北京局集團公司鐵路裝卸作業效率大數據分析探討

劉 甲

(中國鐵路北京局集團有限公司 智慧物流部，北京 100045)

鐵路裝卸作業是貨運工作的重要組成部分，是現代物流的重要環節，在整個鐵路運輸過程中是起始也是最終作業環節，是運輸效率提升的關鍵要素，鐵路裝卸作業效率將直接影響鐵路運輸企業的運輸能力和經濟效益。裝卸作業效率指完成的貨物裝卸作業量與其裝卸作業時間的比值，其制約因素有機械化程度、集裝化程度、作業流程優化程度及作業工藝先進程度等。目前，針對裝卸機械化和集裝化的重視程度較高，裝卸作業流程優化研究較多，如機械手加智能分揀系統等應用，而且研發出集裝箱門吊遠程控制系統，這樣可以統籌考慮機械化、集裝化和作業流程優化因素，形成提高裝卸作業效率較好的解決方案。中國鐵路北京局集團有限公司(以下簡稱“北京局集團公司”)鐵路貨場裝卸作業效率分析目前仍然采用傳統的跟班寫實等模式，落后于信息化發展迅速的地方物流企業，迫切需要利用信息化、大數據等手段加強鐵路裝卸作業效率的分析[1-5]。

1 北京局集團公司鐵路裝卸作業效率寫實流程分析

目前，北京局集團公司裝卸作業效率仍然以貨場調研寫實方式為主，通過裝卸作業寫實分析人員、人數、設備、各作業工步時間等要素，出具貨場裝卸作業效率的寫實報告。經匯總后，一是召集裝卸組織管理方面的專家、管理人員和作業人員等，對裝卸組織模式、作業派班、作業程序進行對比審核，選擇一個或者組合一個裝卸作業效率優化方案；二是針對裝卸作業效率優化方案進行現場實際作業的可行性分析，對不合理因素進行調整后再制訂調整方案，并作為裝卸作業流程優化的執行方案。北京局集團公司鐵路裝卸作業效率寫實流程圖如圖1所示。

圖1?北京局集團公司鐵路裝卸作業效率寫實流程圖Fig.1 Flowchart of loading and unloading operation efficiency at Beijing Group

由圖1可見，鐵路裝卸作業效率寫實方式存在以下問題：一是選取的寫實點多，但僅代表所選點的作業效率情況，無法選出管內其他作業點上有便捷化或個性化的優化方案，容易遺漏較好的作業模式；二是裝卸作業效率寫實過程時間長、步驟多，需要單獨配置跟班人員進行寫實分析，裝卸作業效率寫實分析方式缺乏便捷性。

2 北京局集團公司鐵路裝卸作業效率大數據分析

2.1 鐵路貨運信息系統

北京局集團公司鐵路貨運信息系統基本涵蓋了貨票系統、集裝箱系統、貨運站系統、現在車系統等基礎數據，貨物運輸途中的信息鏈已經基本完整，目前還需要完善裝卸作業的基本信息。北京局集團公司鐵路裝卸作業效率分析主要依據貨運站系統，鐵路貨運站系統的業務流程為：一批貨物填寫運單信息后，由電商系統推送貨物運單中的相關信息鏈入此系統，并將后期貨運裝卸組織、時間信息等內容，包括貨運調度、貨運內勤、貨運外勤、裝卸派班、裝卸工組等崗位的工作范圍補充進貨運站系統，即從貨物上站到貨物起票發送、貨物到站至貨物交接的一系列工作流程組織。根據貨運站系統中相關時間節點、貨物基本信息、裝卸派班及作業等模塊數據進行裝卸作業效率分析[6-8]。其中，裝卸作業單信息是裝卸作業效率分析的主要數據來源，主要包括派班時間、作業開始時間、結束時間、貨物品類、貨物件數、作業班組、車型等，還有裝卸作業派班人員、所選裝卸設備類型、裝卸設備數量、裝卸防護信號安撤前通知車站時間、防護信號安撤時間等信息。

2.2 裝卸作業效率分析

裝卸作業效率分析主要包括單品類的裝卸作業效率分析、作業點裝卸作業效率分析、裝卸作業環節效率分析等方面。根據貨運站系統中裝卸作業信息，檢索采集裝卸效率相關的信息數據進行分析，可以得到以下方面的優化方案。

