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基于大数据技术的备用钢轨库存管控优化研究
随着铁路发展的不断壮大，备用钢轨的重要性也在不断提高。为了确保铁路运输的稳定性和安全性，备用钢轨库存的管控成为了铁路管理的一个重要环节。然而，传统的备用钢轨库存管理存在很多问题，如信息不透明、库存过多或过少等问题，这也使得铁路管理效率低下甚至存在安全隐患。因此，本篇论文将重点探讨基于大数据技术的备用钢轨库存管控优化研究。
一、背景与意义
1.1背景
备用钢轨是铁路行业的重要物资之一，其作用是当主轨因损坏等原因无法正常使用时，及时更换备用钢轨，保证铁路运输的安全和稳定。缺乏备用钢轨将带来严重的后果，例如列车延误、事故发生等。因此，铁路管理机构高度重视备用钢轨库存的管理。
1.2传统备用钢轨库存管理存在的问题
传统备用钢轨库存管理存在许多问题，如信息不透明、库存过多或过少等。传统备用钢轨库存管理通常采用手工管理，因此，存在信息不透明的问题。也就是说，管理人员无法有效掌握库存情况，无法根据库存情况及时调整备用钢轨的采购和储存，这就可能造成库存过多或过少。如果库存过多，则会造成资金浪费，进而影响财务状况。如果库存过少，则在主轨损坏时，备用钢轨无法及时替换，可能会导致列车延误或事故。
1.3大数据技术在备用钢轨库存管理中的应用
随着大数据技术的迅速发展，它已经被广泛应用于铁路管理业务中。与传统方法相比，大数据技术具有显著的优势，可以帮助铁路行业迅速建立起高效的备用钢轨库存管理系统。大数据技术可以通过对数据进行深入的分析，帮助铁路管理人员更加准确地研究库存管理问题，即可以实现针对不同的情况和需求，对库存进行分析和预测，使之达到最佳状态。大数据技术的应用迅速地提高了备用钢轨库存管理的水平，帮助铁路行业提高管理效率和运输安全度，从而取得了重要的经济和社会效益。
二、基于大数据技术的备用钢轨库存管理优化方法
2.1数据采集
基于大数据技术的备用钢轨库存管理优化需要对备用钢轨的库存信息进行数据收集和分析。主要是对采购信息、库存信息、使用信息、类型信息等进行纳入分析。此外，可通过物联网技术获取钢轨状态信息，如温度、应力、振动等数据，为库存分析提供更加充分的信息。
2.2数据分析
数据采集后，需要进行数据分析，以提高成本效益，减少损失风险。数据分析需要实现以下几点：
(1)库存维护管理分析
通过大数据技术的数据挖掘和分析，实现替换和采购计划的优化。例如，根据历史数据分析出故障率和维修困难程度大的钢轨并及时进行备用轨的储存，保证备用钢轨的数量和种类符合铁路运输需求。
(2)库存分布分析
正常铁路运营尤其是高速铁路，需要的是大规模标准化的备用钢轨，需要网络计算模型对库存分布情况进行清晰分析和预测。可以基于概率统计理论、时间和空间模型构建库存布局分析模型，得到库存的最优分布。
2.3库存优化管理
通过对数据挖掘和分析结果进行综合评估，引入模糊数学、优化算法等技术，对库存优化进行模拟和算法验证，以优化库存管理，降低库存预算和管理风险，从而提高库存管理水平。
2.4运营管理
库存优化后，运营管理更加高效。通过大数据技术对钢轨状态进行监测和分析，实现钢轨的自主修复和安全预警提醒机制，及时维修损坏的钢轨，从而提高铁路运输的效率和安全。
三、应用实例
上海铁路局作为国内较为发达的铁路运输机构之一，其备用钢轨的库存管理得到了大数据技术的应用。上海铁路局库存管理目标是建立一个较为完善的系统，确保库存数量和类型都符合铁路运输需求，同时降低库存成本。具体实现步骤如下:
首先，对备用钢轨的库存信息进行数据采集和分析，提高库存数据的准确性和完整性。采集的主要数据信息包括：采购时间、规格、等级、密度、数量和状态，库存时间、安全库存量、变量库存量和保质期的数据信息。
其次，对数据进行分析。分析方法包括统计分析、模型分析和预测分析等，目的是确定库存的布局和数量，以及优化采购计划。为了使库存布局更为合理，根据抛物线规律建立了库存模型，并通过分析数据得出库存规划与布局的最优解，即在不增加预算的情况下，更好地满足了服务资金的利用和管理需求。
最后，通过库存优化管理，建立了完善的库存管理系统。该系统具有以下优点：（1）库存数量的确定更加准确，避免了库存过多或过少的情况。（2）库存分布更合理，降低了根据需求调配库存的难度和风险。
四、结论
随着大数据技术的应用，备用钢轨库存管理得到了很大程度的改进，大大提高了铁路管理效率和运输安全度，也为铁路行业带来了重要的经济和社会效益。以上海铁路局为例，实践证明，大数据技术在备用钢轨库存管理中具有显著的优势，可以有效控制库存数量、帮助优化库存管理、降低库存成本，从而提高运输效率，减少运输风险，了解大数据技术带来的变革，能更好的适应未来铁路的发展。