探討大數據在鐵路運輸組織工作中的應用

蔣錚平

［DOI］10.3969/j.issn.1672-0407.2024.06.065

［摘 要］大數據的特點是海量數據、快速增長、種類多樣。與傳統的數據分析方法相比，大數據技術可以提高鐵路運輸組織工作的質量和效率。本文先闡述鐵路運輸組織工作的基本內容，后探討大數據在鐵路運輸組織工作中的應用，包括分析客戶需求、優化運輸計劃、實現信息共享、提高鐵路運輸市場競爭力，以期提供一定的參考和借鑒。

［關鍵詞］大數據；鐵路運輸；組織工作

［中圖分類號］U29文獻標志碼：A

在大數據時代，由于信息數量急劇增加，信息種類日趨復雜，傳統的數據分析方法已經不能滿足需求，為了更好地分析和利用數據，將大數據技術應用于鐵路運輸組織工作中已成為必然趨勢。大數據在鐵路運輸組織工作中的應用，對于提高鐵路運輸企業的市場競爭力和服務質量、優化鐵路運輸網絡布局、改進鐵路運輸組織模式具有十分重要的意義。

1 鐵路運輸組織工作的基本內容

鐵路運輸組織工作主要包括以下三個方面的內容：首先，需要在滿足客戶需求的前提下，合理制定運輸計劃，確保鐵路運輸能力得到充分發揮。其次，需要對運輸計劃進行嚴格的審核和調整，確保與實際需求相符。最后，需要做好應急預案，當出現突發情況時，可以及時采取應急措施。運輸組織工作是鐵路部門工作的重要內容之一，也是衡量鐵路部門管理水平的重要依據。

傳統的鐵路運輸組織工作，通常是依靠人工完成的，雖然現在已經實現部分自動化系統，但相對于龐大的數據量而言仍然是不足的。數據量越大、數據種類越多，就意味著需要處理的數據越復雜。目前，我國鐵路部門在對大量數據進行處理時主要是用人工方法進行分析。雖然這些軟件可以對大量數據進行處理和分析，但由于其操作較為煩瑣，需要耗費較長的時間才能完成相關操作。此外，在實際應用中也存在一些問題，如鐵路運輸部門工作人員經驗不足或操作不熟練等，容易導致部分數據出現錯誤、遺漏等問題。

鐵路運輸部門需要積極采用先進的信息技術手段，提高自身工作效率和服務質量。大數據技術可以在獲得海量數據的同時，從中提取出有用信息和規律。目前，在實踐過程中已經開始應用大數據技術來分析、解決鐵路運輸組織工作中存在的問題和不足。如圖1所示的鐵路運輸云平臺信息組織架構圖可見，已經可以利用大數據技術對旅客列車進行監測、分析和預測；對車站貨物列車進行實時跟蹤和預測；對重點貨運列車進行實時監測和預測等。大數據技術可以為鐵路運輸組織工作提供全新的思路和方法，在提高鐵路運輸組織工作效率和質量方面具有重要作用［1］。

2 大數據在鐵路運輸組織工作中的應用

2.1 分析客戶需求

鐵路運輸組織工作的重點內容是分析客戶需求。鐵路運輸組織工作人員通過采集客戶的信息，利用大數據技術對客戶需求進行分析，為客戶提供更加個性化的服務。一方面，在采集客戶信息時，鐵路運輸組織人員需要確保采集的數據是真實可靠的，不能有虛假數據。在采集數據時，要最大限度地采集與客戶需求相關的信息，包括客戶的基本情況、貨物種類、貨物重量等信息。同時，鐵路運輸組織人員需要通過大數據技術對數據進行處理和分析，提取其中有價值的信息，為客戶提供更加優質、便捷、高效的服務。另一方面，鐵路運輸組織工作人員需要分析客戶對貨物種類、重量等方面的需求。在分析貨物種類時，可以根據以往客戶對貨物種類和重量的需求來判斷。在分析貨物重量時，需要從貨物重量、運輸距離等方面來考慮。如果鐵路運輸組織工作人員能夠準確地判斷出某批貨物的重量和運輸距離等信息，那么就能夠根據這些信息為客戶提供更加適合其需求的服務，進而提高鐵路運輸市場競爭力。

2.2 優化運輸計劃

優化運輸計劃是鐵路運輸組織工作的核心內容，也是鐵路運輸企業提高競爭力的重要舉措。傳統的鐵路運輸計劃一般是以成本最小化為目標，對運輸能力進行合理分配，實現以最少的投入獲取最大的效益。而大數據技術可以在降低成本的同時，提高運輸效率和質量。