（1）單品類裝卸作業效率分析。分析某一貨物品類在不同站點平均人數情況下的裝卸效率，即完成相同類型貨物量時所用最少人數與時間。對于同一品類貨物，對作業人數不同時的作業效率進行高低排行，分析單人作業效率高的人數配比及作業流程分配，也可以將作業點的優秀裝卸工作法提煉出來，在鐵路局集團公司進行推廣，以進一步提升鐵路局集團公司的裝卸作業效率。

（2）作業點裝卸作業效率分析。按同一品類代碼貨物的裝卸作業效率由高到低對作業點進行排序，對效率最高的前幾個作業點分別分析，可以分析出車站在管理模式、人員積極程度、設備運用、作業流程、作業工藝等方面的優化情況，甄選出基層作業組織較好的作業點，對其工作方法、作業組織程序和績效考核等進行深度分析，根據不同裝卸設備的作業效率，得出此品類貨物的裝卸組織優化推進方案，進而可以在鐵路局集團公司進行推廣。

（3）裝卸作業環節效率分析。針對裝卸作業各個環節，提取現在車系統中的貨車送車時間和取車時間，利用送車、裝卸派班、裝卸作業開始、防護信號安設、防護信號撤除、裝卸作業結束時間等時間節點，對裝卸作業各環節貨車在站停時制約因素進行專項分析，特別是針對除裝卸作業以外環節的制約因素進行分析，包括貨車對位、裝卸班組派班、附屬作業、安設撤除裝卸防護信號等，對裝卸作業以外停時過長的站點單獨分析，針對結合部、派班設置或作業積極性等突出問題進行專題研究，以進一步提升裝卸作業效率，減少貨車在站停時的同時，優化組織模式，提高貨物運輸效率。

2.3 加強裝卸作業效率大數據分析

在運用大數據技術對貨運站系統進行裝卸效率分析后，可以進一步在集裝箱、快運等信息系統中加強大數據分析，以改進裝卸作業組織及作業工藝，開發智能化裝卸設備，為鐵路貨場裝卸機械化、智能化發展奠定基礎。同時，大數據技術也可以為人才選拔和優秀組織方案推廣、優化貨車在站停時、優化裝卸定員等提供可行性方案。

（1）制訂人才選拔方案。裝卸作業效率排名不僅僅是一個考核數據，從中還可以挖掘出更多有價值的信息，如基層優秀作業人員、車站管理重視程度、人機配合效率分析、人員積極性變動因素分析等，通過將相關大數據提取比較分析，可以網羅基層優秀人才，為推進作業點安全、標準化作業提供人才保障。

（2）優化貨車在站停時。車輛在站停時分析既可以針對單獨車站進行分析，發現其中個別環節的制約因素，進而優化改進管理模式，減少車輛停時，也可以針對貨運中心、鐵路局集團公司等的貨運作業模式進行分析，發現制約在站停時的因素，進而研究細化優化措施。

（3）優化裝卸定員。大數據技術在優化裝卸作業效率的同時，也可以對裝卸勞動定員工作提出數據支撐，通過分析單位人均作業量、平均設備作業量等指標，淘汰低效率作業組織模式，也可以按照月均作業量優化作業點的人員配置、設備配屬方案及組織模式等。

（4）補全鐵路貨運裝卸時間信息鏈。利用裝卸作業相關時間節點，可以細化鐵路貨物運輸全過程的時間鏈條，分析裝卸作業效率時間卡控制約因素，進而調整作業方式或模式，提高鐵路貨物運輸效率。

3 結束語

隨著大數據技術的不斷發展，大數據可以為鐵路企業決策者提供以數據驅動的洞察力，更快地分析、挖掘更多數據內容，提高鐵路運輸生產效率。雖然大數據技術具有優化決策、提高生產力、降低成本等優勢，但同樣也存在一定的問題和挑戰，如對專業人才的需求、數據質量問題、網絡安全風險等。隨著大數據時代的來臨，鐵路運輸企業應充分利用大數據技術不斷優化和改進裝卸作業方式，提高裝卸工作效率，進而推進鐵路貨運向現代化物流發展。