郑州中建深铁3号线智慧乘务管理系统建设与实践

　　1.总体介绍郑州中建深铁3号线智慧乘务管理系统(以下简称系统)是郑州中建深铁轨道交通有限公司(以下简称公司)基于郑州地铁3号线乘务运作，搭建的自助化、无纸化、智能化、全域化的信息化系统。

　　系统以“数据驱动管理、智慧赋能安全”为核心理念，构建起包含智能派班、智能预警、台账管理、移动终端等全业务流程的数字化管理体系。通过在各点位配置智能终端设备，实现司机备班管理、出退勤管理、心理测试、值乘提醒等全业务场景的全流程覆盖。同时，系统通过建立天气、事件、考核、关键人等多种数据分析及预警模型，使乘务运作管理效率、关键人识别准确率、隐患识别命中率、人员操作失误率均得到了大幅优化，形成“预警—决策—执行—验证”的闭环管理生态，为轨道交通行业智慧化转型提供了可复制的示范样本。

　　2.主要做法

　　2.1自助化本系统采用物联网架构，整合出退勤一体机、公寓人脸识别终端及移动终端应用程序等智能终端设备(见图1)，实现司机全流程自助业务办理。

　　在当班前，系统通过移动终端自动向司机推送值乘计划，司机可自主申请调班，经双方确认后线上审批，系统实时更新工时与公里数。同时，系统提供电子表单支持在线请假，经多级审批后自动同步数据。值乘确认时触发线上订餐提醒。

　　出勤阶段采用生物识别技术，通过出退勤一体机实施人脸识别认证或指纹识别认证、心理素质评估、呼吸式酒精浓度检测、业务知识机考及备品申领等标准化流程，各环节采用串行验证机制。当检测到任一指标超出阈值范围时，系统自动阻断流程，判定机器出勤失败，转由人工复核。退勤阶段执行工时、公里数双因子自动核算机制，司机可通过移动终端应用程序进行数据复核或发起修正请求，经电子审批流程后实现数据更新。该机制通过人机协同决策模型，完成了从经验驱动型管理向数据驱动型管控的范式转换，显著提升乘务人员状态的监管效能。

　　在公寓管理方面，系统构建交路计划、公寓房态与身份认证的数据协同机制，实现智能房态管理算法，司机可实时查询房态，系统通过动态规划算法优化叫班时序，精准控制出乘准备。采用人脸识别技术建立入住登记与离寓确认的双阶段验证模型，有效消除人工核验的代理风险。

　　
图1 自助终端设备

　　2.2无纸化本系统通过信息化替代传统纸质台账，实现乘务全流程数字化管理，解决存储空间、保存周期及环保问题。

　　系统将时刻表、司机报单、行车事件单三类运行核心表单电子化，对抽问记录、培训档案等业务进行数字化，在检索效率、数据稳定性及空间占用方面显著优于纸质表单。其中时刻表管理采用动态检索算法和智能日期模式切换机制，实现精准控制。且电子表单完成数据结构化重组，构建大数据分析基础仓库，通过统一数据规范为人员评价、事件预测等深度应用奠定基础。

　　行政业务遵循企业标准，通过多表联动校验建立标准化表单矩阵，工作流引擎与电子签章技术实现全闭环数字化管理。

　　2.3智能化

　　本系统基于智能算法引擎生成交路表，可满足交接班车站、人员配置、车辆配置、替饭交路等多元约束条件下的交路表生成。相较于传统人工排班模式，该系统在排班效率、科学性及准确率等关键性能指标上均呈现显著优势。在排班表编排中，系统基于交路表及乘务人员配置情况，通过预置参数与逻辑规则实现排班方案的智能生成。同时系统核心算法实现公里数与工时的动态均衡，且集成特殊作业需求模块(如师徒带教等定制化需求)。

