高鐵快遞大數據服務平臺研究

趙明東 齊江永

（中車青島四方機車車輛股份有限公司，山東 青島266111）

1 概述

一直以來，鐵路主要運輸煤炭、鐵礦石、糧食等大宗貨物；電器、電子產品等高附加值貨物則通常由航空、公路等運輸方式進行運輸，鐵路在這類貨物市場上的份額有限[1]。截止2019年底我國高鐵里程已經突破3.5 萬公里，高速動車組的發展為高鐵快運搶占高端貨物市場提供了可能性。

大數據技術已成為互聯網行業研究的熱門技術，國內的三一重工及國際制造業巨頭西門子ABB 等公司也建立了自己的工業大數據平臺[2]。

為了提升高鐵快遞的經營效益，需實現供應鏈之間信息的互聯互通、物流環節和鐵路內、外資源協調等功能，全方位開展全程物流服務[3]。利用大數據技術進行信息整合和數據分析，有助于建立統一管理、資源整合、信息共享的信息集成平臺，實現運輸、物流服務一體化。

2 大數據高鐵快運數據采集與傳輸架構

數據采集是大數據發揮作用，實現價值的根本，只有對數據采用模塊化的采集進而分析才能提取數據中的有效信息。數據采集與傳輸框架，如下圖1 所示。

圖1 高鐵快遞數據采集與傳輸

從上圖1 可知，數據的來源主要有四大部分：分別為車站的倉儲數據、高鐵車輛數據、鐵路固定設備的數據以及互聯網數據。

其中車站倉儲數據主要有值班人員信息、貨物的儲量數據、裝卸日志等；

車輛數據主要分為三個方面；一是車輛的運維數據，用以實時監測車輛的運行狀態；二是車上的貨物數據、車上集裝器的位置信息、集裝器中貨物的中轉信息等；三是針對車廂內的溫度、濕度的數據信息獲取，實時預估車廂內環境條件對所運輸貨物的影響。

鐵路設備數據主要來源于機務、電務、檢修所的實時監測數據以及歷史檢修數據，線路特征數據通過企業服務總線進行傳輸。

互聯網數據主要來源于電商平臺上的訂單信息、客戶信息和快遞公司的物流信息，用時可以利用技術手段獲取列車沿途的氣象數據，大數據平臺進行智能評估天氣條件對貨物運輸以及列車運行的影響情況。

3 高鐵快遞數據服務平臺應用架構研究

高鐵快遞數據平臺的應用架構分為；基礎設施層，數據源層，數據傳輸層、數據存儲層、數據分析層、數據應用層和數據規范與保障體系以及數據管理。各層之間相互協作，實現數據的采集，加工，存儲，分析和應用。其中標準規范體系涉及到數據采集、存儲、管理、使用過程中的格式和數據范圍的規范化，保障體系主要包括數據安全性、信息安全性、訪問控制和人才隊伍的保障等。標準規范以及保障體系貫穿于整個架構。高鐵快遞大數據應用架構如圖2 所示。

圖2 高鐵快遞平臺大數據應用架構

3.1 基礎設施層。主要指服務器設備、網絡通信設備等，其中服務器設備可以滿足數的存儲、計算分析；網絡通信設備等。服務器設備基于云層環境建立Hadoop 數據節點、Hadoop 測試節點、關系型數據存儲節點等基礎環境[4]。

3.2 數據源層。將數據資源從各個業務系統中進行抽取、匯集。數據主要來源于車輛本身運行數據、載貨數據，中國鐵路總公司的運輸調度、生產管理數據，來自社會的氣象數據和來自互聯網企業的訂單、物流數據。

3.3 數據傳輸層。數據傳輸層包括鐵路內網、4G/5G、GSM、和WIFI，實現鐵路局- 車站段- 基站間- 互聯網- 終端設備之間的快速數據傳輸。

3.4 數據存儲層。因為數據的類型多樣，為了便于管理存儲，需要對數據進行規范化，標準化，現有鐵路業務系統中的數據大多以關系型數據進行存儲，利用Kafka、Sqoop 軟件對圖像，音頻等非結構化數據進行文件式存儲[5]。

3.5 數據分析層。采用成熟算法主要采用的是的優化、聚類、支持向量機、神經網絡和回歸等算法。運用深度學習、數據挖掘、模式識別等數據處理技術為分析決策應用提供技術支撐。

3.6 數據應用層。通過鐵路快遞大數據平臺的分析結果。實現對物流運輸周期、開行方案、運力調配、運輸效率、庫存儲備等主要業務提供有效的方案，對其他業務系統提供數據共享、展示服務、統計分析等功能。

4 結論

鐵路信息化建設在大數據的背景下的快速發展，信息化管理在將會在高鐵快遞業務中起到重要作用。本文建立的快遞大數據服務平臺與現有的高鐵運輸調度系統、貨運管理系統和車輛車載信息系統以及互聯網企業平臺建立聯系。通過數據采集與數據傳輸技術，大數據平臺架構介紹等一系列流程建設，建立了高鐵快遞大數據平臺。快遞大數據平臺的應用可實現對快遞線路的規劃，開行方案的制定，貨物運輸方案的安排。快遞成本降低，實現快遞利益的創收，對提高經營效益與運輸質量，具有重要的現實意義