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旅客列车收入能效分析的思考与实践

2018-03-30中国铁路上海局集团有限公司收入稽查处

上海铁道增刊 2018年4期
关键词:能效客运集团公司

郑 武 中国铁路上海局集团有限公司收入稽查处

中国铁路上海局集团有限公司(以下简称集团公司)地处我国东部经济发达的长三角地区,覆盖江浙沪皖三省一市,是中国铁路总公司下属的特大型铁路运输企业。2017年集团公司完成运输收入930.9亿元,其中客运收入729.6亿元,旅客发送6.3亿人,位居全国铁路运输企业首位。

集团公司客运营业收入是直接从市场取得的,凡是与旅客列车运行直接相关的客运进款原则上作为客车担当企业的客运营业收入。旅客列车收入能效分析是对集团公司担当的旅客列车运营经济性的分析,从客车运能利用水平、盈利能力等角度对每一趟客运列车进行分析,对旅客列车运能安排合理性进行考量,并给出建议。

1 客车收入能效分析工作的目的和意义

能效分析工作的目的是对集团公司担当的各次旅客列车开行能效进行精细测算、分析,找到经营绩效优劣车次,运用历史规律预测热点时间和热点线路,并提供集团公司客运管理部门作为加开临客和调整运行图的参考,为经营管理和科学决策提供数据支撑。其意义在于:

1.1 是铁路市场化改革、充分适应市场竞争的要求

随着铁路市场化改革不断深入,铁路运输收入经营管理也在不断发展并逐渐适应市场的需要。从长远来看,铁路运输企业改革的目标是实现自主经营、自负盈亏,集团公司作为运输市场的主体,必然需要充分参与运输市场,直面来自航空和公路运输的竞争。客运市场的灵活性和可替代性非常高,热门时间、线路如果不及时增加运能,买不到票的旅客选择公路及航空运输企业,造成铁路客运收入的流失;同时,空闲的车次跑一趟亏一趟,必须要采取有效的措施减少损失,要么对旅客进行消费引导增加客流,要么减少运力安排节约成本,真正市场化的企业,必然以追求经济效益的最大化为目标。

1.2 是客运能效大数据分析,精准安排客运运能的要求

对旅客列车进行能效分析需要来自多方面的信息资源,之所以长期采用手工分析,是受到客观条件和技术水平两方面的限制。首先,客车能效分析除了利用发售车票存根的收入数据以外,还需要客车的编组、席别、里程、票价、停站、发到时间、乘务担当等信息,这些信息来源于客运、运输管理部门和客运段,各自具有不同的数据接口格式和传输方式,而且临客增减变化也会带来分析数据灵活多变;还有部分数据一直采用手工采集列表填写,在规范性、及时性和精确性等方面难以得到有效保障。近年来,随着数据资源不断丰富、数据接口和传输标准不断规范,为平台的构建创造了条件,横向部门信息化管理水平的提升,对能效分析工作整合关键信息形成了有力的依托。

1.3 是提高铁路运输收入数字化管理水平的要求

集团公司客运体量一直稳居全路第一,近十年来保持了年均10%以上的增速,2017年旅客发送量达已到了6.3亿人,日均旅客发送量超过172万人。面对海量的信息和快速提升的管理需求,传统的运输收入管理方式已经显得捉襟见肘,必须找到新的突破口,在质和量两方面进一步提高管理水平。

以科技促管理是提高运输收入管理工作的必然选择,财务部(收入部)是集团公司运输收入主管部门,汇聚了第一手票据审核数据,如何加以整合运用,是摆在收入管理人员面前的一道难题。联合客运管理部门、客运段收入科,在充分调研的基础上,通过建设信息系统对各类数据资源进行整合,通过对旅客列车定员、席别、票价、发送量、客座利用率、收入实现率和运程率等信息进行测算及深度数据挖掘,可以直观地找到那些运输效率优劣的车次,对旅客运能需求进行智能化分析和预测。分析结果可以提供客运管理部门作为运力调整的参考,从而有效提升集团公司科学决策及经营管理的水平。

2 客车能效分析工作中的主要问题

2.1 信息来源分散,信息整合难度大

做好能效分析工作需要采集、存储大量外部系统相关数据。首先,这些接口数据接口文件格式不同,采集传输方式各异,完成采集后还需要进行加工处理,如果通过人工完成,是不可想象的。必须为不同的接口数据设计不同的采集程序和ETL(清洗、转换、加载)程序,并通过定时触发机制,从源头系统自动采集。其次,数据必须以规范的方式设计存储方案,将来源于客票审核系统的客车收入、售票张数信息,将来源于客运段的编组、定员、席别、全程票价信息,有效匹配并合理组织,才能成为有用的分析信息,这都需要借助软件系统自动完成。

2.2 信息采集量大,时间要求难达到

客车能效分析需要对大量原始数据进行集中运算,普通运算方法无法实现在短时间内完成超大数据量的计算。举例来说,某天开行的一趟客车,其售票数据会分散在预售期内的任意一天、任意车站的数据接口文件中,要精确分析其发售收入,至少需要分析开行前60日(预售期60天)的接口文件。按2017年单日平均客发170万人口径,日数据量4 GiB计算,需要采集、存储1.02亿条以上的售票存根记录,按普通运算每秒处理1 000条数据计算,需要28.3 h,这种数据处理速度是不能接受的。由此可见,数据量和数据处理效率的影响直接关系到分析结果的时效性,必须提高数据处理能力,减少能效分析耗时。

