负责区域内8条公交线路、3条地铁联络线的实时运营调度，统筹车辆排班、人员调配与路况联动，保障线路准点率≥90%，联动维修、客服、交管部门处置突发应急事件，优化调度策略以提升服务稳定性。

• 主导优化12号线早高峰调度策略，针对早8:00-9:00体育中心站至会展中心站区段因社会车辆拥堵导致准点率下滑至82%的问题，调用公司自研智能调度平台（TOS系统）的“历史客流峰谷模型”与“动态发车间隔算法”，结合交管局智慧交通平台的实时路况数据，将发车间隔从5分钟压缩至3分40秒，同时联动前方3个站点通过广播引导乘客分散候车，季度内该区段准点率提升至90%，乘客投诉量较优化前下降35%。
• 核心处置“7·22”台风天6号线车辆涉水抛锚应急事件，第一时间启动《交通运营极端天气应急调度预案V4.0》，通过TOS系统锁定5公里内2辆备用车，协调维修组10分钟内到达现场拖离故障车，同步通过“小楷出行”APP向受影响乘客推送改道信息（覆盖5个站点、约1800名乘客），并联动地铁2号线在换乘站增加引导人员，最终线路延误时间控制在22分钟内，较同类事件历史平均延误缩短21%，未发生乘客滞留或舆情事件。
• 牵头分析10条线路的月度运营数据，运用OD客流分析（起讫点客流分布）与满载率阈值模型，发现4条线路平峰时段车辆空驶率达28%（行业标准≤20%），提出“平峰期合并2条低客流线路、调整车辆至高峰线”的优化方案，实施后4条线路的平峰空驶率降至19%，车辆利用率提升15%，年度运营成本节约约45万元。
• 联动公交集团、地铁运营公司搭建“多模式交通协同调度机制”，通过对接市交通局“城市交通大脑”平台，整合公交、地铁的实时班次与站点客流数据，优化3个换乘站点的调度衔接——例如将地铁1号线出口的公交站发车时间与地铁到达峰值匹配，使换乘等待时间从8分钟缩短至4分钟，换乘乘客满意度调研得分从8.1分提升至8.9分。

协助完成15条线路的日常调度监控，录入与核对车辆GPS数据、司机排班表，记录运营异常事件，参与应急事件的前期处置与数据复盘，支持中级调度员优化策略。

• 协助搭建“线路运营数据监控看板”，基于Tableau与SQL查询技术，整合15条线路的准点率、满载率、车辆位置等12项指标，每日生成运营日报；通过分析晚高峰数据发现3条线路满载率超120%（远超行业标准110%），结合OD客流数据提出“增加2辆高峰区间车”的建议，被纳入月度调度计划，实施后这3条线路的乘客投诉量减少25%，满载率降至105%以内。
• 参与处置“5·10”暴雨天7号线线路中断事件，按照《初级调度员应急操作手册》，协助调度3辆备用公交车接驳滞留乘客，通过APP推送改道信息（覆盖4个站点、约1500名乘客），并记录事件全程的关键节点（如故障发生时间、备用车到位时间、乘客疏散进度），事后参与复盘会，整理出“暴雨天备用车前置至易涝点”的优化建议，被写入下一版应急预案。
• 负责整理近3年的应急事件案例库，分类统计了18类常见故障（如车辆抛锚、信号系统故障）的处理时长与应对措施，优化了预案中的“故障响应步骤”——例如将“联系维修组”的流程从“逐级上报”改为“直接对接维修调度室”，使同类故障的处理时长缩短18%，获部门“数据处理先进个人”称号。
• 协助完成“公交站点命名规范”项目，核对12条线路的56个站点名称与地理位置匹配度，纠正了4处站点名称歧义（如“人民广场站”与“广场北路站”混淆）和2处位置偏差，更新后通过12345热线反馈的“站点找不到”投诉减少19%，提升了乘客出行体验。

