大數據思維在地鐵乘務技術管理中的運用解析

萬棟

摘要：隨著互聯網、物聯網、云計算等信息技術的飛速發展，數字化逐漸被人們所認知，大數據概念的提出，引起了社會各界的高度重視，隨著大數據技術的廣泛應用，我國城市軌道交通建設也得到了快速發展，助推了我國地鐵高質量快速發展，乘務運作是我國地鐵運營中比較重要的基礎環節，在地鐵乘務技術管理中運用大數據思維，能夠對數據進行全面分析，不僅有效提升了作業效率，還完善了服務管理。

關鍵詞：大數據思維;地鐵;乘務技術;應用

大數據產業的發展方向是基于數據、技術和思維三大因素的聯動，不僅表現于大數據資源的擴展性特質和大數據技術的廣泛應用，大數據思維的形成更是關鍵要素。在地鐵乘務技術管理中如果沒有形成大數據思維，即便擁有大量數據，也不能充分發揮它們真正的價值。

一、大數據和地鐵乘務技術管理

（一）大數據和地鐵乘務技術管理兩者之間的關聯

在乘務運作管理過程中，與地鐵乘務技術管理有關的數據有：對列車發生故障時的統計與分析、列車運行時間與停站時間、列車司機標準化作業與作業流程優化、列車正晚點統計與列車正點率分析、列車運營時刻表與速度運行曲線、列車交路表優化等等。根據大數據界定的大量化特征來說，地鐵乘務技術管理中出現的數據量還不符合大數據的這一特征，可以被稱作為“次大數據”，但只依靠這個數據并不能代表地鐵乘務技術管理中產生的數據不具挖掘的價值。以列車發生的故障量角度進行分析，運用傳統的相關數據也能夠分析總結出其存在的具有普遍性特點的故障、慣性故障和發生列車故障的地點及實踐等相關信息，通過對以上信息進行整理和分析，能夠得出所需結論。但運用大數據思維與以往較為傳統的數據思維之間的主要區別在于，傳統的數據思維需要先確定目標，運用數據時要圍繞這個目標收集相關數據，之后通過對數據的歸納和分析，才能夠得出結論。而大數據思維與之有著根本上的不同，大數據收集的是實時數據，采取的相關數據基本上不需要制定具體的目標，參與者自主進行參與，并通過數據分析得出的最終結論。[1]

（二）數據采集

數據采集是地鐵乘務技術管理中具有復雜性和繁瑣性的基礎環節。大部分數據都要求相關技術人員共同參與記錄信息，如對列車發生故障的數據統計工作，需要所有列車司機對故障信息進行實時詳細的記錄，內容包括列車發生故障的時間、出現故障的地點、設備失去或降低其規定功能的現象以及對故障的處理情況和結果等等。

（三）數據挖掘

在地鐵乘務技術管理中數據采集之后，需要對采集的數據進行深入的挖掘計算，從數量較多的數據中挖掘出潛在信息和有價值的信息。地鐵乘務技術管理中的數據挖掘關聯到的技術方法有很多種，但在現階段應用于地鐵乘務技術數據分析的相關工具卻比較少，只體現在Microsoft Office?Excel中經常用到的數據分析工具上，如將篩選、排序和分類匯總等操作依次完成，并生成匯總表格的數據透視，而使用常規數據分析處理工具在分析相關數據時具有很大的局限性，一些隱藏的數據價值不能被充分地挖掘出來，因此，在此過程中需要引入更加強大的大數據分析工具，進而對數據進行最全面深入的分析，深度挖掘數據價值。[2]

二、大數據思維在地鐵乘務技術管理中的運用

（一）運用大數據思維對列車故障進行分析

地鐵正線列車運行的可靠性和安全性直接關系到乘務運作管理水平，對正線列車發生的故障因素進行統計和分析，能夠全面提升列車安全管理和服務質量，有助于提高正線列車運作效率。通過對正線列車出現故障的地點和時間、故障產生原因和類型等各方面進行相關數據的統計，運用大數據思維對統計整理好的數據進行細致分析，做到充分挖掘，這樣能夠更加清楚地了解正線列車出現故障的時間特性，發生故障的原因以及列車故障與列車底部之間都有哪些關聯等等，進而對正線列車故障的發生進行準確預判，事先做好應對故障的措施，對其有效處理進行預想，以安靜滴正線列車因為發上故障而產生的安全風險。