　　在智能化预警方面，依据系统数据，建立安全驾驶、应急处理、服务意识、职业素养、心理素质、综合能力6个维度，列车驾驶准点率、标准化作业评分、乘客投诉率、故障应急效果、故障应急模拟演练得分、组织纪律遵守程度、考勤情况得分、培训考核得分、技术比武得分、出勤率、安全公里数、工时达成率、心理素质测试得分、应激反应评分、综合活动获奖率等15个指标的司机档案，综合运用层次分析法(AHP)与熵权法构建主客观赋权模型，通过开发智能算法，建立司机六维能力评价体系，生成可视化决策图表，通过智能算法的实时分析，形成关键人员、需关注人员的即时推送功能，以数据驱动的决策支持机制，为乘务管理决策提供科学依据。

　　同时，系统基于行车事件时空分布特征构建动态预警模型，主要包括：事件类型分析、车站事件热点识别、事件主题词云解析、车组号故障分析等多个维度(见图2)。通过建立往期、近期的事件发生频次与变化率的双变量预警函数，实现了乘务风险识别的持续监测和完整性保障，有效推进了安全风险管理的前置化进程。且本系统通过集成专业气象数据接口系统，建立了分钟级预警信息推送机制。

　　
图2事件分析预警平台

　　2.4全域化本系统构建了涵盖乘务运作安全管理、培训管理、班组管理、技术管理、综合管理和物资管理等多维行政领域的数字化管理平台，创新性地实现了任务分派机制与执行监管的督办管理体系、风险分级管控与隐患排查治理的双重预防协同机制、乘务知识库的建档与主动推送学习、行车备品及物资的全生命周期管理、文件宣贯的电子化下发与签阅状态实时监控、培训考核的自动化评分与多维度智能分析等功能。且系统深度集成于生产运营场景，采用大屏可视化技术将关键行车数据直连换乘室与派班室等核心作业区域，通过智能预警接收、班前值乘信息确认、一体化出退勤管理、大屏信息实时推送、值乘数据核验及安全隐患闭环处理等全流程数字化管控，构建了基于PDCA循环管理机制的司机作业标准化流程，形成班前风险预判、班中实时防控、班后数据追溯、整改效果验证的完整管理生态体系。

　　另外，系统与其他业务系统互联互通，实现运营信息、施工信息、发车计划等信息的接收与处理，进一步打破信息孤岛，构建跨部门、跨专业的全域数据共享机制。

　　3.取得成效郑州中建深铁3号线智慧乘务管理系统自2020年12月投运以来，构建了行业示范性智慧乘务体系。系统采用智能排班算法，实现司机交路双维度优化，班表执行吻合度提升83.6%，优化人力资源配置。集成式出退勤一体机通过多模态识别及心理监测技术，使出勤准备时间缩短90%，有效阻断危险驾驶行为。预警模块基于多源数据分析构建风险模型，前瞻预判司机状态及行车风险。系统通过流程再造形成PDCA闭环，建立含6模块31指标的标准化体系，电子表单实现全流程无纸化，年减纸质文件逾7万份，践行了绿色低碳理念。

　　3.1经济效益本系统的经济效益主要体现在两大核心效益模块：人力资源成本优化与行政办公支出缩减，累计实现年度成本节约约127.8万元人民币。

　　3.2人力成本本系统通过部署智能算法引擎实现司机交路自动编排与叫班智能化作业，自助化出退勤、大数据分析等。经实践验证，该体系每日可优化人力资源配置约50个标准工时，按行业平均人力成本计算，年度累计节约运营成本约75万元人民币。

　　3.3办公成本通过实施电子化填报与云端存储技术，本系统实现了司机报单、行车事件单、培训档案等表单的数字化管理。经核算，每年可减少纸质台账约400册，降低A4纸张消耗约70,000张，节约打印机耗材等办公物资采购成本约50万元人民币，累计年度节约成本达52.8万元人民币。

　　3.4社会效益本系统基于持续优化的动态调整机制，构建了科学合理的乘务交路排班计划，并通过关键人智能识别模型、人员评价模型与实时事件预警分析模型的协同应用，有效降低正线行车安全风险系数，显著提升司机值乘可靠性指标，为城市公共交通提供了安全、高效的出行保障。该系统采用集成式管理平台架构，涵盖乘务生产运作、安全管理、物资管理、技术管理及培训管理构建等核心模块，实现了乘务全流程闭环管理。依托智能化建设策略构建的全流程管理框架，在行业内处于技术领先地位。