中国铁路沈阳局集团有限公司调度所 辽宁沈阳 110000
摘要：大数据环境下的铁路运输调度指挥工作的优化对于整个铁路运输领域有着重要的意义，能够推动铁路运输业工作效率的提升，为人们的生产、生活带来更多的便利。由于传统的统计分析已经无法满足市场运输需求，如何利用大数据技术实现运输调度的优化是需要进一步探究的问题，相关人员应当重视内部数据与外部数据的挖掘工作，在对运输数据进行分析的同时掌握市场的变化，及时与市场进行对接，实现铁路运输的高效管理。
关键词：大数据；铁路；运输调度
一、我国铁路运输调度指挥工作在大数据环境下存在的问题
1 对于各项安全与运输的统计目标过于看重
铁路运输调度指挥工作的科学开展需要以大数据作为支撑，加强与我国宏观经济的连接，而不是单纯完成铁路部门自身的统计目标。例如，国家政策的改革、世界经济危机、经济的转型等都会对货物运输造成一定的影响，使其大幅度下降或者大幅度增长。因此，铁路运输的调度指挥工作如果只是从数值上出发，具有一定的局限性，且是片面的，为进一步发挥铁路运输经营指标的最大价值，需要加强与其他运输方式的对比，得出最合适的调度方案。
2 数据之间缺乏结合
在铁路运输的工作实践中，有一套存在于各集团公司的大数据系统与其自身用于数据统计的基层站段之间的数据体系，而该套数据往往具有一定的局限性，缺乏交互性与沟通性，只能对单项的指标进行判断，例如单项的安全、生产等。随着大数据的蓬勃发展，在我国各行各业中的应用，大数据的优势得以发挥，进一步帮助铁路运输调度指挥体系完成相关的工作，也为决策者提供大量的数据支持，使得整个决策方案的科学性、全面性、系统性有了较大的提升。此外，各个部门的日常工作协调需要所有部门的统计数据保持统一，单独部门统计指标的变动都将给其他部门相关管理工作的开展带来更多的阻碍，也是我国铁路运输调度指挥体系在大数据环境下存在的较为明显的问题。各个部门之间统计的数据没有进行相应的结合与有效的继承，导致其后续调度指挥工作的开展面临较大的阻碍，如内容繁琐、步骤较多、员工的工作效率降低。而大数据能够完美解决各部门数据交互结合的问题，它能够对相关数据进行一定的分析与整理，筛选出最优秀的数据方案，将各部门的数据信息进行有效的整合，减少其碎片化的状态，进一步提高调度指挥工作的效率，信息的有效集成也能得到实现。
二、大数据背景下优化铁路运输调度指挥工作的策略
1 明确市场的需求，加强数据的挖掘工作
1.1加强与其他企业的合作
宏观大数据的发展便是推动铁路运输业整体发展的重要力量。铁路运输为创造价值，建立更好的服务体系，必须加强与上下游企业的对接、交流以及管理工作。目前铁路运输业正处于经济高速发展的背景下，随着各行各业规模的不断扩大，客运与货运的竞争也将愈加激烈。为促进铁路运输调度工作效率的提升，必须采用更为先进的管理理念，深入了解市场、挖掘市场，掌握其需求，根据市场的需求导向合理规划运输调度指挥方案。与此同时，数据的整合工作也是必要的，即在宏观大数据的背景下，铁路运输业需要对已掌握的数据进行一定的汇总与整合，然而目前所整理的数据只是一些内部的统计数据（运行数据），铁路运输业缺乏与外部市场的联动性，数据的挖掘工作面临困难。在互联网高速发展的今日，企业可以借助其力量，利用大型的搜索工具，及时掌握市场的动态变化，进一步的实现与市场的无缝对接。通过互联网搜索，企业可以更加熟悉我国交通业的信息与动态，进而最大程度保障铁路运输力能够充分满足市场的需求。
1.2对运输的结构进行合理的调整
