對(duì)日照港鐵路機(jī)車在線運(yùn)用臺(tái)數(shù)的探討

為合理利用機(jī)車在線運(yùn)用臺(tái)數(shù)，采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法，探討和分析其運(yùn)用機(jī)車的合理性。首先對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，然后分析并計(jì)算樣本數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，得出日拖運(yùn)量和機(jī)車運(yùn)用臺(tái)數(shù)的關(guān)系，從而可以科學(xué)合理的運(yùn)用機(jī)車，提高運(yùn)輸效率，降低燃油消耗，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化。

機(jī)車是港口鐵路運(yùn)輸生產(chǎn)中重要的生產(chǎn)設(shè)備，為貨物運(yùn)輸?shù)恼＿M(jìn)行提供動(dòng)力需求，在港口集疏港體系中發(fā)揮著不可替代的作用。同時(shí)，機(jī)車燃油消耗也是生產(chǎn)成本支出中最重要的一部分，機(jī)車運(yùn)用的科學(xué)與否直接影響著生產(chǎn)效率和生產(chǎn)成本，尤其是在企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇、管理工作精細(xì)、利潤(rùn)空間狹小的今天，企業(yè)對(duì)生產(chǎn)成本的控制顯得尤為重要。

現(xiàn)以日照港集團(tuán)鐵路運(yùn)輸公司為例，對(duì)其機(jī)車如何科學(xué)有效運(yùn)用進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析，以更好地服務(wù)于港口裝卸生產(chǎn)，同時(shí)不斷降低生產(chǎn)成本，實(shí)現(xiàn)效益的最大化。

日照港鐵運(yùn)公司現(xiàn)有機(jī)車15臺(tái)，投入使用8臺(tái)。2014年以來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)下行、鐵路調(diào)價(jià)等因素影響，公司拖運(yùn)量下滑嚴(yán)重，2014年實(shí)現(xiàn)拖運(yùn)量4466萬(wàn)噸，同比下降20%，機(jī)車總油耗為2476噸，約計(jì)費(fèi)用1300萬(wàn)元，占公司可變成本的35%。面對(duì)生產(chǎn)形勢(shì)的下滑，如何安排機(jī)車運(yùn)用臺(tái)數(shù)、降低生產(chǎn)成本，成為擺在公司面前重要的課題。

如何決定機(jī)車在線運(yùn)用臺(tái)數(shù)？公司一直缺少科學(xué)具體的評(píng)價(jià)依據(jù)，而是運(yùn)用“經(jīng)驗(yàn)估計(jì)法”來(lái)決定實(shí)際的機(jī)車運(yùn)用臺(tái)數(shù)，管理粗放，隨意性大，給正常的調(diào)度指揮帶來(lái)一定的難度。今年以來(lái)，公司對(duì)這一問(wèn)題展開(kāi)了深入而又卓有成效的探討，研究出了科學(xué)安排機(jī)車運(yùn)用的客觀依據(jù)，在保障生產(chǎn)和節(jié)能降耗的同步實(shí)現(xiàn)方面做出了先試先行。

評(píng)價(jià)指標(biāo)分析

在對(duì)機(jī)車運(yùn)用分析時(shí)，機(jī)車平均臺(tái)時(shí)拖運(yùn)量是衡量機(jī)車運(yùn)用效率的重要指標(biāo)，它是指在一定時(shí)期內(nèi)，完成目標(biāo)任務(wù)平均每小時(shí)每臺(tái)機(jī)車完成的數(shù)量。

以2014和2015年度計(jì)24個(gè)月份的臺(tái)時(shí)拖運(yùn)量（見(jiàn)表1）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以得出以下數(shù)據(jù)：

表1 機(jī)車臺(tái)時(shí)拖運(yùn)量（單位：萬(wàn)噸）

（1）平均每臺(tái)時(shí)拖運(yùn)量=∑每臺(tái)時(shí)拖運(yùn)量/24=0.0906萬(wàn)噸/小時(shí)

（2）平均每臺(tái)日拖運(yùn)量=平均每臺(tái)時(shí)拖運(yùn)量×（24－庫(kù)內(nèi)換機(jī)時(shí)間10×2－吃飯時(shí)間40×2）=0.0906×22.3=2.03萬(wàn)噸

樣本的選擇直接影響最終結(jié)果的準(zhǔn)確度。為進(jìn)一步確定選擇的數(shù)據(jù)是否相對(duì)穩(wěn)定，我們計(jì)算所選擇樣本的方差s2，方差是指和中心偏離的程度，用來(lái)衡量一批數(shù)據(jù)的波動(dòng)大小，方差越小，說(shuō)明數(shù)據(jù)的波動(dòng)越小，越穩(wěn)定，如下所示：

