探讨大数据在铁路运输组织工作中的应用

蒋铮平

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

［摘 要］大数据的特点是海量数据、快速增长、种类多样。与传统的数据分析方法相比，大数据技术可以提高铁路运输组织工作的质量和效率。本文先阐述铁路运输组织工作的基本内容，后探讨大数据在铁路运输组织工作中的应用，包括分析客户需求、优化运输计划、实现信息共享、提高铁路运输市场竞争力，以期提供一定的参考和借鉴。

［关键词］大数据；铁路运输；组织工作

［中图分类号］U29文献标志码：A

在大数据时代，由于信息数量急剧增加，信息种类日趋复杂，传统的数据分析方法已经不能满足需求，为了更好地分析和利用数据，将大数据技术应用于铁路运输组织工作中已成为必然趋势。大数据在铁路运输组织工作中的应用，对于提高铁路运输企业的市场竞争力和服务质量、优化铁路运输网络布局、改进铁路运输组织模式具有十分重要的意义。

1 铁路运输组织工作的基本内容

铁路运输组织工作主要包括以下三个方面的内容：首先，需要在满足客户需求的前提下，合理制定运输计划，确保铁路运输能力得到充分发挥。其次，需要对运输计划进行严格的审核和调整，确保与实际需求相符。最后，需要做好应急预案，当出现突发情况时，可以及时采取应急措施。运输组织工作是铁路部门工作的重要内容之一，也是衡量铁路部门管理水平的重要依据。

传统的铁路运输组织工作，通常是依靠人工完成的，虽然现在已经实现部分自动化系统，但相对于庞大的数据量而言仍然是不足的。数据量越大、数据种类越多，就意味着需要处理的数据越复杂。目前，我国铁路部门在对大量数据进行处理时主要是用人工方法进行分析。虽然这些软件可以对大量数据进行处理和分析，但由于其操作较为烦琐，需要耗费较长的时间才能完成相关操作。此外，在实际应用中也存在一些问题，如铁路运输部门工作人員经验不足或操作不熟练等，容易导致部分数据出现错误、遗漏等问题。

铁路运输部门需要积极采用先进的信息技术手段，提高自身工作效率和服务质量。大数据技术可以在获得海量数据的同时，从中提取出有用信息和规律。目前，在实践过程中已经开始应用大数据技术来分析、解决铁路运输组织工作中存在的问题和不足。如图1所示的铁路运输云平台信息组织架构图可见，已经可以利用大数据技术对旅客列车进行监测、分析和预测；对车站货物列车进行实时跟踪和预测；对重点货运列车进行实时监测和预测等。大数据技术可以为铁路运输组织工作提供全新的思路和方法，在提高铁路运输组织工作效率和质量方面具有重要作用［1］。

2 大数据在铁路运输组织工作中的应用

2.1 分析客户需求

铁路运输组织工作的重点内容是分析客户需求。铁路运输组织工作人员通过采集客户的信息，利用大数据技术对客户需求进行分析，为客户提供更加个性化的服务。一方面，在采集客户信息时，铁路运输组织人员需要确保采集的数据是真实可靠的，不能有虚假数据。在采集数据时，要最大限度地采集与客户需求相关的信息，包括客户的基本情况、货物种类、货物重量等信息。同时，铁路运输组织人员需要通过大数据技术对数据进行处理和分析，提取其中有价值的信息，为客户提供更加优质、便捷、高效的服务。另一方面，铁路运输组织工作人员需要分析客户对货物种类、重量等方面的需求。在分析货物种类时，可以根据以往客户对货物种类和重量的需求来判断。在分析货物重量时，需要从货物重量、运输距离等方面来考虑。如果铁路运输组织工作人员能够准确地判断出某批货物的重量和运输距离等信息，那么就能够根据这些信息为客户提供更加适合其需求的服务，进而提高铁路运输市场竞争力。

2.2 优化运输计划

优化运输计划是铁路运输组织工作的核心内容，也是铁路运输企业提高竞争力的重要举措。传统的铁路运输计划一般是以成本最小化为目标，对运输能力进行合理分配，实现以最少的投入获取最大的效益。而大数据技术可以在降低成本的同时，提高运输效率和质量。

