羅 文 唐光華

(廣州有軌電車有限責(zé)任公司， 510030， 廣州//第一作者，工程師)

隨著現(xiàn)代有軌電車的飛速發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)的不斷完善，控制中心管轄的列車也隨著增多。當(dāng)調(diào)度任務(wù)量極速增長(zhǎng)時(shí)，行車調(diào)度員可能會(huì)出現(xiàn)反應(yīng)遲緩、錯(cuò)誤操作的情況，給列車運(yùn)營(yíng)帶來安全隱患。反之，調(diào)度任務(wù)量過少，行車調(diào)度員也會(huì)出現(xiàn)注意力不集中、單調(diào)乏味的現(xiàn)象，不僅降低工作績(jī)效，還會(huì)引起行車調(diào)度配員的增加，導(dǎo)致成本上升、資源浪費(fèi)。

因此，適當(dāng)?shù)恼{(diào)度工作量關(guān)系到生產(chǎn)效率、行車組織的安全性。為了保證列車運(yùn)行安全、優(yōu)化調(diào)度資源，對(duì)行車調(diào)度崗位人員的合理配置就尤為重要。

1 調(diào)度崗位工作負(fù)荷建模

1.1 調(diào)度的工作負(fù)荷定義

從人因工程學(xué)來看，行車調(diào)度崗位人員的配置應(yīng)使行車調(diào)度員的工作負(fù)荷之和滿足其業(yè)務(wù)負(fù)荷的需求。工作負(fù)荷是一個(gè)多維度的概念，其影響因素包括崗位要求、任務(wù)輕重、時(shí)間緊迫感，以及執(zhí)行者的能力高低、努力水平和具體的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。本文將工作負(fù)荷定義為在單位時(shí)間內(nèi)完成職責(zé)任務(wù)所需的時(shí)間占比。即：

θ占=t任/t評(píng)

式中：

θ占——時(shí)間占比；

t任——評(píng)估期內(nèi)的工作耗時(shí)；

t評(píng)——評(píng)估期內(nèi)總耗時(shí)。

英國(guó)鐵路和標(biāo)準(zhǔn)化局根據(jù)θ占將工作負(fù)荷劃為三級(jí)，如表1所示。

表1 英國(guó)鐵路工作負(fù)荷等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)

1.2 調(diào)度工作負(fù)荷分類

評(píng)估行車調(diào)度員的工作負(fù)荷有3種方法：① 主觀評(píng)估法，即通過檢查行車調(diào)度員的主觀感覺來評(píng)估；②任務(wù)分析法，即通過檢查行車調(diào)度員的工作量來評(píng)估；③ 生理測(cè)量法，即通過檢查行車調(diào)度員的生理變化來評(píng)估。

本文使用任務(wù)分析方法來研究行車調(diào)度員工作負(fù)荷。任務(wù)分析法將行車調(diào)度工作分為看得見的工作(臺(tái)賬填寫，操作列車監(jiān)控系統(tǒng)和通信協(xié)調(diào)等能夠被記錄和記時(shí)的工作) 、看不見的工作(監(jiān)控運(yùn)營(yíng)列車、思考行車組織計(jì)劃等不便于記錄和記時(shí)的工作)和恢復(fù)工作(確保平均工作負(fù)荷強(qiáng)度低于80%的臨界值)。

按照任務(wù)分析法，調(diào)度任務(wù)的全面分析需采用視頻搜集和數(shù)據(jù)梳理兩種方式，按照責(zé)任、任務(wù)和動(dòng)作3個(gè)層次，來匯總和提煉調(diào)度執(zhí)行的所有工作，從而獲得調(diào)度的基本任務(wù)集。將調(diào)度工作的所有作業(yè)任務(wù)映射到基本任務(wù)集，即可得出了6類行車調(diào)度工作負(fù)荷子集。即將調(diào)度工作負(fù)荷分為監(jiān)視負(fù)荷、思考負(fù)荷、操作負(fù)荷、記錄負(fù)荷、通信負(fù)荷及其他負(fù)荷。