针对当下的新形势，需要注重资源的合理使用与相关的成本控制，为了进一步减少铁路运输业的成本支出，保障资源分配的合理性，企业需要熟悉市场需求，对有限的资源与服务供给进行合理的分配，保障资源的最优使用。整个分配工作需要以大数据作为支撑，依赖于大数据平台对相关运输信息的搜集工作与整理工作。例如一年一次的春运是人口流动最大的时候，铁路运输企业需要根据其人口迁徙的相关数据，合理制定列车的运输方案，保障其可行性，满足居民对交通运输的需求。货车运输正随着我国经济形势的改变而发生变化，呈现下降的趋势。为了保障货运的合理性，缓解一定的交通压力，降低相关运输成本，企业需要利用大数据技术对市场进行预测，根据其预测结果与市场需求的变动制定合理的运输调度方案。例如将列车开行的次数适当减少，将快捷货物列车的开行次数适当增加。大数据的技术支持在促进整个铁路运输业蓬勃发展的同时，更好地为人民提供优质的服务。
2 对内部数据进行调整，进一步提高运输效率
2.1加强数据的结合工作，完善内部机制
对内部运输机制的完善不仅是对相关的数据进行整合，而是在以大数据的分析工作、统计工作为基础，开辟一条新的调度指挥通道，将数据作为介质，使其在最大程度满足市场需求的基础上，在运输方向、故障分析方向、安全与配套设备保障方向、效能分析等方向发挥最大的价值。与此同时，建立一套合理的铁路调度管理体系尤为重要，该体系的职能是以完整数据的分析作为基础，对市场变化的信息、客户目标信息等指标进行有效的控制。例如铁路运输业的货物运输领域，为最大程度帮助货运客户节省运输的时间、运输的成本等，可以对客户的行业、发货的时间、需要的车型、运输的规模、真实的产能等属性信息进行一定的收集，以大数据中数据的挖掘技术作为基本技术支持，快速选择出符合货运客户实际需求，满意度较高的运输产品。该步骤可以提升铁路运输部门的信誉度，加强货运部门与铁路部门的沟通，形成共同发展、共同促进的共赢局面。
2.2通过数据的分析提升运输效率
需要对多种因素的数据进行汇总和收集，例如铁路运输列车的运输里程、运输时间、运输的效率、发生故障后设备的影响时间、施工对运输效率造成影响的时间、周转的时间等。通过对上述内容的数据进行收集与分析，掌握其动态变化的规律，随后用大数据技术作为支撑，针对数据分析的结果，对调度措施不断优化、完善，达到提升运输效率、挖掘铁路业运输潜力的目的。例如，为了保障列车在规定的时间内到达，提升其准点性，相关的工作人员可以进行一定的分析工作，即对列车在不同区间的运行时间、运行图标尺轨迹偏离的情况进行分析，达到对图标尺进行最大优化的目的。不同地区的售票情况也需要大数据技术的支持，通过大数据的对其的分析功能，熟悉地区不同时间的售票情况，根据实际的需求，对列车的调度指挥方案进行合理的调整与完善，为了实现运输经济效益的最大化，可以针对人流量的变化情况，对列车的发行次数进行合理的增加或者合理的减少，保障铁路运输真正满足人们需求。货运是推动铁路运输业快速发展的中坚力量，为了进一步提升其运输的安全性能，需要实时掌握货运的准确信息，并利用大数据技术对其进行分析，针对分析后的结果对列车的保养方案、列车的开行次数进行合理的调整与优化。
结束语
紧密围绕“强基达标、提质增效”工作主题，以高速铁路和旅客安全为核心，进一步加强调度系统安全管理；以全路效率效益最大化为原则，进一步强化调度集中统一指挥；以提升运输保障能力为宗旨，进一步深化运输供给侧结构性改革；以提高队伍整体素质为根本，进一步抓好调度人员储备和人才培养；以适应现代物流发展为目标，进一步推动调度生产信息系统建设和大数据应用；以提升持续发展能力为前提，统筹抓好自备车管理、专用线接轨监督、运输急需能力扩充和铁路新线建设等各项工作。
参考文献：
[1]赵强.大数据在铁路运输中的作用分析[J].计算机产品与流通，2017（11）：242，275.
[2]刘洋.关于铁路运输设备技术状态大数据平台的探讨[J].中国新通信，2018，20（20）：170-171.