傳統的鐵路運輸計劃編制方式主要是通過電話、網絡等方式。在編制計劃時，需要將所有貨物按不同的品類和數量進行分類，然后制定相應的計劃。隨著貨物種類和數量越來越多，人工編制計劃方式已經不再適用。為此，可以將大數據技術應用到鐵路運輸計劃編制過程中，以便對鐵路貨運車輛進行動態監測，掌握貨運車輛運行情況及貨運量情況等相關信息。在此基礎上，通過對貨運車輛運行數據進行分析處理，得出貨運量及車輛類型等相關信息，通過建立數學模型并利用大數據技術對貨運計劃進行優化［2］。

根據鐵路貨運調度數據統計結果，鐵路貨運作業主要以列車運行為主。在列車運行過程中，車輛的使用頻率相對較高。而為提高貨物運輸效率和質量，減少貨物在運輸過程中的損失和浪費，可以利用大數據技術對列車運行線路進行優化。具體來說，可以對線路進行實時監測，了解貨物運輸中存在的問題和不足之處，然后根據監測數據調整列車運行線路和車次等相關參數。此外，還可以在列車運行過程中根據貨物類型、數量等信息對鐵路貨運調度數據進行分析和處理。首先，根據貨物種類、數量、分布位置等信息確定車輛運行路徑并設計相應的車流組織方案；其次，利用大數據技術對車流組織方案進行優化；最后，通過對列車運行狀態進行監測分析并將數據反饋給車輛運行控制中心。以此實現在不影響正常運輸的情況下，對貨車進行優化調度，提高鐵路貨運運輸效率和質量。

在大數據技術應用過程中，還可以利用云計算技術、物聯網技術等實現信息共享、資源整合和數據整合等。例如，在鐵路貨運調度數據中引入云計算技術后，可以將分散的貨運調度信息通過互聯網傳輸到集中處理中心，然后利用云服務器對數據進行存儲和計算處理，最后根據反饋結果對運輸計劃進行優化和調整。此外，還可以將大數據技術應用到鐵路貨運調度系統中，將傳統的手工作業方式轉變為計算機自動作業方式，或者將傳統的人工干預方式轉變為計算機自動干預方式。這樣不僅可以提高鐵路貨運調度系統的運行效率，還可以使貨物運輸更加安全、便捷、高效。

2.3 實現信息共享

鐵路運輸組織工作的主要內容是組織協調各運輸單位之間的工作關系，提高鐵路運輸的整體效率。在實際工作中，鐵路部門會根據客戶的需求來制定運輸方案，不同的客戶之間會存在一些矛盾。如果不能妥善解決這些矛盾，就會影響鐵路運輸市場的競爭力。為了解決這些矛盾，鐵路部門需要加強與客戶之間的溝通和聯系，通過建立健全客戶關系管理系統加強信息共享，確保不同客戶之間在利益方面沒有矛盾。

在過去，鐵路部門只是依靠人工手段來收集、整理、分析和共享各種客戶信息，不僅需要投入大量人力和物力，而且很難保證信息的準確性和時效性。隨著大數據技術的不斷發展，鐵路部門可以利用互聯網技術來實現信息共享，建立一個客戶關系管理系統，將收集的數據傳輸到一個共享平臺。在這個平臺中，客戶可以對鐵路部門提供的運輸方案進行評估和選擇，并對自己選擇的方案進行跟蹤和監督，如圖2所示的鐵路運輸監控系統框架：鐵路部門可以獲得大量的客戶數據信息及客戶意見反饋信息［3］。

通過建立信息共享平臺，鐵路部門可以更好地了解客戶對運輸方案進行評估后所提出的意見和建議。根據這些意見和建議來優化運輸方案并重新確定下一步工作重點。為實現信息共享，鐵路部門需要將內部的信息管理系統與外部的行業信息系統進行對接和連接，不僅可以獲得很多內部員工的詳細信息資料數據，還可以獲得很多外部行業用戶和客戶的相關信息數據。

