智慧交通AI决策运营解决方案：年运营成本降低超3000万元 | 创新场景
场景描述
轨道交通运营场景复杂，运营标准要求高，客流需求变化大，管理复杂度极高。要保障轨交系统稳定运行，需要在计划和调度层面全面考虑各项因素进行决策，并且能快速响应突发事件，对轨交公司的综合运营能力提出了更高的要求。
传统模式下，运营线路和车辆规模庞大，新能源汽车的种类繁多，充电需求的差异性大，充电站资源的短缺成为突出问题。此外，运营决策主要依靠人工经验，导致车辆利用率低、充电排队现象严重、运营成本高以及复杂场景适应性差等问题。
为解决这些问题，企业亟需引入智能决策技术，研发核心业务的智能决策模型。模型的重点在于车辆选型与线路匹配、能源布局优化以及保养计划的智能制定，以确保线路运行的顺畅，最小化运营成本，并最大程度地提高车辆利用率。
数千辆公交车（纯电/混合/氢能）、上百条线路、数十个充电站、上千版时刻表；充电资源配置不合理：空驶距离长（每天3万公里），充电排队多；电车利用率低，车辆保养过保率高。解决方案
杉数科技赋能客户建设智能模型驱动的新能源车辆运营决策系统 。
针对新能源汽车运营挑战，本解决方案采用运筹优化技术，实现数据驱动的智能决策。通过精细化的数据预处理，整合线 路时刻、场站车辆信息，构建出购车选型、能源布局、车线匹配及保养计划四大数学模型。旨在最小化运营成本、空驶成本，最大化电车利用率，合理配置充电设施，并优化保养计划。COPT优化求解引擎的应用，确保了决策过程的精确性与效率，助力企业提升运营管理水平，推动绿色交通智能化发展。
智能模型驱动的新能源车辆运营决策系统
成效
计划制定效率提升90%，充电桩利用率提升5%+，累积碳排放量减少上千吨/年，节省运营成本3000+万元/年；线路配车数下降15%；车辆过保率下降65%；运营成本下降18%；空驶成本下降50%。免责声明
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