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    地鐵電客車司機配置模式的研究

    2021-09-10 15:47:55王英男
    交通科技與管理 2021年11期
    關(guān)鍵詞:配置管理行車客車

    王英男

    摘 要:在城市軌道交通運營體系中,電客車司機作為重要的行車生產(chǎn)崗位,其人員配屬的合理性,不僅能夠保證運營生產(chǎn)效率和服務(wù)水平,也是各運營單位成本控制的重要考核單位。在電客車司機人員架構(gòu)測試過程中,需結(jié)合車輛配屬、線路長度、開行列次等多項數(shù)據(jù)進行綜合分析,以確保列次得以協(xié)調(diào)運行,減少人力資源浪費以及管理質(zhì)量不佳的問題。因此,本文主要結(jié)合實際經(jīng)驗,對電客車司機配置模式以及管理方法進行總結(jié)歸納,結(jié)合不同的測算方法綜合對比司機配置方案,提高管理效率。

    關(guān)鍵詞:地鐵電客車司機;司機配置模式;管理研究

    1 地鐵電客車司機配置管理模式的影響因素分析

    對于地鐵電客車司機配置管理工作而言,在配置管理期間,相關(guān)負(fù)責(zé)人員應(yīng)結(jié)合影響地鐵電客車司機配置管理效率的相關(guān)因素,對地鐵電客車司機配置管理工作內(nèi)容進行統(tǒng)籌規(guī)劃與合理部署,以防止出現(xiàn)配置效率不高或者配置管理行為不當(dāng)?shù)膯栴}[1]。結(jié)合以往的配置管理經(jīng)驗來看,影響地鐵電客車司機配置管理效率的因素主要可以從以下幾個方面進行研究與分析:

    一是年度運營車公里數(shù)。年度運營車公里數(shù)可反映出某條線路車年度平均輛運營情況、運營時間及開行列次等多項數(shù)據(jù),通過各項數(shù)據(jù)的綜合分析,可通過規(guī)定單個司機年度平均駕駛里程,來明確電客車司機生產(chǎn)效率,從而確定人員配置的基本構(gòu)成。

    二是高、平峰時段行車間隔。對于地鐵行車組織工作,早晚高峰、低平峰時段的斷面客流量是制定運行圖、行車間隔的重要依據(jù)。因此合理的行車間隔既要滿足客流運送,同時也需考慮能耗、人力成本等投入,而其最直觀的反饋則是電客車司機人員配置,通過合理的人員安排,既保證高峰時段行車效率,又減少低平峰時段的人員浪費,通過有效輪乘方式來保證生產(chǎn)效率。

    2 地鐵電客車司機配置方法及實踐案例分析

    2.1 電客車司機配置方法

    關(guān)于地鐵電客車司機配置方法,需結(jié)合該線路各階段配屬車輛、行車間隔等目標(biāo)進行統(tǒng)籌規(guī)劃,考慮到電客車司機培養(yǎng)周期的問題,提前進行人員部署,從而確保運營生產(chǎn)的平穩(wěn)過渡。并在此基礎(chǔ)上,根據(jù)當(dāng)前電客車司機崗位的工作要求以及具體內(nèi)容,對司機實際用于列車駕駛的有效工時以及供給情況進行科學(xué)測算。根據(jù)測算反饋結(jié)果,對當(dāng)前企業(yè)電客車司機人力需求進行綜合判斷。根據(jù)判斷情況對當(dāng)前電客車司機數(shù)量以及工作時長進行合理編排,以確保可以從根本上促進地鐵電客車運行效率與質(zhì)量[2]。

    2.2 幾種常見司機配置方法介紹

    2.2.1 列車配屬計算方法

    在新線開通前,較為直觀的電客車司機人員配屬計算方法是根據(jù)線路運用列車數(shù)來對電客車司機人數(shù)進行預(yù)估,一般采用一組車配備4.5至5.5人的計算方法,再結(jié)合新線設(shè)計的近期、中期、遠(yuǎn)期三個階段車輛配屬列數(shù)的不斷遞增,確定電客車司機定員和招聘計劃。具體計算方式如下:

    其中,運用車輛數(shù)一般為線路總配屬車輛數(shù)的80%,每列車配屬電客車司機人數(shù)約為5人(1:5是目前行業(yè)平均配屬比例)。增加的10%作為備員,用于年休假、離職率等進行人員儲備。

    2.2.2 生產(chǎn)效率計算法

    生產(chǎn)效率計算法是以電客車司機單位時間的駕駛里程作為測算標(biāo)準(zhǔn),通過匹配月度、年度平均駕駛公里數(shù),對比年度線路總開行公里數(shù),來確定電客車司機人數(shù)的計算方法。

    此種方法需同線路指揮中心提前明確某一時期線路行車間隔、開行列次等基礎(chǔ)數(shù)據(jù),再對司機人員進行計算。具體公式如下:

    日均開行列次:通過計算工作日、節(jié)假日開行列次的平均數(shù)確定;

