在轨道交通运营领域，复杂的场景、严苛的运营标准以及多变的客流需求，共同构成了极高的管理难度。为确保轨道交通系统稳定运行，轨交公司必须在计划与调度层面综合考量各类因素进行决策，同时具备快速应对突发事件的能力，这对企业的综合运营实力提出了更为严苛的挑战。
传统运营模式下，轨交系统面临着诸多难题。庞大的运营线路与车辆规模，加上新能源汽车种类繁多导致的充电需求差异，使得充电站资源短缺问题愈发突出。不仅如此，运营决策过度依赖人工经验，引发了一系列连锁反应：车辆利用率低下、充电排队现象严重、运营成本居高不下，且在复杂场景下的适应性极差。以某轨交公司为例，其运营着数千辆公交车，涵盖纯电、混合、氢能等多种类型，上百条线路、数十个充电站以及上千版时刻表，每天空驶距离长达3万公里，充电排队现象频繁，电车利用率低，车辆保养过保率也居高不下。
为有效破解这些难题，轨交企业迫切需要引入智能决策技术，研发针对核心业务的智能决策模型。其中，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成为模型构建的重点方向。通过这些模型的应用，旨在实现线路运行的顺畅无阻，将运营成本降至最低，同时最大程度地提高车辆利用率。
在此背景下，杉数科技凭借其专业技术，助力客户打造了智能模型驱动的新能源车辆运营决策系统。该解决方案聚焦新能源汽车运营面临的挑战，运用运筹优化技术，实现数据驱动的智能决策。通过对数据进行精细化预处理，整合线路时刻、场站车辆等关键信息，成功构建了购车选型、能源布局、车线匹配及保养计划四大数学模型。这些模型的目标明确，即最小化运营成本与空驶成本，最大化电车利用率，合理配置充电设施，并优化保养计划。其中，COPT优化求解引擎的引入，为决策过程的精确性与效率提供了有力保障，助力企业提升运营管理水平，推动绿色交通朝着智能化方向迈进。
这一智能决策系统投入使用后，取得了令人瞩目的成效。计划制定效率大幅提升，达到90%；充电桩利用率提高5%以上，每年累积碳排放量减少上千吨，运营成本节省超过3000万元。在线路配车方面，数量下降15%；车辆过保率下降65%；运营成本整体下降18%；空驶成本更是下降了50%。这些数据充分证明了智能决策系统在提升轨交运营效率、降低成本、推动绿色发展等方面的显著作用。
