大數(shù)據(jù)在鐵路運(yùn)輸組織工作中的研究和運(yùn)用

寇鵬濤

（太原鐵路局信息技術(shù)所，山西太原030013）

大數(shù)據(jù)在鐵路運(yùn)輸組織工作中的研究和運(yùn)用

寇鵬濤

（太原鐵路局信息技術(shù)所，山西太原030013）

信息技術(shù)的迅猛發(fā)展推動著全球各國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長，是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要內(nèi)驅(qū)力。提高鐵路運(yùn)輸效率、效益及安全性，是經(jīng)營者長期以來面臨的問題，大數(shù)據(jù)時(shí)代的開啟將為該課題的解決提供全新的解決方案和手段。大數(shù)據(jù)技術(shù)的逐步成熟，使得利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來提高鐵路運(yùn)輸生產(chǎn)安全和效益變得越發(fā)迫切。從大數(shù)據(jù)角度分析了鐵路運(yùn)輸生產(chǎn)、安全管理、經(jīng)營管理等過程，闡述了大數(shù)據(jù)在鐵路行業(yè)具體實(shí)施的方法和思路。

鐵路運(yùn)輸；大數(shù)據(jù)；信息資產(chǎn)；價(jià)值密度

淘寶數(shù)據(jù)魔方用大數(shù)據(jù)技術(shù)鎖定了用戶喜好，據(jù)此進(jìn)行生產(chǎn)、庫存決策；Farecast利用過去十年所有的航線機(jī)票價(jià)格打折數(shù)據(jù)預(yù)測用戶購買機(jī)票的時(shí)機(jī)是否合適。

1 大數(shù)據(jù)定義

最早提出大數(shù)據(jù)時(shí)代到來的是麥肯錫：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。”對于大數(shù)據(jù)，研究機(jī)構(gòu)Gartner這樣定義：“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

2 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

業(yè)界將大數(shù)據(jù)的特征歸納為“4V”特征，即容量（Volume）大、種類（Variety）多、價(jià)值密度（Value）低、速度（Velocity）快，具體而言，即數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)類型繁多、價(jià)值密度低、商業(yè)價(jià)值高、處理速度快。

3 現(xiàn)狀及存在的問題

2015年，全國鐵路旅客發(fā)送量完成25.35億人，全國鐵路貨運(yùn)總發(fā)送量完成3.358×109t，網(wǎng)上貨運(yùn)業(yè)務(wù)受理超過99%.當(dāng)前鐵路運(yùn)輸呈現(xiàn)出新的特點(diǎn)：連年增量后鐵路安全生產(chǎn)壓力較大；人民群眾對鐵路提供安全、方便、快捷、低廉運(yùn)輸產(chǎn)品有更大的需求；政企分離后，作為企業(yè)有實(shí)現(xiàn)盈利的內(nèi)在需求，特別是在2016年以來，全球經(jīng)濟(jì)趨向蕭條，大宗工業(yè)產(chǎn)品滯銷，鐵路貨運(yùn)量受影響較大，企業(yè)增效增收壓力大。

3.1 運(yùn)輸生產(chǎn)

鐵路局運(yùn)輸實(shí)行大一統(tǒng)調(diào)度集中模式，統(tǒng)一指揮管內(nèi)機(jī)車車輛，為鐵路運(yùn)輸有序提供了保證。隨著鐵路信息化事業(yè)的長足進(jìn)展，信息系統(tǒng)涵蓋了鐵路運(yùn)輸生產(chǎn)各環(huán)節(jié)，貨票、客票、公安制證、車站管理等系統(tǒng)服務(wù)于鐵路運(yùn)輸生產(chǎn)特定環(huán)節(jié)，本環(huán)節(jié)內(nèi)基本實(shí)現(xiàn)信息化。但系統(tǒng)間各自為政，連通性較差，數(shù)據(jù)共享程度不高，無法實(shí)現(xiàn)行業(yè)數(shù)據(jù)的綜合應(yīng)用。

3.2 運(yùn)輸安全

我國每年新增不少鐵路里程，加上挖潛提效，客貨行車密度增加較多，鐵軌磨損多，天窗時(shí)間短，維修任務(wù)急劇增加，確保運(yùn)輸安全壓力非常之大，近年來鐵路職工人身安全隱患有所抬頭就是一個(gè)表象。

