查指出一些當下可見的安全隱患。但是如果運用大數據思維，則能夠有效進行安全監控。比如，提前對司乘人員的工作經驗、技能等級、工作表現、家庭狀況以及設備出現故障的情況，維修保養情況，運行情況，所處環境等信息進行收集和分析，就能夠獲得一些現存的不安全因素，通過制定有效對策，消除安全隱患，對人員和設備進行管理，提高列車運行的安全性。這里試舉一例，在2015年，某陳性司機駕駛的列車由于在某站內沒有對列車故障進行妥善處理，導致列車出現故障，需要救援，造成了很大影響。后通過調取該駕駛員的有關信息了解到，在事發前兩日，這名駕駛員出現了嚴重的業務及標準化問題。這種信息如果能夠提前采集到，并運用大數據思維進行處理，也許就能夠避免問題的出現。

3.結語

應用大數據思維展開地鐵乘務技術管理是提高乘務技術水平和列車運行安全性的重要保障，在未來一定會大肆應用。在收集海量數據的同時，我們還需了解大數據思維的特征，結合乘務技術管理工作的特殊性，妥善的利用。在未來，還需進一步挖掘乘務技術數據的價值，優化數據的保存、處理、分析等環節，為乘務技術管理質量及效率的提高提供有價值的信息。