传统的铁路运输计划编制方式主要是通过电话、网络等方式。在编制计划时，需要将所有货物按不同的品类和数量进行分类，然后制定相应的计划。随着货物种类和数量越来越多，人工编制计划方式已经不再适用。为此，可以将大数据技术应用到铁路运输计划编制过程中，以便对铁路货运车辆进行动态监测，掌握货运车辆运行情况及货运量情况等相关信息。在此基础上，通过对货运车辆运行数据进行分析处理，得出货运量及车辆类型等相关信息，通过建立数学模型并利用大数据技术对货运计划进行优化［2］。

根据铁路货运调度数据统计结果，铁路货运作业主要以列车运行为主。在列车运行过程中，车辆的使用频率相对较高。而为提高货物运输效率和质量，减少货物在运输过程中的损失和浪费，可以利用大数据技术对列车运行线路进行优化。具体来说，可以对线路进行实时监测，了解货物运输中存在的问题和不足之处，然后根据监测数据调整列车运行线路和车次等相关参数。此外，还可以在列车运行过程中根据货物类型、数量等信息对铁路货运调度数据进行分析和处理。首先，根据货物种类、数量、分布位置等信息确定车辆运行路径并设计相应的车流组织方案；其次，利用大数据技术对车流组织方案进行优化；最后，通过对列车运行状态进行监测分析并将数据反馈给车辆运行控制中心。以此实现在不影响正常运输的情况下，对货车进行优化调度，提高铁路货运运输效率和质量。

在大数据技术应用过程中，还可以利用云计算技术、物联网技术等实现信息共享、资源整合和数据整合等。例如，在铁路货运调度数据中引入云计算技术后，可以将分散的货运调度信息通过互联网传输到集中处理中心，然后利用云服务器对数据进行存储和计算处理，最后根据反馈结果对运输计划进行优化和调整。此外，还可以将大数据技术应用到铁路货运调度系统中，将传统的手工作业方式转变为计算机自动作业方式，或者将传统的人工干预方式转变为计算机自动干预方式。这样不仅可以提高铁路货运调度系统的运行效率，还可以使货物运输更加安全、便捷、高效。

2.3 实现信息共享

铁路运输组织工作的主要内容是组织协调各运输单位之间的工作关系，提高铁路运输的整体效率。在实际工作中，铁路部门会根据客户的需求来制定运输方案，不同的客户之间会存在一些矛盾。如果不能妥善解决这些矛盾，就会影响铁路运输市场的竞争力。为了解决这些矛盾，铁路部门需要加强与客户之间的沟通和联系，通过建立健全客户关系管理系统加强信息共享，确保不同客户之间在利益方面没有矛盾。

在过去，铁路部门只是依靠人工手段来收集、整理、分析和共享各种客户信息，不仅需要投入大量人力和物力，而且很难保证信息的准确性和时效性。随着大数据技术的不断发展，铁路部门可以利用互联网技术来实现信息共享，建立一个客户关系管理系统，将收集的数据传输到一个共享平台。在这个平台中，客户可以对铁路部门提供的运输方案进行评估和选择，并对自己選择的方案进行跟踪和监督，如图2所示的铁路运输监控系统框架：铁路部门可以获得大量的客户数据信息及客户意见反馈信息［3］。

通过建立信息共享平台，铁路部门可以更好地了解客户对运输方案进行评估后所提出的意见和建议。根据这些意见和建议来优化运输方案并重新确定下一步工作重点。为实现信息共享，铁路部门需要将内部的信息管理系统与外部的行业信息系统进行对接和连接，不仅可以获得很多内部员工的详细信息资料数据，还可以获得很多外部行业用户和客户的相关信息数据。

