探讨大数据在铁路运输组织工作中的应用

0 引言

当前铁路运输中，运输量持续攀升、运输网络越发复杂，对运输组织的精细化和科学化的要求不断提高。大数据利用强大的数据处理和分析能力深度挖掘铁路运输方面的各类数据，包含列车运行时产生的实时数据和旅客出行的相关历史信息等，应用大数据能让铁路运输组织在效率提高、安全保障、服务优化等多方面的需求得到满足，对于提升铁路运输的整体竞争力和服务质量有着重要的意义。

1 大数据在铁路运输组织中的应用要点分析

1.1 在交通生产中的应用

大数据与行车流程深度融合，其可对列车从调度安排直至抵达终点的全过程数据展开追踪，借由智能算法剖析这些数据后，列车运行时空分布特点得以精准呈现，能为列车运行时刻优化以及停靠站点设置提供科学依据，运力投放便会与实际运输需求紧密契合，列车运行时间有效减少，运行效率与稳定性都能得到提升。在货运方面，大数据同样表现卓越，智能传感器全方位采集货物的重量、体积和品类等信息后，大数据平台迅速整合分析，然后依据不同货主的需求、交货期、运输路径与成本限制，即刻生成最优配载和运输方案，且实现了货物的全程可视化追踪管控，有力保障货物高效、安全、准时送达，使铁路货运周转效率与服务质量能够全方位优化，强力推动铁路交通生产朝着智能化、高效化迈进[1]。

1.2 在经营管理中的应用

大数据全面嵌入铁路经营管理全链路，这一变革促使资源配置与决策模式实现全方位创新，铁路部门能够凭借其精准分析市场态势，对客运、货运市场的价格动态、竞争对手策略、客户需求偏好等信息予以海量采集，经深度挖掘和建模分析后依此精准定价，定制特色服务套餐以斩获市场份额先机。同时大数据助力成本管控更趋精细化，可实时监测燃油、电力和人力等成本要素波动情况并深度剖析各环节成本驱动因素，智能生成诸如优化机车运用、精准排班以及节能设备调度等降本增效方案，达成成本的精细化管控。铁路部门在资产运维方面迈向智能化发展，整合线路、车辆、信号等设备全生命周期的数据并利用机器学习预测故障，进而提前规划维修保养事宜，这能延长设备服役周期并保障运营连贯性，最终全方位推动铁路经营管理跃升至智慧决策新层级，激发效益增长潜能。

1.3 在安全管理中的应用

铁路运输安全管理系统整合多源安全数据，即列车运行监测、轨道巡检、通信信号以及供电设备状态等方面的数据，运用智能算法深度剖析，实时探知列车运行状态的异常波动，还可精准预判列车潜在的机械故障、电气故障及轨道隐患等问题，为应急处置赢得宝贵时间。铁路运输安全管理系统还需针对列车编组、货物装载、行车环境等复杂场景构建动态模型，实时监控货物装载稳定性、轨道周边异物入侵以及恶劣天气对行车的影响等重要安全隐患，自动调整列车运行策略并及时采取应对措施，有效防范脱轨、碰撞等恶性事故发生。与此同时，该系统回溯分析历史事故数据，深度挖掘致灾规律以优化安全规章、培训预案，强化人员安全素养，构建涵盖事前预警、事中控制、事后复盘的全周期安全管理体系，使铁路运输更加高速安全。

2 提升大数据在铁路运输组织中应用效果的具体策略分析

2.1 构建大数据主平台和各系统专属平台

铁路部门需要建立具备强大数据采集、存储、管理以及分析能力的统一大数据主平台，不但要能够整合涉及铁路运输组织的各类数据资源，如列车运行数据、客票数据、货运数据以及设备监测数据等，而且要实现数据集中管理与共享，为各系统的数据分析应用提供有力支撑 [2]。分布式文件系统 HDFS 有着自动冗余、扩展性佳、容错性强等特点，在技术选型时它可作为统一的底层分布式文件系统，毕竟其适合在大规模数据集上应用，在此基础上，可运用分布式数据库或数据仓库产品，它们能为应用系统提供面向SQL 或类SQL 数据接口。

铁路部门还应为铁路运输组织的各业务系统构建专属辅助平台，如运输组织指挥系统平台要能实时接收列车运行状态数据，结合调度计划和应急预案等运用数据分析与挖掘技术快速做出合理的调度决策、优化列车运行计划进而提高运输效率。

2.2 充分发挥用户交互层的作用

铁路部门需运用如 GIS、三维建模及智能图表等先进数据可视化技术，将复杂数据分析成果直观呈现给用户，既能凭借 GIS 地图展示列车实时位置和线路拥堵状况助调度人员迅速把控运输状态，又能依靠柱状图、折线图呈现客流量与货运量变化趋势为运营决策提供可视化依据。

铁路部门要运用智能人机交互技术去开发智能查询和分析工具，方便运输组织人员获取所需要的信息，例如构建自然语言处理的问答系统，使工作人员可凭借语音或文字输入问题，而系统能准确领会并快速反馈相关数据分析结论与建议，以此提升工作效率。

铁路部门应借助不同用户的角色与需求来定制个性化交互界面，同时要对数据展示内容加以规划。安监部门需为其提供全方位的设备安全监测数据及精密的安全风险评估报告，从海量数据中挖掘出潜在安全隐患且直观地呈现出来，进而辅助该部门科学制定安全监管策略。

2.3 进一步提升安全作业水平

铁路部门要充分利用大数据大力提升运输安全作业水平，需着力建立完善的安全数据采集系统，全面收集铁路运输全过程中列车运行状态、设备故障、人员操作记录以及环境监测等各类安全相关数据，并运用大数据分析技术对这些数据深度挖掘分析，识别不安全、不规范行为及潜在安全风险。

铁路部门构建安全操作标准与风险预警模型时，应以历史安全数据为基础设施深度剖析挖掘，充分把握不同类型问题的特征及规律并制定清晰合理的标准，能为工作人员呈现准确的操作规范并发挥相应指导作用。铁路部门还应构建基于机器学习和数据挖掘技术的风险预警模型，可实时监测分析当下安全数据，且能迅速察觉异常跟潜在风险并作出提前预警，使铁路部门能够快速采取有效的预防措施 [3]。

3 结语

铁路运输部门在大数据应用方面已获取一定成效，凭借大数据对运输计划、安全保障以及资源配置等诸多方面予以优化，大幅度提高了铁路运输的效率与效益。当前大数据技术令铁路部门拥有更精准的决策能力且能迅速察觉并解决问题，后续伴随大数据技术持续发展并趋向完善，在铁路运输领域将拥有广阔前景。铁路运输需进一步强化数据挖掘力度，融合人工智能等技术达成自动化与智能化的状态，令铁路运输行业赢得更多的发展契机。

参考文献：

[1] 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.

[2] 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(03):48-50.

[3] 李俊元 . 大数据在铁路运输组织工作中的应用 [J]. 中小企业管理与科技 ( 中旬刊 ),2019(06):131-132.