淺談大數據思維在地鐵乘務技術管理中的應用

任光濤

摘要：隨著社會經濟水平的不斷提高和大數據時代的發展，大數據思維應運而生。地鐵客運專線以其高精度和強柔性在地鐵乘客技術管理領域得到了廣泛的應用，從而對地鐵客運技術管理模式進行了改革和創新，確保了客運服務的可靠性、穩定性和安全性。為了充分發揮大數據思想的優勢，本文從列車故障分析、業務流程優化和安全技術監控三個方面，將大數據思維科學應用于地鐵客運管理，并探討了大數據結構思想在地鐵列車客運技術管理中的應用前景。結果表明，大數據思想具有很高的可靠性和可行性，不僅可以提高地鐵運營的效率和效果，而且可以保證設備的服務水平，為促進地鐵客運服務健康、可持續發展奠定堅實的基礎。

關鍵詞：大數據;地鐵乘務技術管理;應用

前言：

大數據思維對于大多數企業來說，是要求企業更加重視數據的采集、數據采集的實施，以及海量的數據存儲和分析，將分析結果作為企業開發決策的依據。大型數據集的數據處理邏輯上可分為四個層次：數據采集、數據處理、計算數據挖掘和數據應用顯示。數據存儲也可以實現數據搜索功能。

一、大數據下的乘務技術管理

（一）連接大數據

在地鐵乘務運營管理模式中，與乘務技術管理相關的數據包括：列車故障統計與分析、列車運行與停站時間、駕駛員運行的標準化時間分析與流程優化、列車運行延遲統計分析、時刻表參數與線路調度優化等。它只能稱為“第二大數據”，但僅憑這一數據不能表明數據沒有潛在價值。根據對列車故障的分析，傳統的業務數據應用也可以總結出列車常見故障和慣性錯誤的信息，以及故障發生的時間、地點和車次，并通過對這些信息的過濾和分析得出必要的結論。然而，大數據思維與傳統的數據思維之間的區別在于，在舊的數據思路采用目標后，數據的使用圍繞該目標進行，并收集有用和有針對性數據，然后整理和分析數據并得出有用的結論或措施;而實時收集的大數據大多沒有目標，是在參與者的積極參與下進行的，參與者對數據進行分析并得出結論。

（二）技術管理方面的數據收集

數據采集是乘務技術管理中一項復雜的基礎性工作。大多數數據要求所有參與者都參與記錄，如列車故障統計，所有司機都必須實時記錄有關列車故障的信息，包括故障發生的時間、地點、原因、故障處理和故障處理結果。

（三）數據挖掘

在數據采集和預處理之后，應挖掘和計算數據，即從大量數據中提取潛在有用的信息。數據挖掘涉及到多種技術方法，但乘務數據分析中使用的工具較少，僅限于Excel表中的數據透視和思維圖等常用的數據分析工具。

（四）數據應用

“大數據時代”指出，海量數據的核心是預測，這一特點與列車故障數據在客服管理、數據分析、按時間、地點、車次分析故障、綜合考慮列車運行條件、維護質量等方面非常一致，因此需要為列車部門開展有針對性的培訓。

二、應用

（一）對列車故障的分析

列車運行質量與客運專線密切相關。對列車故障進行統計和分析，有助于提高正常列車運營的服務質量和效率。通過對列車故障的發生日期、時間、地點、類型、原因和原因的數據統計，運用大數據的思想對數據進行分析和挖掘，可以清楚地了解事故的時間、特點及原因之間的關系，從而提前判斷故障發生的程度，提前預測故障，降低安全風險。

（二）業務流程優化

乘務技術管理需要開發大量的工作流程，由于受客流因素、運輸規劃等因素的影響，一些業務流程已不再適用，因此有必要對操作程序進行改進和優化。

（三）技術安全監測

地鐵運營安全生產的核心是防止人的不安全行為，消除機械或物品的安全狀態。然而，對于人類不安全的行為或事物的不安全性，目前還沒有具體的理論或方法來判斷。一般的方法是現場檢查，以阻止人的不安全行為，如引進大數據思維，使管理者能夠迅速掌握人技能不健康的狀況、家庭背景、心態、違規和設備維護、操作狀態、環境、濕度、溫度等。企業要想在激烈的市場競爭中立于不敗之地，就必須重視安全生產的有效發展，以避免人為的不安全行為的出現，并將機械操作風險降到最低。然而，在分析和判斷機械設備的不安全行為和不安全性操作時，仍然沒有相應的理論支持和方法應用。為了解決這一問題，機組技術人員可以在應用大數據思想的背景下，采用安全技術監測的方法，對作業、設備維護等安全隱患進行分析和統計。例如，司機在駕駛列車時，發現列車的故障沒有及時處理，需要應急救援，這就會嚴重影響正常線路運行的穩定性、可靠性和安全性。

三、意義

隨著地鐵乘務運營管理的不斷改革和發展，乘務技術數據量將不斷積累，與乘務服務技術相關的數據將越來越廣泛。從長遠來看，將對機組技術相關數據進行分析，并將乘務員的工作經驗、崗位等級、培訓效果、技術水平、工作態度、違規情況、健康狀況等數據以及設備維護記錄、故障率、歷史故障條件和設備在環境調度、溫度、天氣狀況等方面的表現與設備的故障程度相隔離。

四、發展前景

近年來，隨著我國客運服務技術管理方式的不斷改革和創新，乘務技術數據量不斷積累，使得有關乘務技術的數據應用不斷擴大。從長遠來看，利用大數據思維，可以深入分析和挖掘旅客相關信息數據的潛在價值。例如，運用大數據思維，科學有效地預測故障率高、違章多、技能水平低的列車，對列車和人員進行有效的隔離和管理，避免因管理不當而發生一系列設備故障事故，進一步改善相關企業的社會效益和經濟效益，為其健康和可持續發展提供有力保障。由此可見，大數據思想在地鐵乘務技術管理中具有很高的應用價值和應用前景。乘務技術人員應重視對這一思想的研究和應用，以更好地普及和傳播海量數據的思想，對促進地鐵客運技術管理向信息化、智能化、數字化方向的發展產生積極的影響。

結語：

在大數據發展的時代，大型數據和大數據技術固然重要，但最重要的是理解和應用大型數據庫的思想。乘務技術作為一種最直接的基于數據的操作模塊，其管理工作需要不斷挖掘出大數據中的價值。只有通過對大數據的思考，才能更好地認識如何利用數據價值，挖掘隱藏數據，更好地解決數據存儲、分析和利用問題，為乘務業務的管理和發展提供決策依據。綜上所述，在大數據時代的背景下，地鐵乘務技術管理顯示出對數據的強烈依賴，因此乘務技術人員有必要加強對大型數據的理解和應用，深入分析和挖掘機組技術數據隱含的價值，以更好地利用數據價值、提高可靠性、準確性和完整性，保證乘務技術管理水平。此外，乘務技術人員應與時俱進，不斷學習與大數據相關的新知識和新技術，進一步提高大型數據技術的管理能力和應用能力，實現地鐵乘務技術管理的精細、規范和規范。

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