在运用大数据技术优化铁路货运计划过程中，还可以利用云服务器将各种类型的数据集合起来，形成一个庞大的数据库。利用云计算技术可以对数据进行分析处理并提取出其中有用的信息，实现铁路货运调度数据信息的全面整合和共享。在此基础上，还可以通过云服务器对这些数据进行分析处理并形成可供管理人员决策使用的数据模型。由于大数据技术应用到铁路货运调度中需要进行大量的计算和处理工作，因此需要充分发挥计算机技术在铁路货运调度中的作用。在实际工作中可以将铁路货运调度系统与云计算系统结合起来，充分利用云计算技术和大数据技术对铁路货运调度系统进行优化和改造。

在实现信息共享平台之后，铁路部门可以利用这个平台来完成以下工作：第一，制定运输方案。铁路和部门可以根据不同客户提供的运输方案进行评估和选择并制定相应的运输方案。在制定运输方案时需要综合考虑各种因素，如运输工具、运输设备、运输人员等因素都是影响运输方案选择的重要因素。如果没有充分考虑这些因素，可能会导致制定出来的运输方案不合理或者不适用等情况。第二，收集客户意见反馈信息。在制定完运输方案之后需要收集客户意见反馈信息才能更好地实施具体操作。在收集客户意见反馈信息时需要考虑多方面因素，如产品质量、售后服务、市场需求、服务态度等因素都会影响客户意见反馈信息采集工作的实施效果。第三，确定下一步工作重点。在铁路部门实现信息共享之后还需要根据收集的客户意见反馈信息确定下一步工作重点，如是否需要调整运输计划，如何优化运输方案，为了实现这些目标需要制定哪些措施；等等。第四，进行详细分析和研究。在明确下一步工作重点之后还需要进行详细分析和研究，并根据分析和研究结果调整下一步工作计划［4］。

2.4 提高铁路运输市场竞争力

随着现代交通运输体系的快速发展，铁路运输面临着巨大的市场竞争压力，要想在激烈的竞争中占据一席之地，必须不断提高自身的市场竞争力。大数据技术在铁路运输组织工作中的应用，可以实现铁路运输组织工作的精细化管理，进一步提升铁路运输企业的市场竞争力。例如，在对客户需求进行分析后，铁路企业可以通过调整列车运行图，进一步提高列车的运行效率。此外，铁路企业还可以通过网络购票平台购买车票、手机购票等方式，实现旅客购票方式多样化；通过手机短信、网站、微信等方式通知旅客车次变更信息和车票信息等内容。通过运用大数据技术实现精准营销和个性化服务，进一步提升铁路运输企业的市场竞争力。

针对铁路运输组织管理工作存在的数据孤岛问题，铁路运输组织在其管理平台上集成铁路运输数据、运调数据、客户数据、系统运行数据、生产经营管理等相关数据，实现铁路运输组织管理数据的实时获取和动态更新。同时，铁路运输大数据解决方案能够对这些数据进行处理和分析，挖掘出大量的业务信息，从而为铁路运输企业提供多样化的服务。通过整合多源异构的铁路运输相关数据，建立统一的数据分析平台，实现铁路运输组织管理中各环节间的信息共享和业务协同，能够帮助铁路企业及时掌握市场动态、客户需求，从而提供更加精准有效的服务和管理模式。

3 结语

本文对大数据在铁路运输组织工作中的应用进行分析，具体内容主要体现在以下四个方面：第一，分析客户需求，为铁路运输的发展提供科学依据，从而提高铁路运输的市场竞争力；第二，优化铁路运输计划，提高铁路运输的工作效率；第三，实现信息共享，提高货运组织工作的质量和效率；第四，提高铁路运输市场竞争力，为客户提供个性化服务，满足客户的多样化需求。随着大数据技术在铁路运输组织工作中应用范围和应用价值的不断扩大和提高，必将对我国铁路事业的发展产生积极影响。

参考文献

［1］王野. 大数据在铁路运输组织中的应用［J］. 中国物流与采购，2023（10）：105-106.

［2］石森. 大数据视角下的铁路运输运营与管理［J］. 运输经理世界，2022（17）：68-70.

［3］焦雨欣. 大数据在铁路运输组织工作中的应用［J］. 设备管理与维修，2020（20）：112-113.

［4］刘合. 铁路编组站运输组织大数据分析研究［J］. 铁道运营技术，2019，25（3）：48-50.