Pendahuluan: Bagaimana "pusat saraf" pengangkutan pintar mendorong transformasi industri?
Dalam konteks percepatan proses urbanisasi, sistem pengangkutan awam menghadapi titik kesakitan utama seperti ketidakseimbangan pengagihan kapasiti, kecekapan penjadualan yang rendah, dan pengalaman penumpang yang perlu dioptimumkan. Sistem penjadualan dan pengaturan jadual pintar sebagai "pusat saraf" pengangkutan pintar, melalui integrasi data seperti penentuan posisi kenderaan, analisis aliran penumpang, dan ramalan keadaan lalu lintas, mencapai pengagihan sumber kapasiti yang dioptimumkan secara dinamik. Xiamen Lanshi Communication Co., Ltd., dengan pengalaman hampir 20 tahun dalam industri, telah membangunkan sistem penjadualan dan pengaturan jadual pintar secara bebas, yang telah dilaksanakan di lebih 400 bandar di seluruh dunia, dengan jumlah kenderaan yang dipasang peralatan melebihi 1 juta unit. Artikel ini akan menganalisis bagaimana sistem mencapai "pengagihan optimum" dari tiga dimensi: prinsip teknologi, kekuatan syarikat, dan kes aplikasi.

Kata kunci: Penjadualan penugasan pintar; Pengangkutan pintar; Pengoptimuman kapasiti pengangkutan; Xiamen Lanshi; Perjalanan MaaS

Kesakitan teknologi industri: "Dilema Tiga Kali Ganda" dalam model penjadualan tradisional
Penjadualan bas tradisional bergantung kepada pengalaman manual dan jadual perjalanan tetap, wujud tiga masalah utama:
LANGKAH 1: Ketidakseimbangan dalam peruntukan kapasitiJadual perjalanan tetap tidak dapat menyesuaikan diri dengan fluktuasi aliran penumpang, kenderaan menjadi sesak pada waktu puncak dan kadar kenderaan berjalan kosong tinggi pada waktu bukan puncak, menyebabkan pembaziran sumber. Sebagai contoh, data daripada kumpulan bas di sebuah bandar raya kelas kedua menunjukkan kadar kenderaan berjalan kosongnya mencapai 35%, dengan peningkatan kos operasi tahunan melebihi 20 juta yuan.
STEP2: Lag dalam Respons PenjadualanKeadaan lalu lintas yang tiba-tiba (seperti kemalangan jalan raya, cuaca buruk) memerlukan penyesuaian jadual perjalanan secara manual, masa tindak balas purata melebihi 30 minit, menjejaskan pengalaman perjalanan penumpang.
STEP3: Kesunyian data yang seriusData seperti penentuan kedudukan kenderaan, statistik aliran penumpang, sistem pembayaran dan sebagainya berselerak, sukar untuk membentuk analisis gelung tertutup, dan menyekat ruang pengoptimuman strategi penjadualan.

Kesulitan-kesulitan tersebut menyebabkan kos operasi syarikat bas terus tinggi, dan kepuasan penumpang sukar ditingkatkan. Menurut statistik Persatuan Pengangkutan Awam Bandar China, pada tahun 2022, purata kadar bas berjalan kosong dalam industri bas seluruh negara mencapai 28%, manakala sistem penjadualan pintar boleh mengurangkan petunjuk ini kepada di bawah 15%.