1.3 全日工作負(fù)荷評(píng)估及分析

本文以廣州現(xiàn)代有軌電車行車調(diào)度的實(shí)際工作為例，搜集并整理了各類調(diào)度工作負(fù)荷對(duì)應(yīng)的工作。首先，連續(xù)1周以24 h為周期，跟蹤觀察行車調(diào)度員的操作、通信、臺(tái)賬和視頻回放等工作記錄，以采集白班和夜班作業(yè)的所有內(nèi)容(具體工作內(nèi)容見表2)；然后，按單位小時(shí)計(jì)算θ占，求出每1 h時(shí)間段內(nèi)的θ占平均值，最終得到調(diào)度工作負(fù)荷24 h評(píng)估結(jié)果(見圖1)。

圖1 連續(xù)一周調(diào)度工作負(fù)荷24 h評(píng)估結(jié)果

由圖1可以看出，全天24 h行車調(diào)度的工作負(fù)荷呈現(xiàn)出一定的波動(dòng)趨勢(shì)。其中，行車調(diào)度工作最大負(fù)荷集中在早上運(yùn)營(yíng)前的檢查、出車時(shí)段。

2 基于行車調(diào)度工作負(fù)荷的崗位配置計(jì)算

行車調(diào)度員的工作負(fù)荷與其管轄范圍內(nèi)的行車量密切相關(guān)。若行車調(diào)度員的工作負(fù)荷達(dá)到飽和狀態(tài)的臨界值，而列車數(shù)卻進(jìn)一步增加，則會(huì)超出行車調(diào)度員的組織能力范圍，增加行車安全風(fēng)險(xiǎn)。此時(shí)的線上行車數(shù)量即為飽和量。

表2 行車調(diào)度員在各時(shí)間段的具體工作內(nèi)容

基于行車調(diào)度工作負(fù)荷的評(píng)估，則可計(jì)算列車飽和量。通過量化評(píng)估行車調(diào)度員的日常工作負(fù)荷，可以全天候隨時(shí)了解行車調(diào)度員的工作負(fù)荷狀況，判斷其工作忙閑程度的時(shí)間分布，并以此評(píng)估列車飽和量。

2.1 相關(guān)變量的選取

上線列車數(shù)與行車調(diào)度工作負(fù)荷密切相關(guān)。有軌電車的行車調(diào)度工作涉及到有軌電車出入場(chǎng)、折返、進(jìn)出存車線及存車線備用等多種工況。有軌電車運(yùn)轉(zhuǎn)流程圖如圖2所示。正常情況下，有軌電車可根據(jù)預(yù)設(shè)的目的地碼自動(dòng)排列進(jìn)路，按照運(yùn)營(yíng)時(shí)刻表行車。此時(shí)，行車調(diào)度員的工作是監(jiān)控列車運(yùn)行。但在非正常情況下，如因列車設(shè)備故障、列車沖突及交通事故等突發(fā)事件，而造成列車抽線、晚點(diǎn)、中斷運(yùn)營(yíng)或改變列車運(yùn)行交路時(shí)，需行車調(diào)度員人工介入進(jìn)行調(diào)整。此種情況則賦予了行車調(diào)度員新的工作任務(wù)，增加了相應(yīng)的工作負(fù)荷?？梢?，人工調(diào)整列車亦與行車調(diào)度員的工作負(fù)荷密切相關(guān)。

綜合考慮，為研究行車調(diào)度員的工作負(fù)荷與運(yùn)營(yíng)列車之間的相互關(guān)系，初步確定行車調(diào)度員的工作負(fù)荷同運(yùn)營(yíng)列車數(shù)及人工調(diào)整列車數(shù)有關(guān)。在一定評(píng)估期內(nèi)，工作負(fù)荷由工作耗時(shí)確定。因此將行車調(diào)度工作耗時(shí)設(shè)為因變量，將運(yùn)營(yíng)列車數(shù)和人工調(diào)整列車數(shù)設(shè)為自變量，并篩選適當(dāng)?shù)姆椒ㄟM(jìn)行求解。

圖2 有軌電車運(yùn)轉(zhuǎn)流程圖

2.2 建立行車調(diào)度員工作負(fù)荷回歸模型

2.2.1 采集變量數(shù)據(jù)

