中国铁路呼和浩特局集团有限公司信息技术所 内蒙古自治区呼和浩特市 010010
摘要：铁路货运是经济发展的重要推动力，随着科学技术和经济的不断发展，铁路货运逐渐成为我国的货运基石。本文以大数据环境为分析背景，对铁路货运在发展过程中的调度工作进行深入分析，提出了大数据环境下优化铁路货运调度工作的具体策略，包括明确市场的需求、加强数据的挖掘、内部数据的调整，以进一步提高运输效率，希望对提升铁路货运工作效率有所帮助。
关键词：铁路货运；调度；优化；大数据
引言
铁路货运在运输业中占有非常重要的地位。基本的物资运输和贸易运输都离不开铁路货运的支持，并且铁路货运是一个社会关注的重点领域。铁路货运调度水平不仅影响铁路货运的发展，而且对国民经济的发展有着十分重要的影响。我国铁路货运工作经历了多年的发展，在发展的过程中取得了很多丰硕的成果，铁路货运调度系统也在逐步完善。但不可否认的是，在经济体制快速发展的当前形势下，铁路货运的要求不断提高，现行的铁路货运调度体系仍存在一些问题，阻碍了铁路货运水平的快速提高。因而，在此基础上，只有对铁路货运调度不断优化，才能不断提高铁路货运调度水平。
一、大数据环境下优化铁路货运调度工作的意义
铁路货运调度涉及到人、机、环境、信息、决策等多方面的因素，具有一定的复杂性，而铁路货运调度涉及到全部的铁路线路和所有的路网系统，以保证铁路货运的安全和高率。与国外发达国家相比，中国幅员辽阔，气候变化差异较大，地形地质环境复杂。因此，铁路货运环境更加多样化，使得铁路货运调度决策不确定性更大。
在大数据环境下，计算机有能力处理大量复杂的数据，同时也解决了以往科学计算存在的时空复杂性难题，而这无疑为铁路调度工作的优化提升开辟了新的发展空间。针对我国铁路货运行业的发展现状，虽然以铁路货运系统的相关数据为基础已经建立起一套完善的指标体系，但铁路货运调度工作在高速经济发展环境中仍存在一些问题，即过于重视各项安全、运输的统计工作，反而忽视了与现代宏观经济的对接，缺乏具备专业性与系统性的各项数据的结合，各个统计部门的数据没有对接。
二、铁路货运调度存在的问题
自铁路公司成立以来，大部分的运输、生产和铁路货运管理模式仍然沿用以前的方法。铁路货运管理效率没有明显提高，不能准确、快速地适应市场发展需求。在运输信息管理方面，铁路货运正处于转型发展的关键节点，面临着数据共享困难、数据分析能力不足、数据需求创新等一系列迫切问题，大数据共享方面，存在数据壁垒严重、共享不足等问题。在当前的铁路货运调度系统中，由于缺乏统一的信息整合和开发标准，降低了信息共享和信息透明的作用。不同部门之间缺乏有效的沟通，对一些合作构成了很大的挑战。
在大数据分析方面，现有数据分散在各个系统平台上，无法统一分析和处理。此外，还缺乏对数据挖掘的认识。庞大的应用数据只是停留在日常工作和日常统计分析的层面，没有足够深入的数据提取，无法利用宝贵的数据资源真正改进服务管理、试验智能铁路的实施。总而言之，要利用现有的大数据分析和挖掘技术，解决铁路当前面临的问题，实现铁路基于数据、以客户为中心的运输调度和运营管理已迫在眉睫。
三、大数据背景下优化铁路货运调度工作的具体策略
1．加强与其他企业的合作，强化数据共享
随着大数据的快速发展，我国高速铁路货运业体系逐步完善，宏观大数据的发展是推动铁路货运业整体发展的重要力量。为了及时掌握市场的动态变化，铁路要与营销企业、大数据企业进行一定的对接工作，为铁路货运创造机会，建立更好的服务体系，加强与上下游企业的对接、沟通和管理。
