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摘要：利用大数据分析相关乘务数据，可以提高城市地铁轨道交通管理工作的质量。基于此，本文介绍了大数据与城市地铁轨道交通乘务的联系，并分别从列车故障管理、工作流程管理以及安全技术管理等方面，提出了城市地铁轨道交通大数据中的乘务管理对策，以此来提高城市地铁轨道交通的设备服务质量。
关键词：地铁乘务；流程管理；技术管理
前言：对于一些经营企业来说，大数据可以用来收集并分析数据，为企业的发展提供决策依据，数据的收集工作主要包含三个方面的主要内容，分别为：数据采集、数据处理、数据计算挖掘。在城市地铁轨道交通乘务管理方面，应用大数据分析，可以预防设备故障、优化作业流程，提高作业效率。
一、大数据与城市地铁轨道交通乘务的概述
（一）大数据与城市地铁轨道交通乘务的关系
在大数据中，我们可以清楚的了解到路表优化优化信息、列车晚点信息、司机作业的标准化流程以及地铁乘务运作管理模式。基于大大数据的VoLume特征，我们可以发现城市地铁轨道交通乘务管理过程中产生的大数据，不满足大数据的特性，因此只能将其称作“次大数据”。从列车故障量分析方面来看，虽然传统的数据分析方法也可以清楚体现列车故障发生的原因、地点、时间、以及车号等信息，但这种数据的收集方法常常是针对一个具体的目标，而大数据可以弥补传统数据收集方法的不足，它可以详细、全面地记录并总结数据，适用于各个目标。
（二）城市地铁轨道交通乘务管理中的数据采集、处理与挖掘
在城市地铁轨道交通乘务管理中，基础性的工作便是数据的采集工作，大部分的数据需要所有参与者一起记录，比如统计列车故障数据时，便要求所有列车的驾驶员，将列车故障的信息进行及时准确的记录，这些故障信息包括故障发生的时间、地点、故障伴随的现象、故障处理的结果等多个方面的内容。对我们来说，并不是所有大数据都是有价值的，大数据中存在一些干扰项，所以，我们需要对大数据开展预处理工作。完成对城市地铁轨道交通乘务管理中的数据采集、处理工作之后，就需要进行数据的挖掘计算工作，从总量巨大的数据库中，挑选出具有通用价值的信息。目前，数据挖掘的技术方法有很多种，但适用于城市地铁轨道交通乘务管理分析的工具较少，仅可以利用Ｅｘｃｅｌ表格中思维导图以及数据透视等常见的数据分析工具，此种数据分析的方法，具有较强的局限性，不能充分挖掘大量的隐藏数据，所以，在挖掘数据的潜在价值时，需要引入更加强大的数据分析工具，全面、系统、详细地分析数据。
二、城市地铁轨道交通大数据中的乘务管理
随着技术的快速发展，大数据思维已经应用到实际生活中的各个领域，其中在城市地铁轨道中乘务管理的应用最为广泛。城市地铁轨道交通大数据中的乘务管理相比于传统的乘务管理来说，在提高了列车运行质量的同时，也提高了乘务人员的综合素质。其中，通过大数据系统对乘务管理人员的工作经历、技术水平以及工作现状等进行综合分析，能够科学的检测出乘务管理人员当前的工作情况。另外，利用大数据系统对列车的出现故障的维修记录、出现故障的位置以及出现故障的概率等因素进行分析，能够知道哪一节车厢的哪一部位出现故障的次数以及类型最多，从而对其进行针对性管理。除此之外，城市地铁轨道交通大数据中的乘务管理还包括以下几点。
（一）列车故障管理
列车故障作为影响列车正常运行的主要因素，利用大数据思维对其进行管理，能够对雷车的故障类型以及发生故障的原因进行正确的判断。其主要流程如下，首先，对列车出现故障的时间、地点等因素进行数据收集和统计。其次，将数据统计结果根据故障类型进行排列。最后，利用大数据对数据进行分析和整理，并找出故障与故障发生时间的关系、与发生故障类型的关系以及与车底的关系等，进而实现对列车故障的全面分析。另外，通过这种方式能够对列车发生的故障进行预测，并提前制定出相应的应对措施。例如，对正线故障进行趋势判断时，工作人员可以根据数据分析，得出正线故障趋势图，将此趋势图与前几年的故障趋势图进行对比，便可以得出故障的总体发展趋势，利用大数据思维，可以扩大数据范围，把列车故障时的天气、温度、适度以及隧道风压等环境因素、列车故障时的满载率、客流分布情况划入分析范围，可以来了解到，列车在天气炎热等极端天气的环境下，列车发生故障的几率较高，相关技术人员可以针对性地制定预防措施，如加强设备检验，降低列车的故障率。深圳市地铁集团有限公司在2016年利用大数据对列车的车门故障进行了分析，工作人员通过挖掘数据，发现车门故障存在一定的规律性，车门发生故障几率较大的是靠近司机室的车门，据统计结果显示，A车与C车司机室的车门附近，也就是A车1、2＃车门和C车7、8＃车门处，出现故障的几率约为59%。相关人员将此结果报告给车辆检修部门，对故障的原因进行了分析，并有效解决了车门故障的问题。
（二）工作流程管理
由于城市地铁轨道交通中的乘务管理工作量较大，所以在实际运行之前，需要提前制定相应的工作流程，才能够确保列车的正常运行。随着列车运行环境的不断变化、客流量的不断变化以及运输计划的改变等因素，导致列车的工作流程也需要进行不断的改变。例如，在对工作人员正线流程进行规划的过程中，可以通过大数据思维对工作人员的工作时间、工作站点以及工作效率等进行测量，并对收集的数据进行分析。通过分析结果可以得出，工作人员在每一站开关车门的时间上有一定的误差，导致这种现象的主要原因是每站的客流量不同以及乘客上车下车的速度也有所不同。针对这一现象，在对工作人员的正线流程进行规划的过程中，需要将每站的客流量以及平均下车上车的速度考虑进去，在确保工作人员以及乘客安全的情况在，制定出合理的优化管理方案。
（三）安全技术管理
在对列车安全技术进行管理的过程中，主要从以下两个方面进行，一方面为对城市地铁轨道工作人员的管理，另一方面为对列车运行设备的管理。例如，在对列车的驾驶员进行工作管理的过程中，可以利用大思维数据对驾驶员的专业技能、思想情况以及违章情况等进行数据收集，进而对驾驶员的综合水平做出合理的判断。在对列车运行设备进行管理的过程中，可以对设备的的运行环境、运行湿度以及运行温度等进行测量，并对设备运行的最佳温度湿度进行制定，一旦运行环境不符合设备运行的标准，安全系统就会自动发出预警，从而确保设备的安全运行。
结论：综上所述，地铁乘务管理工作的深化改革，使乘务管理数据得到了不断累积与应用。通过阅读上述城市地铁轨道交通大数据中的乘务管理对策，我们可以了解到，在列车满载率高、客流量大的条件下，工作人员需要格外留意列车的故障情况，同时还需要加大对列车的维护保养力度，提升正线运作效率。因此，相关工作人员需要不断深入挖掘数据的隐藏价值，为乘务运作管理提供决策依据。
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作者简介：
魏怡（1984-），助理工程师，本科，主要从事乘务安全管理工作.