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。 智能模型驱动的新能源车辆运营决策系统 成效 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。 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%。 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 ...