此外，在当前经济快速发展的背景下，随着各行各业规模的不断扩大，铁路与其他交通运输行业之间的竞争将会越来越激烈。提高铁路货运调度效率，必须采用更先进的管理理念，深入了解市场，挖掘市场，把握市场需求，根据市场需求合理规划运输调度方案。与此同时，数据的整合工作也是必要的，即在宏观经济数据的背景下，铁路货运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，铁路货运业缺乏与外部市场的联动性，数据的挖掘工作面临困难。在互联网飞速发展的今天，铁路可以利用自身的力量，借助大型搜索工具，及时掌握市场的动态变化，进一步实现与市场的无缝对接。通过互联网搜索和整合，铁路可以更加了解交通运输行业的信息和动态，进而最大程度保障铁路货运能够充分满足市场的需求。
2．契合市场需求，促进运营效率的提升
铁路对外以合作为载体，实现市场需求挖掘。重视对外合作，不仅可以扩大对外合作的范围，而且可以更好地把握当前社会发展过程中的市场需求。随着中国经济的稳步发展，未来的货运市场将发展成为一个“买方市场”，市场竞争较现在相比也会更加激烈。在此背景下，注重对市场需求的挖掘已成为未来竞争过程中的关键与重点。从铁路自身来看，虽然数据信息量大，但主要以运营数据为主，外部市场需求数据信息相对较少，这也反映了当前数据挖掘工作尚未开展的客观事实。因此，借助海量的信息检索工具，实现对交通运输市场需求和未来发展态势的准确挖掘，分析不同经济发展阶段下交通运输市场需求的演变规律。
铁路对内以运营数据为立足点进行挖掘，提升作业效率。列车运行数据、货运请求车数据、基础设施养护维修等数据都是需要重点挖掘的运营数据。在对上述数据进行挖掘整理的基础上，有必要了解和掌握其分布规律，为提高后续作业效率奠定良好的基础。例如，在挖掘全路运行车检测数据基础上，可以保证车辆排空组织的及时性，并对货车在途中停车时进行合理的压缩，以此确保最优速度。
3．着重打造铁路“数据供应链”
数据展示简单来讲就是将数据挖掘成果展示出来。随着大数据的快速发展，决策会受到庞大数据影响而变得十分困难。这时，可以用2D或3D图形等方式为辅助工具将挖掘结果展示出来，从而使决策焦点变得更加清晰。在强化用户交互性基础上，结合数据展示，为决策者更好地解读数据间关系提供重要帮助，进而使数据信息得到清晰化表达，使决策人员将有更多的精力从分析繁杂数据转移到主要矛盾当中。
铁路运输大数据应用的优势明显不同于传统的互联网和电子商务。在铁路运输决策数据分析中，铁路运输发展过程中逐渐形成的标准化、结构化的运营数据通常主要用于铁路运输运营分析。若想要使铁路运输大数据应用具有的实质性特征，那么就要基于在客户关系管理背景下，建构起具有针对性且立体化的客户资源数据库，从而页要求铁路和其他各行业实现协调与配合。另外，要注重多数据的积累，以此推动大数据时代的数据供应链的形成，从而在数据链中多项数据信息资源支撑下，推动铁路决策水平的提升。
结束语
综上所述，现阶段铁路运输正面临着前所未有的发展机遇。同时，也可以明显看出铁路调度系统对保证铁路货运工作的顺利开展有着无可替代的作用。而在大数据这一时代下，铁路如果仅仅以现有统计分析体系为支撑并不能满足其未来发展需求，这就要求以外部和内部两个方面为着手点，对外开展运输市场需求和经济发展背景下运输需求演变规律进行充分挖掘；对内要持续提升铁路统计指标体系完善性，立足运营数据进行充分挖掘，促进运营效率的提升。同时，注重监测数据挖掘，保证运输安全。最后，还要依托数据展示为铁路发展决策提供重要参考和支撑。
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