大数据环境下我国铁路运输调度指挥工作优化策略

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  摘 要:铁路作为国家或企业的重要基础设施,在运营和安全方面都有着极高的要求,铁路调度系统基础数据尚未得到充分挖掘,安全管理仍有优化空间。随着大数据、物联网、云计算等现代化技术日益成熟,以规模化数据为基础提升管理效率与水平,能够有效驱动铁路现代化发展步伐;加快铁路调度大数据功能架构设计及研发运用,能够为充分挖掘铁路调度数据资源,提升铁路调度管理能力,提供有效的技术手段。
  关键词:铁路;运输;调度;大数据
  中图分类号:U29-39 文献标识码:A
  0 引言
   铁路的运输是经济发展的重要推动力,随着科技与经济的不断发展,铁路运输也逐渐成为我国的中坚事业。以大数据环境为分析背景,对铁路运输业在发展过程中以大数据为依据开展的调度指挥工作进行深入分析,提出了大数据背景下优化铁路运输调度指挥工作的具体策略,包括明确市场的需求并加强数据的挖掘工作、对内部数据进行调整以进一步提高运输效率,希望对提升铁路运输工作效率有所帮助。
  1 铁路运输调度指挥的相关概述
  1.1 铁路运输调度指挥的作用
   铁路运输是我国交通运输的主要形式,无论是铁路运输中的客运还是货运,为确保铁路正常运行,都需要通过科学合理的调度指挥才能实现。相较于货运而言,客运的调度指挥较为简单,调度员按照铁路运输图开展调度工作即可,但是在铁路货运列车的调度指挥工作中,工作内容十分复杂。在调度运输工作中必须确保组织计划与调度指挥之间能够相互协调。在铁路运输调度工作中,一定要根据铁路运输的实际情况,制定科学合理的铁路运输计划,具体分为日班计划、月计划与年计划三类。此外,在对铁路运输调度制定计划时,一定要全面考虑铁路运输的车流方向、数量等,确保制定的调度计划能够与当前铁路运输能力相匹配,满足实际运行要求。除了制定铁路运输调度计划之外,还需要对铁路列车中的编组问题进行解决,充分考虑铁路列车时间表、数据以及各个车站的实际容纳能力等,在确定铁路始发点、终点的基础上,对铁路沿线中的所有资源进行合理利用。
  1.2 铁路运输调度指挥原则
   各铁路单位在开展铁路运输调度工作时,首先需要考虑的便是安全原则。我国铁路网全面覆盖较为密集,再加上铁路运输速度较快,一旦发生铁路运输故障,将会导致不可预估的后果。铁路运输调度工作,一定要全面掌握列车实际运行情况,在危险情况下能够做出正确决策,确保列车能够安全运输、铁路线正常使用。安全原则之外,铁路运输调度还需要始终秉持服务原则,以便能够满足货运、客运的实际需求,针对特殊情况制定科学合理的解决方案,最终实现安全、便捷的服务目标。最后,运输调度指挥工作需要遵守高效原则,铁路线是穿梭在不同城市之间的高密度运输,满足了不同城市的运输需求,因此,运输调度工作的开展,一定要实现对区域、人员的动态管理,以便能够不断提高铁路运输的效率。
  2 大数据背景下优化铁路运输调度指挥工作的具体策略
  2.1 加强与其他企业的合作
   为及时掌握市场的动态变化,调度指挥部门应当与市场、大数据进行一定的对接工作。随着大数据的快速发展,我国高速铁路运输业体系逐渐完善,而宏观大数据的发展便是推动铁路运输业整体发展的重要力量。铁路运输为创造价值,建立更好的服务体系,必须加强与上下游企业的对接、交流以及管理工作。目前铁路运输业正处于经济高速发展的背景下,随着各行各业规模的不断扩大,客运与货运的竞争也将愈加激烈。为促进铁路运输调度工作效率的提升,必须采用更为先进的管理理念,深入了解市场、挖掘市场,掌握其需求,根据市场的需求导向合理规划运输调度指挥方案。与此同时,数据的整合工作也是必要的,即在宏观大数据的背景下,铁路运输业需要对已掌握的数据进行一定的汇总与整合,然而目前所整理的数据只是一些内部的统计数据(运行数据),铁路运输业缺乏与外部市场的联动性,数据的挖掘工作面临困难。