在運用大數據技術優化鐵路貨運計劃過程中，還可以利用云服務器將各種類型的數據集合起來，形成一個龐大的數據庫。利用云計算技術可以對數據進行分析處理并提取出其中有用的信息，實現鐵路貨運調度數據信息的全面整合和共享。在此基礎上，還可以通過云服務器對這些數據進行分析處理并形成可供管理人員決策使用的數據模型。由于大數據技術應用到鐵路貨運調度中需要進行大量的計算和處理工作，因此需要充分發揮計算機技術在鐵路貨運調度中的作用。在實際工作中可以將鐵路貨運調度系統與云計算系統結合起來，充分利用云計算技術和大數據技術對鐵路貨運調度系統進行優化和改造。

在實現信息共享平臺之后，鐵路部門可以利用這個平臺來完成以下工作：第一，制定運輸方案。鐵路和部門可以根據不同客戶提供的運輸方案進行評估和選擇并制定相應的運輸方案。在制定運輸方案時需要綜合考慮各種因素，如運輸工具、運輸設備、運輸人員等因素都是影響運輸方案選擇的重要因素。如果沒有充分考慮這些因素，可能會導致制定出來的運輸方案不合理或者不適用等情況。第二，收集客戶意見反饋信息。在制定完運輸方案之后需要收集客戶意見反饋信息才能更好地實施具體操作。在收集客戶意見反饋信息時需要考慮多方面因素，如產品質量、售后服務、市場需求、服務態度等因素都會影響客戶意見反饋信息采集工作的實施效果。第三，確定下一步工作重點。在鐵路部門實現信息共享之后還需要根據收集的客戶意見反饋信息確定下一步工作重點，如是否需要調整運輸計劃，如何優化運輸方案，為了實現這些目標需要制定哪些措施；等等。第四，進行詳細分析和研究。在明確下一步工作重點之后還需要進行詳細分析和研究，并根據分析和研究結果調整下一步工作計劃［4］。

2.4 提高鐵路運輸市場競爭力

隨著現代交通運輸體系的快速發展，鐵路運輸面臨著巨大的市場競爭壓力，要想在激烈的競爭中占據一席之地，必須不斷提高自身的市場競爭力。大數據技術在鐵路運輸組織工作中的應用，可以實現鐵路運輸組織工作的精細化管理，進一步提升鐵路運輸企業的市場競爭力。例如，在對客戶需求進行分析后，鐵路企業可以通過調整列車運行圖，進一步提高列車的運行效率。此外，鐵路企業還可以通過網絡購票平臺購買車票、手機購票等方式，實現旅客購票方式多樣化；通過手機短信、網站、微信等方式通知旅客車次變更信息和車票信息等內容。通過運用大數據技術實現精準營銷和個性化服務，進一步提升鐵路運輸企業的市場競爭力。

針對鐵路運輸組織管理工作存在的數據孤島問題，鐵路運輸組織在其管理平臺上集成鐵路運輸數據、運調數據、客戶數據、系統運行數據、生產經營管理等相關數據，實現鐵路運輸組織管理數據的實時獲取和動態更新。同時，鐵路運輸大數據解決方案能夠對這些數據進行處理和分析，挖掘出大量的業務信息，從而為鐵路運輸企業提供多樣化的服務。通過整合多源異構的鐵路運輸相關數據，建立統一的數據分析平臺，實現鐵路運輸組織管理中各環節間的信息共享和業務協同，能夠幫助鐵路企業及時掌握市場動態、客戶需求，從而提供更加精準有效的服務和管理模式。

3 結語

本文對大數據在鐵路運輸組織工作中的應用進行分析，具體內容主要體現在以下四個方面：第一，分析客戶需求，為鐵路運輸的發展提供科學依據，從而提高鐵路運輸的市場競爭力；第二，優化鐵路運輸計劃，提高鐵路運輸的工作效率；第三，實現信息共享，提高貨運組織工作的質量和效率；第四，提高鐵路運輸市場競爭力，為客戶提供個性化服務，滿足客戶的多樣化需求。隨著大數據技術在鐵路運輸組織工作中應用范圍和應用價值的不斷擴大和提高，必將對我國鐵路事業的發展產生積極影響。

參考文獻

［1］王野. 大數據在鐵路運輸組織中的應用［J］. 中國物流與采購，2023（10）：105-106.

［2］石森. 大數據視角下的鐵路運輸運營與管理［J］. 運輸經理世界，2022（17）：68-70.

［3］焦雨欣. 大數據在鐵路運輸組織工作中的應用［J］. 設備管理與維修，2020（20）：112-113.

［4］劉合. 鐵路編組站運輸組織大數據分析研究［J］. 鐵道運營技術，2019，25（3）：48-50.