3.3 經(jīng)營管理

多年來，鐵路一直處于負(fù)債經(jīng)營的狀況，一方面是客運(yùn)、貨運(yùn)價(jià)格不能隨便漲價(jià)；另一方面，管理機(jī)制、人員素質(zhì)、用工配比還有待優(yōu)化提升，跑冒滴漏還有待于堵塞。

4 鐵路運(yùn)輸組織大數(shù)據(jù)的建設(shè)目標(biāo)

大數(shù)據(jù)在商業(yè)營銷、市場預(yù)測、經(jīng)濟(jì)活動等活動中得到了廣泛應(yīng)用。鐵路作為承載國民經(jīng)濟(jì)的運(yùn)輸大動脈，必須積極建立大數(shù)據(jù)平臺，優(yōu)化運(yùn)輸生產(chǎn)、經(jīng)營管理，提高安全性和社會滿意度。

4.1 運(yùn)輸生產(chǎn)

旅客進(jìn)站，貨物送達(dá)貨位，機(jī)車調(diào)配，車輛到、解、裝、卸、編、發(fā)各環(huán)節(jié)組成了鐵路運(yùn)輸主要過程。大數(shù)據(jù)平臺要對運(yùn)輸生產(chǎn)中效率效益問題建立模型，消除影響鐵路效率效益的因素，改善當(dāng)前的工作。比如，通過對每天貨物訂單的分析，調(diào)度人員可以對同一貨種目的地一樣的貨物統(tǒng)一開行五定班列、直達(dá)班列。通過對旅客信息的建模分析，獲取旅客乘車與日期、去向、長短途之間的關(guān)系，獲取旅客乘車種類的偏好、對價(jià)格與速度的選擇、對各交通工具的選擇愛好，提供高鐵、動車、旅游車開行方案。

4.2 安全管理

對車站作業(yè)計(jì)劃、到發(fā)確報(bào)等信息進(jìn)行比較，得出編組站每輛車甩車情況，結(jié)合這些信息進(jìn)一步分析甩車原因、出現(xiàn)頻次，查找到與故障相關(guān)的因素，進(jìn)一步辨別是人員責(zé)任心問題，還是設(shè)備質(zhì)量問題或檢修工藝落實(shí)不到位。

4.3 經(jīng)營管理

利用大數(shù)據(jù)分析全局歷年來收支情況，判斷收入的主要來源是客運(yùn)、貨運(yùn)，對應(yīng)到運(yùn)輸中是什么類型貨物產(chǎn)生的效益較大，機(jī)務(wù)、工務(wù)等成本支出大戶的支出變化情況進(jìn)行研究分析，制訂切實(shí)可行的節(jié)支降耗措施。

4.4 云平臺建設(shè)

大數(shù)據(jù)的開展需要有高效、功能強(qiáng)大的云平臺作為運(yùn)算基礎(chǔ)。鐵路可以與國內(nèi)的頂級云平臺阿里云、百度云等合作，建設(shè)自身的云平臺，為大數(shù)據(jù)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)保障。在天貓雙11全球狂歡節(jié)、12306春運(yùn)購票等極富挑戰(zhàn)的應(yīng)用場景中，阿里云保持著良好的運(yùn)行記錄。與這樣的大公司合作，能明顯提高鐵路云平臺建設(shè)的應(yīng)用水平。

5 鐵路運(yùn)輸組織大數(shù)據(jù)的建設(shè)思路

人民物質(zhì)文化生活水平的進(jìn)一步提高對鐵路運(yùn)輸可靠性、舒服度、安全性提出新的要求。鐵路企業(yè)必須正視大眾需求，發(fā)揮大數(shù)據(jù)作用，利用大數(shù)據(jù)決策分析幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

5.1 搭建大數(shù)據(jù)主平臺

構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)先建設(shè)依托的云平臺。沒有大規(guī)模計(jì)算的云平臺作物理支撐，任何大數(shù)據(jù)恐怕是“無米之炊”。云平臺的分布式計(jì)算是大數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模運(yùn)算的基礎(chǔ)和前提。

5.2 接入并豐富各專業(yè)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)

