近几年，各行各业都在谈数字化转型，公共交通行业也不例外，尤其是受疫情冲击，轨道交通及网约车、共享单车等新型供给出行方式影响，传统“端菜式”的公交供给服务已无法满足乘客“门到门”、“端到端”的个性化出行需求。为此，公交企业都被迫开始数字化转型。
过去数年，公交企业数字化转型的逻辑起点是提升生产力，主要推行智能调度，解决了传统人工生产力效率低的问题，但并未解决科学决策问题。而现阶段，公交企业数字化转型的逻辑起点是满足乘客需求变化，今天企业面临的是海量的、实时的、多场景的乘客需求，因此需要将自己转型为客户(需求)运营商，实现从“企业端菜”到“乘客点菜”的个性化供给服务转变，而这不仅需要管理流程、运营生产要数字化，整个企业的资源、决策体系都要数字化，这就需要构建一套全新的数字能力体系，实现各项业务的诊断、优化和评价，从而建立基于客流需求的经营决策机制，而这套数字能力体系的底座便是大数据平台。
(某公交企业公交大数据平台应用场景)
大数据平台建设难点：数据绑架与数据孤岛
大数据平台建设最大的难点在于数据治理问题。这些年，许多公交企业都进行了不同程度的信息化建设，但由于缺少统一规划，信息系统分头建设，导致数据散落在各供应商手中，企业看似拥有海量数据，但却无权限、无能力进行管理和利用，进而形成了数据割裂和孤岛。
(某公交企业信息系统台账)
例如某公交公司在建大数据平台之前，已经拥有调度、ERP、视频监控、司机行为分析、IC卡等三十多个信息化系统，这些系统包括软件公司开发的系统，硬件厂家赠送的系统，以及自主开发的系统等，由于这些信息系统技术不同，数据标准不一，从而导致数据无法共享和利用。
大数据平台建设要点：数据规范与数据治理
建设大数据平台的首要目标是打破企业原有各信息系统数据壁垒，实现数据融合、分析、共享和利用，而这就需要建立标准的数据治理体系。
首先，要构建标准的数据对接接口，便于不同信息系统的数据接入，以及后续拓展系统的数据接入。其次，建立规范的数据治理机制，对接入的多元异构数据的进行清洗与管理，统一数据标准和规范，打破数据孤岛，为数据利用奠定基础。最后，基于流批一体大数据框架及大数据算法模型，对海量历史数据和实时数据进行分析、计算，为上层业务展现提供数据分析能力。
大数据平台建设价值：辅助经营和科学决策
上层业务展现，则基于平台大数据分析能力，对人、车、站、线、网、站等海量数据融合与分析，实现数据实时反馈、实时分析，并在业务诊断、业务优化和事后评价全过程中发挥价值。
例如在客流分析层面。目前，公交企业最大的痛点为无法建立起全方位的出行态势感知能力，通俗的说，就是缺乏掌握客流规律的能力。而大数据平台的客流分析模块，基于历史公交客流数据、实时公交刷卡数据等，利用客流分析模型，对全城客流OD、客流热力等进行诊断分析。宏观上，可全局掌握整个城市公交客流出行规律，为线网优化提供依据;微观上，可实时了解某条线路不同时空的客流变化、乘客留存情况，为营运计划与调整提供依据。通过对公交客流分析与诊断，不断优化线网、优化营运，进而减少乘客步行时间、换乘趟次，全面提升公交服务品质和竞争力。
(公交大数据平台-客流分析：全局掌握城市公交客流出行规律)
再如在客流排班层面。目前公交企业在营运上面临的最大难题是无法基于客流规律制定营运计划，这不仅导致乘客等车时间长、出行体验差，还极大地浪费了企业资源。而大数据平台的客流排班应用，基于公交历史客流数据分析结果，全面掌握线路客流在各时段、各方向、各断面上的规律，然后根据客流规律和线路参数(包括班型设置、收班模式、补能参数等各种约束条件和资源配置条件)，通过智能算法自动生成营运排班计划。同时，结合线路画像，对线路营收、费用、客流、满载率等关键指标实时监控，实现线路营运效率的监控和诊断，然后依据诊断结果，不断调整、优化营运计划。
大数据平台的客流排班应用为企业构建了在不牺牲服务、甚至提升服务前提下的营运成本节省能力和客流增长、收益增加的能力。具体而言，某公交公司103路在采用客流排班后，在每天减少1位驾驶员、1台车以及减少12个车次的情况下，每天利润仍平均增长了632元。
(公交大数据平台-客流排班：依据线路不同客流规律自动生成营运计划)
(公交大数据平台-线路画像：对线路营运情况实时监控和诊断)
再如在安全分析层面。目前公交安全事故最大起因为驾驶员人为因素，公交企业最头痛的也是对驾驶员的管理。而大数据平台的安全分析模块，通过对驾驶员基本信息数据、安全行为数据、运营生产数据等进行分析，构建驾驶员画像，并根据其百公里收入、计划趟次完成率、综合准点率、违规行为、表扬次数等指标进行综合评分，当评分触发预警时，便可提前掌握该驾驶员是否行为不规范，亦或是营运计划完成率低等，然后可根据具体情况进行事前干预，如对其进行针对性培训、考试，提升驾驶员安全意识和服务意识。
大数据平台的安全分析应用不仅提升了企业的安全监管效率，同时也极大地降低企业安全成本。具体而言，某公司公司在使用平台后，百公里事故成本从20元/百公里，降低至约1.7元/百公里，同时还优化了18名安全管理员，全年人力成本节省约150万元。
(公交大数据平台-驾驶员画像：对驾驶员行为和营运情况实时监控和诊断)
再如营运分析层面。目前公交行业无法获得足额补贴，并不完全是财政资金问题，对于有资金能力的城市来说，公交空载、低荷量现象，使得投入资金与收益不成正比，让政府部门觉得财政资金投入是一种浪费。因此，提高公交资源投入效率非常重要。而大数据平台的营运分析模块，通过对企业收入、客流、电耗、违规、报警、到站率等各项营运数据融合、分析，建立百公里收入、百公里客流、百公里电耗、百公里事故成本等关键指标实时监控机制，从而实现成本效益分析、资源投入使用效率分析，为公交企业成本规制、降本增效提供依据，也为衡量财政补贴实际效果提供依据。
(公交大数据平台-营运分析：对企业整体营运情况实时监控和诊断)
总结
智慧畅行基于自研数据中台打造的公交大数据平台，以公交数据治理、分析、共享和利用为核心，通过融合、分析人、车、站、线、网、站等数据，并结合自研公交模型算法，对驾驶员、车辆、站点、线路、企业进行画像，实现各项业务的诊断(找出业务问题与差距)、优化(给予业务优化建议)及评价(对优化结果进行评价)，从而助力企业建立基于客流需求的经营决策机制，实现数据辅助营运生产和科学决策，进而全面提升公交资源投入的使用效率，推动公交数智化科学发展。
作者：公共交通行业专家、智慧畅行总经理 赵聪云
公司简介：
湖南智慧畅行交通科技有限公司成立于2015年，是一家互联网+交通的数据驱动型科技创新企业,公司以车辆为链接，基于物联网、大数据分析、人工智能、云计算、智能硬件等先进技术，为政府部门(城市交通大脑)、交通企业(智慧公交云平台)、乘客(MaaS出行服务)提供一站式数智化解决方案，全面助力交通运输企业提升信息化设施建设与运营效率，提高社会车辆资源的利用率和资源调配的效率，满足大众个性化出行的需求，助力交通行业全面实现数智化转型。
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