基于對(duì)行車調(diào)度員工作負(fù)荷的定量分析，結(jié)合廣州有軌電車的實(shí)際運(yùn)營(yíng)時(shí)間，確定因變量及自變量。首先，確定評(píng)估期為為7:00—22:00，共15 h；然后，按運(yùn)營(yíng)列車數(shù)，分別統(tǒng)計(jì)同時(shí)上線4列、5列、6列有軌電車時(shí)的調(diào)度工作耗時(shí)；最后，確定不同人工調(diào)整列車數(shù)對(duì)應(yīng)的調(diào)度工作耗時(shí)。對(duì)于人工調(diào)度列車數(shù)，本文只統(tǒng)計(jì)列車故障下調(diào)整的列車數(shù)。

2.2.2 繪制散點(diǎn)圖

根據(jù)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，得到運(yùn)營(yíng)列車數(shù)、人工調(diào)整列車數(shù)對(duì)應(yīng)行車調(diào)度工作耗時(shí)的散點(diǎn)圖，如圖3～4所示。

2.2.3 回歸方法的選擇

通過散點(diǎn)圖可以看出，自變量與因變量間呈現(xiàn)明顯的線性正相關(guān)關(guān)系，且自變量間高度不相關(guān)。因此，選擇多元線性回歸分析進(jìn)行求解，由此建立二元回歸模型為:

y=β0+β1x1+β2x2+ε

圖3 不同上線列車數(shù)對(duì)應(yīng)的行車調(diào)度工作耗時(shí)

圖4 不同人工調(diào)整列車數(shù)對(duì)應(yīng)的行車調(diào)度工作耗時(shí)

式中：

y——工作耗時(shí)；

x1——運(yùn)營(yíng)列車數(shù)；

x2——人工調(diào)整列車數(shù)；

β0——回歸常數(shù)；

β1,β2——分別為x1,x2的回歸常數(shù)；

ε——隨機(jī)誤差項(xiàng)。

根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，進(jìn)行多元線性回歸分析。分析結(jié)果如圖5所示。

圖5 工作負(fù)荷線性回歸分析參數(shù)

根據(jù)圖5中顯示結(jié)果，相關(guān)系數(shù)R為0.982，說明上線列車數(shù)和人工調(diào)整列車數(shù)同行車調(diào)度工作耗時(shí)呈現(xiàn)高度正相關(guān)。故可用二元線性回歸方程進(jìn)行擬合。計(jì)算得到的行車調(diào)度工作耗時(shí)回歸方程為：

y=90.58x1+93.39x2+1 162.23

其中，y單位為s，x1、x2單位為列。

計(jì)算得到判定系數(shù)等于96.46%。這表明在行車調(diào)度工作負(fù)荷變動(dòng)中，有96.46%可由上線列車數(shù)和人工調(diào)整列車數(shù)這2個(gè)因素的變動(dòng)來解釋，只有3.54%的因素屬隨機(jī)誤差。

設(shè)顯著性水平α=0.05，查F分布表得F0.05(2，7)=4.74。計(jì)算得到F=95.44>4.74。因此，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為y同x1及x2有顯著的線性關(guān)系。

從圖6可見，所有的殘差都在0附近均勻分布，且區(qū)間幾乎都位于[-200 s, 200 s]之間，沒有發(fā)現(xiàn)高杠桿點(diǎn)。即數(shù)據(jù)中沒有強(qiáng)影響點(diǎn)或異常觀測(cè)點(diǎn)。

a) x1變化時(shí)

b) x2變化時(shí)

故認(rèn)為行車調(diào)度工作耗時(shí)回歸方程是整體顯著的。

其次，設(shè)α=0.05，β1的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量t1=6.39、β2的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量t2=3.67，查t(檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量)分布表得t0.025(7)=2.36。因t1、t2均大于t0.025(7)，因此，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為行車調(diào)度工作負(fù)荷回歸模型的各個(gè)回歸系數(shù)是顯著的。

3 結(jié)語(yǔ)

本文以廣州現(xiàn)代有軌電車為例，系統(tǒng)分析了現(xiàn)代有軌電車行車調(diào)度的工作任務(wù)，借用任務(wù)分析方法建立了行車調(diào)度工作負(fù)荷模型，并進(jìn)行了量化測(cè)量，以此評(píng)估行車調(diào)度的工作負(fù)荷狀況。在此基礎(chǔ)上尋找影響行車調(diào)度工作負(fù)荷的自變量，建立了多元線性回歸模型，并校驗(yàn)了模型的準(zhǔn)確性，對(duì)現(xiàn)代有軌電車行車調(diào)度崗位配員和新線規(guī)劃具有一定的參考意義。