車站綜合管理、客貨調(diào)度等運(yùn)輸關(guān)鍵信息系統(tǒng)要全部接入大數(shù)據(jù)平臺，影響力小的單項(xiàng)系統(tǒng)視情況接入平臺。要進(jìn)一步從功能上加強(qiáng)各系統(tǒng)的互聯(lián)互通，消滅信息孤島，促進(jìn)單項(xiàng)系統(tǒng)間融合，為平臺推送高質(zhì)量、高價(jià)值數(shù)據(jù)。

5.3 做好大數(shù)據(jù)分析模型的建立

大數(shù)據(jù)分析過程可以分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理與集成、數(shù)據(jù)分析、用戶交互四階段，最關(guān)鍵的是信息源數(shù)據(jù)匯總后的數(shù)據(jù)分析。當(dāng)前較為流行的是以分布式文件系統(tǒng)GFS、批處理技術(shù)MapReduce、分布式數(shù)據(jù)庫BigTable為代表的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)以及在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生的開源數(shù)據(jù)處理平臺Hadoop。

5.3.1 數(shù)據(jù)采集層

系統(tǒng)建立了大容量的數(shù)據(jù)庫以及接口，將現(xiàn)有各信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)及總公司主數(shù)據(jù)平臺接入大數(shù)據(jù)平臺，大幅擴(kuò)充數(shù)據(jù)容量，形成大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)信息，為下一步整合分析創(chuàng)造條件。

5.3.2 數(shù)據(jù)處理與集成

接入平臺的各信息系統(tǒng)研發(fā)年代不同，研發(fā)軟件工具不同，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)種類都非常復(fù)雜，直接利用這些數(shù)據(jù)會給之后的分析帶來巨大的困難。數(shù)據(jù)處理與集成就是要把這些結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為單一或便于處理的結(jié)構(gòu)。這些數(shù)據(jù)中還存在一些用處不大、重復(fù)、不正確的信息，因此，定時(shí)對不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、去噪、抽取、轉(zhuǎn)換，可保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量及可靠性，形成有效數(shù)據(jù)源。

5.3.3 數(shù)據(jù)分析

有效數(shù)據(jù)產(chǎn)生后，可借助數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、批處理技術(shù)MapReduce、分布式文件系統(tǒng)GFS、分布式數(shù)據(jù)庫BigTable以及開源實(shí)現(xiàn)平臺Hadoop對車輛、作業(yè)人員、事故、貨物裝卸等分析評價(jià)，比如判斷并找出影響調(diào)車作業(yè)效率的因素、收益高的貨物特點(diǎn)等，得到高價(jià)值結(jié)論。

5.3.4 用戶交互層

數(shù)據(jù)分析后，可以采用數(shù)據(jù)化可視技術(shù)和人機(jī)交互技術(shù)對得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)果展示和判斷說明，并按照不同層次、不同需求將展示界面進(jìn)行分類、解釋，比如運(yùn)輸安全方面的結(jié)論反饋至安監(jiān)部門，運(yùn)輸效率方面的結(jié)論反饋至運(yùn)輸部門，提高客票收益率的結(jié)論反饋至客運(yùn)、收入部門，將大數(shù)據(jù)的強(qiáng)大生產(chǎn)力及時(shí)地運(yùn)用到鐵路運(yùn)輸生產(chǎn)中，改進(jìn)現(xiàn)有的作業(yè)方式、作業(yè)習(xí)慣、營銷方式，全面促進(jìn)鐵路效率效益提升。

6 結(jié)束語

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來，技術(shù)和應(yīng)用的變革推動數(shù)據(jù)價(jià)值的重新定義，數(shù)據(jù)共享開放是趨勢。充分學(xué)習(xí)、利用大數(shù)據(jù)技術(shù)能讓我國在當(dāng)前高鐵、重載等技術(shù)逐步引領(lǐng)世界的前提下，進(jìn)一步增強(qiáng)鐵路行業(yè)核心競爭力，做大做強(qiáng)鐵路企業(yè)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)、社會、國家和人民群眾的多贏。

［1］石平剛.鐵路貨運(yùn)生產(chǎn)服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］.鐵路計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2016（12）.

［2］栗蔚，魏凱.大數(shù)據(jù)的技術(shù)、應(yīng)用和價(jià)值變革［J］.電信網(wǎng)技術(shù)，2013（07）.

〔編輯：張思楠〕

U294.7

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2017.19.056

2095－6835（2017）19－0056－02