2.3 信息变更频繁,协同维护难同步

对基础数据的修改维护,需要收入管理部门和客运段、手持式补票机厂商协同工作,最终形成分析成果。传统方式下,这些工作都是电话、邮件沟通,各单位手工作业效率十分低下。首先,基础数据维护难以快速分派。集团公司每日开行担当列车1 300多趟,对列车席别、票价信息核查需要采用车次清单各自认领的方法,分派效率十分低下,每月都会形成逾百趟车次无人认领的尴尬局面。收入管理部门需要逐趟查询调度命令,再与相应客运段对接处理,过程十分繁琐,急需采取技术手段加以解决。其次,对分析结果的确认及修正也存在类似问题,客运段维护基础信息时,受到临客加开、灾难天气停运等问题的影响,会产生一定误差,因此每一条分析结果都需要进行再确认,往往要经历多次往来才能最终纠正数据差错,时效性和数据精度都难以保障。

3 客车能效分析工作一体化解决方案

积极创新信息技术手段,是目前能效分析可以采取的最恰当的选择,集团公司收入管理部门经过充分调研、周密规划、整合了多方面的信息资源,组织开发能效分析应用系统,完成了集团公司客车开行能效分析平台的建设。

3.1 多方面整合信息资源,改进数据采集手段

经过梳理,能效分析所涉及的数据主要有七大类,收入管理部门逐一联系协调数据提供部门,明确接口格式及传输方式,并开发配套的ETL程序,将有效数据定期自动加载进数据仓库。其一,各次客车实际收入及售票张数数据来源于集团公司信息技术所客票售票系统,其接口文件按站按天形成站售车票存根、站退车票存根、电子支付清单等文件,由信息所每日凌晨自动生成,自动向收入管理部门提供文件传输服务。其二,各次客车分席别定员数据来源于客运管理部门的营销分析系统,由客运管理部门利用网页程序导出,定期向收入管理部门提供。其三,各次客车分席别票价信息,客运段收入科通过能效分析平台,定期查找本段乘务担当客车,补充客车各席别、票价信息。其四,客车担当归属及开行趟数信息,来源于运输管理部门的列车运行图及运输调度管理系统中的临客调令信息,由收入管理部门自行导出接口数据。

3.2 利用甲骨文VLDB解决方案、VMWare虚拟化技术时间海量数据的高速处理

采用VMware云计算架构利用7台IBM 3850服务器构建了收入处虚拟化平台,为能效分析体系提供了硬件保障。软件方面,采用了甲骨文VLDB解决方案,综合利用多种技术手段有效提高了计算效率,压缩了运算时间。具体来有以下几个技术措施,首先,采用了并行计算(Parallel Server)技术提高硬件性能的利用率;其次,针对超大数据量特点,采用了分区表(Partition Table)技术,每次计算过程只需要提取那些需要的物理数据文件,有效降低了数据扫描的量。再次,对查询所涉及的条件字段,有针对性地使用了分区索引(Partition Index)技术提高数据的查询效率,以达到提高运算效率的目的。实践证明,这套软、硬件平台架构,能够满足当前分析工作的需要,可扩展性良好,达到了平台规划的目标。

3.3 建设客车能效分析平台,实现多单位协同作业

客车能效分析工作除了多种渠道收集原始信息以外,还需要多个部门协同工作,具体来说,日常工作主要需要集团公司客运管理部门、客运段收入科和信息技术所等部门协同配合。收入管理部门应发挥牵头作用,建立客车能效分析平台协作机制,以规章形式发文明确各部门的工作内容及时间要求,从技术和制度两方面规范能效分析协同事项,真正实现能效分析系统协同管理。

客车的分席别票价信息需要客运段负责确认维护,其及时性和准确性直接关系到最终的分析结果。客车收入能效分析平台利用审核系统的客车补票数据的车次信息,辅助分派车次维护任务到乘务担当客运段。同时,利用历史全程票价信息进行预填,减少客运段人员的维护量。

4 进一步改进客车收入能效分析的两点建议

4.1 加强组织领导和人员培训,保障客车收入能效分析有序开展

客车收入能效分析工作涉及横向和纵向多个部门和单位,客车开行区间、编组、趟次灵活多变,协同管理难度大,必须加强组织领导才能顺畅实施。首先,财务部(收入部)积极发挥牵头作用,具体负责客车收入能效分析工作,落实统一组织管理,并协调外部单位理顺数据渠道,形成长效机制,保障相关工作的顺利进行。其次,负责数据维护工作的客运段收入部门,应高度重视,建立常态管理制度和工作流程,及时掌握运行图变化,积极沟通客车班组,了解列车编组、定员的准确信息,按时、保质的在客车能效分析平台上进行数据维护。

4.2 统一客运段数据落地系统,提高数据信息自动处理效率

从数据来源看,客运段掌握着最准确的客车运能、运量相关数据,因此,从源头上采集规范的客车运能、运量相关数据具有一定的科学性。实际工作中,各客运段每天开行数百趟列车,依靠人工统计汇总显然是不现实的。解决这一问题的方法是对客车手持式补票机和数据落地程序同时进行升级优化和功能拓展。在客车开行前,由列车长对手持式补票机进行初始化,确认车次、席别、定员、票价等基础信息。在列车班组落地后,由数据落地程序自动接收补票机中的相关信息,并按日进行整理汇总,自动形成客车基础信息表。这一方案已着手进行试点,如全面推广,将使客车收入能效分析工作水平提升到一个新的高度。

综上所述,建设客车收入能效分析平台,利用信息技术手段开展能效分析工作,是集团公司财务部(收入部)在“数据驱动生产”经营理念的一次深度实践,符合铁路市场化改革的发展方向,为集团公司更好地面向运输市场、把握市场需求,夺取市场竞争优势地位,进行地积极探索,也希望本文为相关工作提供有益的启示。

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