哈尔滨铁路局在铁路政企分开后，企业经营属性更加明确，选用适合的工具对经营过程进行描述、评价和优化是十分必要的，现将运用简单数学模型，描述和评价运输组织过程，提升运输组织效率效益方面的思考汇报如下：
一、数学模型简介
数学模型是运用数理逻辑方法和数学语言构建的科学或工程模型，从人类使用数字开始，就不断地建立各种数学模型，以解决各种各样的实际问题，发展到今天，数学模型已经成为解决疑难问题的有效工具。美国、加拿大、德国、乌克兰的数学家们甚至在用数学“算”死癌细胞上，取得了不错的效果。
二、数学模型与管理理论
1.数学模型适用黑箱管理艺术。黑箱管理艺术强调管理者通过数学模型管理“黑箱”两头，让下属自主行使投入到产出的转换功能，不再花费精力过问中间过程，除非下属遇到困难，不能完成任务，上级才去打开“黑箱”，解决问题。
2.数学模型适用PDCA管理法则。PDCA管理法则中的P（plan）计划即为数学模型构建，D（do）即为通常意义的生产组织过程，C（check）检查即可校核模型、也可评价工作质量，A（action）措施即可改进模型，也可改进生产组织过程。
3.数学模型适用四大管理模式（科学、人本、问题、目标）。数学模型为科学管理制定生产组织标准；为人本管理的管理客体（人）明确岗位职责、指明努力方向；为问题管理提供解决问题的思路和方法；为目标管理提供考核评价标准。
三、数学模型在运输组织中应用现状
1.数学模型在铁路运输中有较为广泛的应用，铁路高校运输专业将以数学模型为核心的《运筹学》作为专业基础课，各级运输生产人员和研究人员一直尝试为铁路运输建立最完美的数学模型，并在对数学模型进行研究的基础上，建立、丰富、完善了铁路规章、制度、标准、规范、指标体系。
2.基本列车运行图和运输方案是各项标准、规范集大成的典范和代表，也是数学模型在铁路运输中应用的典型代表。基本列车运行图和运输方案均为静态模型，是针对研究期内预期各项运输需求均值建立的最优化模型。
3.由于运输需求的不确定性、多样性以及多种要素（自然灾害、设备故障等）的不可预期性在静态的基本列车运行图和运输方案中无法描述，基本列车运行图和运输方案经常与实际生产存在较大偏差，对生产指导意义降低。
四、数学模型在运输组织中应用简单化思考
1.基本思路：数学模型简单化以尊重既有运输组织方式为前提，视既有运输组织方式为黑箱（知之甚少）数学模型，以简单数学模型（输入输出）对投入产出转化过程进行描述，梳理每一投入产出转化过程，建立多个简单数学模型，将黑箱逐步转化为灰箱（部分了解）、白箱（完全了解），通过调整参数优化数学模型，并用以指导生产，进而实现运用简单数学模型，提升运输组织效率效益。
2.简单数学模型研究核心——动态模型中的参数。铁路运输生产经营24h连续作业，始终处于动态变化中，应建立动态模型。简单数学模型应以寻找动态模型中相对恒定的参数单位投入产出比为研究核心，通过比对明晰不同投入和产出之间的变化关系，计算确定投入产出基础参数，研究确定降低单位成本、提升单位产出的努力方向和近期目标。
3.简单数学模型运用关键——多模型关联交叉。铁路运输各环节关联性强，建立多个简单数学模型后，各数学模型间将产生关联关系，各模型采用的数据以及描述的过程等将产生交叉，厘清多数学模型的关联和交叉关系，能够对每个简单数学模型提升运输效率的情况进行准确评价，也有助于对数学模型进行进一步优化。
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同时，因铁路处于国民经济基础保障地位，应以全面满足运输需求，努力为社会提供更多优质低能耗运输产品，铁路增运增收为宗旨，暂不考虑建立运量最优（最佳规模）模型
五、现阶段拟建立的简单数学模型及简要描述
（一）整体经营评价类