（二）優化作業流程

在地鐵乘務技術管理中相關技術人員需要擬定一系類的作業流程，但由于受到不同時期客流量因素和運輸方案等方面的影響，使已經擬定好的一些作業程序失去了適用性，所以，在乘務技術管理過程中應對加強完善作業流程，積極運用大數據思維，對各個地鐵站點和從事乘務工作人員的作業時間布置測點，結合測點結果進行驗證分析，進而得出作業環節，并對作業環節進行優化，例如，在地鐵站臺作業時，運用大數據思維對其進行測點，得出的測點結果有顯示出乘務員對列車關門的時機存在差異性，分析其主要原因是由于各個地鐵站具有不同的客流量情況，各站臺的下客速度也有所不同，因此列車乘務員主觀上在列車關門的時機把握上存在差別，通過運用大數據思維分析出這樣的結果后，在保證安全的基礎上，可以對作業流程進行優化，制定具有可行性的方案，對關門時機進行統一，進而提高正線列車作業效率。[3]

（三）安全技術的監控

海因里希事故因果連鎖理論模型提出傷亡事故的發生不是一個孤立的事件，盡管傷害可能在某瞬間突然發生，卻是一系列事件相繼發生的結果，該理論認為安全工作的核心是了解和認識人的不安全行為，識別與消除設備的不安全狀態。但在現階段，沒有相關理論或者相應的方式對不安全行為或狀態做到有效的判斷，通常采取的手段是進行現場檢查，現場遏制一些不安全行為和狀態的發生，但效果并不明顯。而運用大數據思維，就可以對人們具備的技能等級、思想動態、違章行為以及維持和保護設備的性能和技術狀況、設備運行情況、運行環境等方面進行詳細的數據分析，并根據分析的最終結果做到預警，使相關管理人員能夠更直觀迅速地掌握人員出現的不安全行為和設備發生的不安全狀態。[4]

三、大數據思維在地鐵乘務技術管理中重要意義

隨著我國地鐵建設的快速發展，運營范圍逐漸擴，地鐵乘務運作管理已經由單一化管理轉變為網狀化運營管理，與此同時，地鐵乘務技術的數據量也在不斷積累，與之有關的數據會逐漸增多，涉及的范圍也會更加廣泛。從長遠發展的角度來看，對規模巨大的地鐵乘務技術數據進行有效挖掘和分析應用，對從事各乘務工作人員的工作歷史、自身所具備的技術水平、對工作所持有的評價與行為傾向等相關數據的采集，同時對設備發生的故障率、維修記錄和設備所在環境狀況等數據的采集進行深入分析，能夠準確預測出乘務人員在崗工作表現情況和設備運行狀況，有效避免列車故障的發生，提高地鐵乘務運作效率。

結束語：

大數據是時代發展一個必然的產物，在大數據時代中，大數據技術的地位無可比擬，但更重要的是真正理解和運用大數據思維，地鐵乘務技術管理是地鐵乘務運作中對數據最具依賴性的版塊，需對技術數據中體現的巨大價值進行深入的挖掘，發現其隱藏價值，并做到充分利用，為地鐵乘務運作發展創造有利條件。

參考文獻：

[1]廖書林. 淺談大數據思維在地鐵乘務技術管理中的應用[J]. 科技展望，2019，v.38;No.365（012）：086-089.

[2]劉燦. 大數據思維在地鐵乘務技術管理中的應用分析[J]. 城市建設理論研究（電子版），2019，v.16;No.345（065）：444-450.

[3]金蔚宇. 淺談大數據思維在地鐵乘務技術管理中的應用[J]. 市場周刊·理論版. 2018.v.40;No.445（11）：336-369.

[4]林闖. 大數據思維在地鐵乘務技術管理中的應用探析[J]. 交通科技與管理.2018，v.400;No. 778（085）：018-060.