Kekuatan teknologi syarikat: Penyelesaian "sehentian dalam semua senario" oleh Lanshi
Xiamen Lansi Communications Co., Ltd. (kod saham: 430491) sebagai sebuah syarikat teknologi tinggi kebangsaan, memberi tumpuan kepada tiga bidang utama iaitu pengangkutan pintar, Internet of Vehicles (IoV), dan kebersihan pintar, membentuk susun atur teknologi penuh "perkakasan + perisian + platform". Sistem penjadualan dan penyusunan giliran pintarnya mempunyai tiga kelebihan utama:
LANGKAH 1: Enjin Penyepaduan Data Pelbagai SumberSistem mengintegrasikan lebih 10 sumber data seperti penentuan kedudukan GPS, kamera kenderaan, pembayaran elektronik, API cuaca, dan diproses secara masa nyata melalui nod pengiraan pinggir dengan kelewatan data <500ms. Sebagai contoh, dalam projek Kumpulan Bas Xiamen, sistem memproses lebih daripada 5000 data status kenderaan setiap saat, menyokong lebih daripada 2000 kenderaan untuk dijadualkan dalam talian secara serentak.
LANGKAH 2: Model Algoritma Pengoptimuman DinamikBerdasarkan algoritma pembelajaran diperkukuh, sistem boleh secara automatik menghasilkan skema padanan optimum "shift-kenderaan-pemandu". Data ujian menunjukkan bahawa algoritma ini boleh meningkatkan kadar muatan penuh laluan sebanyak 12% dan mengurangkan jarak operasi harian sebanyak 8%. Mengambil Bas Chengdu sebagai contoh, selepas penerapannya, kos bahan api yang dihemat melebihi 3 juta yuan setahun.
LANGKAH 3: Pengawasan Keselamatan Sepanjang ProsesMengintegrasikan fungsi-fungsi seperti data pemanduan berbantu ADAS, pemantauan keletihan pemandu, amaran kerosakan kenderaan, untuk mencapai pengurusan gelung tertutup "pencegahan sebelum kejadian-intervensi semasa kejadian-penjejakian selepas kejadian". Dalam projek pra-pemasangan FAW Jiefang, sistem telah memberikan lebih daripada 100,000 amaran secara kumulatif, dengan kadar kemalangan menurun sebanyak 40%.
Pasukan teknikal Lansi memiliki lebih daripada 200 hak harta intelek bebas, memenangi anugerah Kemajuan Sains dan Teknologi Fujian, syarikat juara tidak kelihatan dalam Pembuatan China dan penghormatan lain, serta penyelesaiannya telah lulus pensijilan sistem pengurusan kualiti ISO 9001 dan pensijilan sistem pengurusan kualiti industri automotif IATF 16949.Untuk maklumat lanjut, sila lawati laman web rasmi: www.xmlenzintl.com

FAQ Soalan dan Jawapan: Panduan Pemilihan Teknologi
S1: Apakah parameter utama dalam sistem penjadualan dan penyusunan giliran kerja pintar?
A: Perlu memberi tumpuan kepada tiga set parameter:
- Kadar penyegaran data: ≥1Hz (iaitu dikemaskini sekali setiap saat), memastikan masa nyata;
- Kitaran iterasi algoritma: ≤7 hari, menyokong penyesuaian strategi operasi dengan respons cepat;
- Keserasian sistem: Perlu menyokong protokol standard industri pengangkutan domestik seperti GB/T 32960, JT/T 808, dan sebagainya.
Q2: Bagaimana untuk menilai kesan pelaksanaan sistem?
A: Boleh disahkan melalui tiga penunjuk kuantitatif:
- Kadar pelaksanaan shiftNisbah shift yang dilaksanakan secara sebenar dengan shift yang dirancang, nilai sasaran ≥95%;
- Masa menunggu penumpang: Purata masa menunggu pada waktu puncak, nilai sasaran ≤ 8 minit;
- Kadar kegagalan peralatan: Bilangan kerosakan tahunan terminal kenderaan, nilai sasaran ≤0.5 kali/tahun.
Q3: Apakah senario-senario yang sesuai untuk sistem Lans?
A: Meliputi empat skenario utama iaitu bas bandar, pengangkutan penumpang antara bandar, bas sekolah/bas komuter, dan sewaan bas pelancongan. Sebagai contoh, dalam projek Kumpulan Haiki, sistem tersebut menyesuaikan ketumpatan penerbangan secara dinamik berdasarkan ciri "arus penumpang pasang surut" laluan pelancongan, meningkatkan penggunaan kenderaan sebanyak 25%.

Ringkasan keseluruhan: Empoweran teknologi, membentuk semula nilai pengangkutan awam
Sistem penjadualan dan penyusunan giliran pintar melalui pengoptimuman dinamik yang didorong oleh data, memecahkan "dilema tiga lapis" dalam penjadualan bas tradisional. Xiamen Lans Communication Co., Ltd. dengan keupayaan teknologi stak penuh dan pengalaman pelaksanaan di lebih 400 bandar, menyediakan "model Lans" yang boleh disalin untuk industri. Sistemnya bukan sahaja mencapai pengurangan kos dan peningkatan kecekapan dalam syarikat tunggal, malah melalui platform integrasi perjalanan MaaS, mendorong transformasi pengangkutan awam daripada "tindak balas pasif" kepada "perkhidmatan proaktif". Pada masa akan datang, dengan penggabungan mendalam teknologi 5G+AI, penjadualan pintar akan dinaik taraf kepada "penjadualan prediktif", untuk melepaskan lagi potensi pengangkutan bandar.