整体经营评价类模型为宏观模型，遵循企业经营属性，对运输组织过程中整体投入产出进行评价，又可细分为机车、车辆两个子模型。
1.机车投入产出模型。机车投入产出模型以单位动态机车使用成本投入完成的货运周转量为核心参数，简单说就是以每一元机车使用成本投入完成的货运周转量为参数，2016年每一元机车成本投入完成的货物周转量约为50吨公里，相当于每完成一吨公里货运周转量需投用机车成本2分。
2.车辆投入产出模型。车辆投入产出模型以每个付费车辆日完成的货运周转量为核心参数，简单说就是以每辆付费货车平均每天完成的货运周转量为参数，2016年每一付费车辆日完成的货物周转量约为7100吨公里，比照机车投入产出模型，每完成一吨公里货运周转量需投用车辆成本1.74分。
（二）点线区域协调类
点线区域协调类相对整体经营评价类模型而言，属于微观模型，针对某一区域、线路、车站进行研究，研究范围由大到小，构成包含关系。点线区域协调类模型以研究范围内整体效率最优为目标，每个模型包含多个子模型，每个子模型又包含最大能力、日常作业、需求低迷等多种变型。
1.区域车流模型。区域车流模型以描述某一计划调度员管辖区域车流规律、结构为核心，通过不同类型车流规律、结构的数字化展示，为日常作业提供指导和借鉴。
2.线别列车开行模型。线别列车开行模型以描述某一区段列车开行规律为核心，通过列车开行情况的数字分析，提出不同运输需求、运力供给条件下列车开行建议方案。
3.中转作业优化模型。中转作业优化模型以描述某一编组站（区段站）车辆车辆保有能力、列车到开及解编作业能力等车站作业能力为基础，通过不同解编作业方案比对，提出定制列车编组、保有量调控、中转时间压缩的建议方案。
4.装卸作业优化模型。装卸作业属于典型的“二八模型”，20%的车站、20%的客户、20%的调车动力分别完成了80%的货物装卸，优化模型以货运站作业能力为核心，通过不同的装卸地点、作业方式、取送条件比较，提出避免装卸车过于集中或分散的建议方案。
（三）专项生产、作业类
专项生产、作业类与点线区域协调类同属微观模型，但各模型间为并列关系，关联度相对较弱。专项生产、作业类模型之间相对独立，均以对应项点投入产出比最佳为目标（方向）。
1.分界站模型。分界站模型以协调邻局实现机列衔接均衡、接入空车排空距离最短为目标。
2.车辆检修模型。车辆检修模型以必保完成总公司下达的车辆检修任务，同时检修车辆日占用最少为目标。
3.车种别货车运用模型。车种别货车运用模型以研究确定不同车种合理货车周转时间为目标。
4.小运转机车使用模型。小运转机车使用模型以保证车辆移动需求同时，货运机车、补机、调车机分工优化为目标。
5.补机运用模型。补机运用模型以研究确定补机区段不同列车开行条件下，货运机车成本、补机成本、车辆成本支出之和最小为目标。
6.调车机车投用模型。调车机车投用模型以研究确定不同调车机车投用条件下，机车动态成本支出最小为目标。
六、运输组织简单数学模型应用拓展及优化
目前拟建立的模型仅为部分浅层次狭义运输组织数学模型，远不能满足运输生产需求。
深层次狭义运输组织数学模型（成本支出降低类）如货物列车每次起停油脂消耗模型、主要经铁路运输且铁路日常生产需要的机车用油供给、机辆检修配件回送和固定设备（工电供）大修、维修路料运输等模型等尚未考虑；
广义运输组织数学模型（运输收入增加类）如大宗货物定制、准时制、快运、总包等物流新产品推广以及旅客列车开行方案经济性评价模型尚未考虑。
同时，拟建立的数学模型也需在运输生产过程中不断校验、优化。
论文作者:刘超, 朱光宇
论文发表刊物:《基层建设》2017年第26期
论文发表时间:2017/12/18
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