  2.2 加强数据的结合工作,完善内部机制
   对内部运输机制的完善不仅是对相关的数据进行整合,而是在以大数据的分析工作、统计工作为基础,开辟一条新的调度指挥通道,将数据作为介质,使其在最大程度满足市场需求的基础上,在运输方向、故障分析方向、安全与配套设备保障方向、效能分析等方向发挥最大的价值。与此同时,建立一套合理的铁路调度管理体系尤为重要,该体系的职能是以完整数据的分析作为基础,对市场变化的信息、客户目标信息等指标进行有效的控制。例如铁路运输业的货物运输领域,为最大程度帮助货运客户节省运输的时间、运输的成本等,可以对客户的行业、发货的时间、需要的车型、运输的规模、真实的产能等属性信息进行一定的收集,以大数据中数据的挖掘技术作为基本技术支持,快速选择出符合货运客户实际需求,满意度较高的运输产品。
  2.3 对运输的结构进行合理的调整
   运输产品的调整工作主要是为了顺应变动的市场需求,铁路运输业的结构也正随着我国经济与科技的不断发展发生着巨大的改变,在对铁路运输业自身的运输效能进行调整的过程中,应当注意其调整方向是否满足市场的相关需求,根据实际出发,进一步实现“门对门”的运输方式,从而最大程度满足对市场的服务供给。针对当下的新形势,需要注重资源的合理使用与相关的成本控制,为了进一步减少铁路运输业的成本支出,保障资源分配的合理性,企业需要熟悉市场需求,对有限的资源与服务供给进行合理的分配,保障资源的最优使用。整个分配工作需要以大数据作为支撑,依赖于大数据平台对相关运输信息的搜集工作与整理工作。例如一年一次的春运是人口流动最大的时候,铁路运输企业需要根据其人口迁徙的相关数据,合理制定列車的运输方案,保障其可行性,满足居民对交通运输的需求。货车运输正随着我国经济形势的改变而发生变化,呈现下降的趋势。为了保障货运的合理性,缓解一定的交通压力,降低相关运输成本,企业需要利用大数据技术对市场进行预测,根据其预测结果与市场需求的变动制定合理的运输调度方案。
  2.4 通过数据的分析提升运输效率,挖掘运输业的潜力
   数据分析的前提需要对多种因素的数据进行汇总和收集,例如铁路运输列车的运输里程、运输时间、运输的效率、发生故障后设备的影响时间、施工对运输效率造成影响的时间、周转的时间等。通过对上述内容的数据进行收集与分析,掌握其动态变化的规律,随后用大数据技术作为支撑,针对数据分析的结果,对调度措施不断优化、完善,达到提升运输效率、挖掘铁路业运输潜力的目的。例如,为了保障列车在规定的时间内到达,提升其准点性,相关的工作人员可以进行一定的分析工作,即对列车在不同区间的运行时间、运行图标尺轨迹偏离的情况进行分析,达到对图标尺进行最大优化的目的。
  3 结束语
   目前铁路企业陆续建立的各种生产信息系统间相对孤立,许多有用信息被埋没在海量数据中。因此,有必要结合大数据管理思维与挖掘方法,建立铁路安全管理大数据分析平台,综合考量作业人员、设备、环境、管理方面失效危险等因素,有效整合各专业系统生产数据,通过对各类数据的综合处理分析,形成各类指数并用于安全预警和安全管理,数字量化单位的安全管理状态,实现铁路生产信息的集中化采集、智能化分析、可视化展示,为铁路管理提供科学的数据支撑和决策依据。
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