    月平均駕駛公里:可結(jié)合實際工作量,由運營單位制定需電客車司機完成的月度工作量;

    其中1.15作為系數(shù),可參考每日軋道、排空、折返等里程數(shù)據(jù)進行設(shè)定;110%為增加配備的10%備員人數(shù),用于司機年休假、日常備員等儲備。

    2.2.3 高峰上線列車計算法

    地鐵運營中,行車重點為高峰運營時段,對人員數(shù)量、行車效率有較大考驗。因此通過計算高峰列車上線數(shù)量,來配置每班組司機人數(shù),可以解決班制、人員配比等問題,具體方式為:

    其中高峰上線列車數(shù)和熱備車數(shù)由運行圖確定;乘務(wù)管理部門根據(jù)線路長度、正線輪乘室設(shè)置點位制定接車輪休人員梳理和備用人員數(shù)量,其中備用人員負(fù)責(zé)臨時病事假和突發(fā)情況下應(yīng)急使用;年假替班人員負(fù)責(zé)班組內(nèi)年休假替換值乘工作,根據(jù)班組人員年假天數(shù),可設(shè)置1~2名替換人員。

    2.3 實踐案例

    本文結(jié)合天津地鐵3號線線路基本情況,對電客車司機配屬情況及值乘安排進行研究分析。

    天津地鐵3號線線路長度33.1公里,配屬車輛數(shù)31列,列車均采用6節(jié)編組的標(biāo)準(zhǔn)B型車輛,每日高峰/平峰行車間隔分別是5分/7分,高峰時段上線列車數(shù)為25列,熱備兩列,全天開行列次為322列次,單程運行時間為59分鐘。

    2.3.1 列車配屬計算法

    線路配屬車輛數(shù)為31列,實際最大運營車輛數(shù)為25列,備用2列。因此按照1:5的人車比進行計算,電客車司機數(shù)量為149人。

    2.3.2 生產(chǎn)效率計算法

    線路日開行列次為322列車,線路長度33.1公里,套用公式計算可得電客車司機人數(shù)為142人。

    2.3.3 高峰上線列車計算法

    以四班兩運轉(zhuǎn)為基礎(chǔ)班制,高峰上線列車和備用車分別為25列和2列,每日每班組安排接車輪休人數(shù)為4人,兩名備班司機負(fù)責(zé)應(yīng)急和代替病事假人員值乘,每班組再額外安排2名司機負(fù)責(zé)年休假替班工作,因此可計算得出每班組應(yīng)配備電客車司機35人,乘務(wù)室共配備電客車司機人數(shù)為140人。

    3 地鐵電客車司機配置管理建議及措施分析

    3.1 列車配屬計算法

    此種計算方法的優(yōu)勢是簡單直觀,在運營籌備期間不確定行車間隔及客流情況下進行人員配置能夠保證司機數(shù)量充足,便于調(diào)試、行車調(diào)整頻率高等不確定條件下的行車組織。但是其缺點則是配屬效率較低,人員數(shù)量較多利用率低,人力成本較高。

    3.2 生產(chǎn)效率計算法

    此方法對于人員利用率可做到最大化,實現(xiàn)“以產(chǎn)定員”的目的,并可通過設(shè)定月司機開行公里數(shù)作為線路間的對比標(biāo)準(zhǔn),保證線網(wǎng)電客車司機生產(chǎn)效率的平衡。但存在問題是,此種方式對里程短、高平峰上線列車數(shù)差距大的線路較為不利,會造成高峰用人多、平峰用人少的問題,從而影響四班兩運轉(zhuǎn)的基本班制,早、晚高峰需安排特殊班制完成,因此人員管理的難度會隨之增加,存在一定的管理風(fēng)險。

    4 結(jié)論

    從上述內(nèi)容不難看出,地鐵電客車司機配置管理工作需要綜合考慮多方面因素,實現(xiàn)對司機數(shù)量以及工作時長的合理配置。可以說,地鐵電客車司機配置管理工作屬于一項集成系統(tǒng)性與復(fù)雜性于一體的工作內(nèi)容。針對于此,在具體配置管理過程中,建議相關(guān)負(fù)責(zé)人員應(yīng)該結(jié)合當(dāng)前地鐵電客車運營情況,對地鐵電客車司機配置管理工作內(nèi)容進行統(tǒng)籌規(guī)劃與合理部署。并主動結(jié)合地鐵電客車司機配置影響因素,從運營持續(xù)時間以及不同行車間隔等因素方面進行重點考慮,以確保地鐵電客車司機配置數(shù)量滿足列車實際運營需求。必要時,也可以積極借鑒其他地鐵線路人員配置經(jīng)驗,對當(dāng)前人員配置管理工作存在的不足問題進行及時改進。

    參考文獻:

    [1]高煒奇.地鐵電客車司機對于行車安全的作用分析[J]. 地產(chǎn),2019(21):166-167.

    [2]余磊,呂樂樂.地鐵運營中電客車司機崗位行車風(fēng)險分析[J].城市建設(shè)理論研究(電子版),2019(8):147.

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