=0.00033657≈0

其中，x表示樣本平均數(shù)，n表示樣本數(shù)量，xi表示個(gè)體，而s2表示方差。

朱易的老家在湖北，2002年出生于美國(guó)一個(gè)富裕、高知家庭。父親朱松純?cè)缒戤厴I(yè)于中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)，后赴美國(guó)留學(xué)獲哈佛大學(xué)計(jì)算機(jī)博士學(xué)位，師從著名數(shù)學(xué)家戴維·芒福德。2006年，在加州大學(xué)洛杉磯分校升任正教授，是世界著名計(jì)算機(jī)視覺(jué)專家，在業(yè)界享譽(yù)盛名。小時(shí)候朱易從媒體上看到，致力于人工智能研究的父親，曾榮獲菲爾茲獎(jiǎng)、美國(guó)國(guó)家科學(xué)獎(jiǎng)?wù)?，更是其它多個(gè)國(guó)際頂尖科學(xué)獎(jiǎng)項(xiàng)獲得者。在女孩眼里，父親是“超級(jí)學(xué)霸”“科學(xué)大神”，所以一直對(duì)他很崇拜。

因此，就本次分析來(lái)講，每臺(tái)機(jī)車日拖運(yùn)量2.03萬(wàn)噸準(zhǔn)確度較高。

根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，我們可以得出1－8臺(tái)機(jī)車?yán)碚撋系娜?/p>

運(yùn)量，如表2所示：

表2 機(jī)車?yán)碚撏瓿扇者\(yùn)量（單位：萬(wàn)噸）

同時(shí)，還可以得出：

一臺(tái)機(jī)車日拖運(yùn)量最大值max=0.1342×22.3=2.99萬(wàn)噸

一臺(tái)機(jī)車日拖運(yùn)量最小值min=0.0628×22.3=1.4萬(wàn)噸

因此，我們可以繼續(xù)推出：

一臺(tái)機(jī)車日運(yùn)量向上波動(dòng)幅度最大：2.99－2.03=0.96萬(wàn)噸

一臺(tái)機(jī)車日運(yùn)量向下波動(dòng)幅度最大：2.03－1.4=0.63萬(wàn)噸

在2014年和2015年，均以8臺(tái)機(jī)車為基礎(chǔ)來(lái)從事生產(chǎn)組織，因此，我們?nèi)?臺(tái)機(jī)車的中間值（5臺(tái)機(jī)車）來(lái)推算機(jī)車運(yùn)用臺(tái)數(shù)所對(duì)應(yīng)的運(yùn)量區(qū)間：

5臺(tái)機(jī)車日運(yùn)量可以完成10.15，那么其日運(yùn)量區(qū)間：

（10.15－0.63，10.15+0.96），即（9.5，11.1）

依次可以推算4－8臺(tái)機(jī)車的日運(yùn)量區(qū)間，如表3所示：

表3 機(jī)車對(duì)應(yīng)的日運(yùn)量區(qū)間（單位：萬(wàn)噸）

綜合評(píng)價(jià)分析

機(jī)車運(yùn)用除了與拖運(yùn)量息息相關(guān)外，還受到運(yùn)量不均衡性、解編作業(yè)、挑車作業(yè)、施工維修等因素的影響。借鑒國(guó)鐵及其他企業(yè)鐵路機(jī)車運(yùn)用的經(jīng)驗(yàn)，運(yùn)量對(duì)機(jī)車運(yùn)用臺(tái)數(shù)的波動(dòng)系數(shù)可按理論運(yùn)量的4%取值，即：

最終機(jī)車運(yùn)用臺(tái)數(shù)對(duì)應(yīng)的運(yùn)量=理論運(yùn)量/（1+4%）。

因此，可以得到機(jī)車運(yùn)用臺(tái)數(shù)和所對(duì)應(yīng)的日運(yùn)量區(qū)間見(jiàn)表4。

表4 機(jī)車運(yùn)用臺(tái)數(shù)和所對(duì)應(yīng)的日運(yùn)量區(qū)間 （單位：萬(wàn)噸）

形成評(píng)價(jià)結(jié)論

根據(jù)以上分析，結(jié)合日常經(jīng)驗(yàn)值，得出日運(yùn)量（T）與機(jī)車運(yùn)用臺(tái)數(shù)（J）的關(guān)系如表5所示：

表5 日運(yùn)量（T）與機(jī)車運(yùn)用臺(tái)數(shù)（J）的關(guān)系

企業(yè)在保證生產(chǎn)順利進(jìn)行、提高生產(chǎn)效率的同時(shí)，必須有效控制生產(chǎn)成本，實(shí)現(xiàn)效益最大化，才能實(shí)現(xiàn)科學(xué)可持續(xù)發(fā)展。日照港鐵運(yùn)公司在對(duì)機(jī)車在線運(yùn)用臺(tái)數(shù)進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)分析后，更加注重在實(shí)際生產(chǎn)中的運(yùn)用。同時(shí)，還根據(jù)作業(yè)量實(shí)際，嚴(yán)格制定并落實(shí)了“機(jī)車停機(jī)待命、機(jī)車庫(kù)內(nèi)待命、合理安排機(jī)車接送人”等節(jié)能降耗舉措，收到顯著效果。2015年上半年，公司拖運(yùn)量完成2344萬(wàn)噸，同比增長(zhǎng)2.5%；機(jī)車總油耗1160噸，同比下降8.1%。

10.3969/j.issn.1001- 8972.2016.20.004