协助调度员完成日常数据录入、车辆状态跟踪，参与线路基础信息维护，学习实时调度流程与应急处理规范，保障调度工作的基础数据准确性。

• 负责15条线路的车辆GPS数据录入与核对，针对人工处理耗时久、易出错的问题，自学Python脚本开发“GPS数据自动校验工具”（基于经纬度范围与站点坐标匹配），将每日3小时的人工核对工作量缩短至1小时内，数据准确率从97%提升至99.8%，工具被部门推广至其他小组，获“效率优化小能手”称号。
• 参与“线路首末班车时间调整”项目，收集了2000份乘客问卷（通过APP推送与站点现场填写），分析早高峰通勤需求峰值（7:30-8:30），提出将2条线路的首班车提前15分钟的建议，实施后早高峰客流量增加18%，乘客对“首班车准点”的满意度从7.8分提升至8.5分。
• 协助更新“线路站点信息数据库”，核对50条线路的320个站点信息，纠正了5处站点名称错误（如“李家村站”误写为“李家庄站”）和3处位置偏差（如站点偏移50米导致导航错误），更新后通过导航软件查询的“站点不准确”投诉减少15%，保障了乘客的出行便利性。
• 跟随资深调度员学习实时调度流程，参与处理12起小型应急事件（如车辆临时故障、乘客突发疾病），记录调度决策的关键逻辑（如“优先调度空驶车辆前往故障点”“同步通知客服安抚乘客”），整理成《新手调度员学习笔记》，成为部门新员工培训的辅助材料。

粤中市主城区公共交通智能调度系统升级及运营效能优化项目

• 项目背景：粤中市主城区公交系统依赖2015年部署的传统调度系统，存在数据孤岛（车辆定位、客流统计、路况信息未打通）、动态调度滞后（高峰时段车辆分配不合理，拥堵路段空驶率达25%）、乘客体验差（早高峰平均等待时间12分钟）三大痛点。项目目标是构建“实时感知-智能预测-动态调整”的新型调度体系，将运营效能提升30%以上，乘客等待时间缩短50%。
• 关键难题：一是老系统与第三方数据源（如高德路况、手机信令）的兼容性问题，无法实现实时数据联动；二是传统静态调度算法难以适配动态客流变化，高峰时段线路拥堵导致准点率仅72%；三是跨部门协同障碍——运营部担心调度调整影响既有线路营收，信息中心顾虑系统稳定性风险。
• 核心行动与创新：1. 技术层面：主导搭建基于Apache Kafka的实时数据中台，打通车辆GPS、车载客流计数器、路况API三类数据，实现每10秒更新一次的全链路数据同步；结合TransCAD交通需求预测模型与自研的LSTM动态客流预测算法，构建“客流-路况-车辆”三维调度决策引擎，支持高峰时段每2分钟调整一次发车间隔。2. 协同层面：设计“成本共担+收益分成”机制——对因调度优化减少空驶的线路，将节省成本的20%反哺运营部；同时引入第三方机构做系统稳定性审计，消除信息中心顾虑。
• 量化成果与价值：项目上线后，调度响应时间从15分钟缩短至3分钟，早高峰准点率提升至91%，乘客平均等待时间降至6分钟；年度运营成本降低18%（约1200万元），因体验改善带动公交客流量增长15%（新增约80万人次）。本人主导了从技术方案设计到跨部门落地的全流程，推动系统从“被动响应”转向“主动预测”，成为粤中市交通公用事业数字化转型的标杆案例。

粤中市轨道交通1号线配套公交线网重构及衔接体系建设项目

• 项目背景：粤中市2020年底开通轨道交通1号线，主城区既有公交线网存在“与轨道重复覆盖（12条线路与轨道重合超50%）、换乘不便（轨道站点500米覆盖率仅65%）、盲区残留（3个大型社区无直达轨道接驳线路）”问题。项目目标是重构公交线网，实现“轨道主骨架、公交补充层”的一体化格局，提升公共交通整体吸引力。
• 关键难题：1. 如何量化线网优化的效果——传统指标（如线路长度、站点数）无法反映“换乘便利性”“覆盖精准性”；2. 平衡运营商利益——既有线路运营商担心调整后营收下降，抵触取消重复线路；3. 数据缺失——缺乏乘客出行OD（起讫点）的精准数据，难以识别真实需求。
• 核心行动与创新：1. 方法论创新：引入“公共交通可达性指数”（结合覆盖范围、换乘次数、步行时间），通过GIS空间分析与手机信令OD数据，识别出15个高需求盲区和8个重复覆盖区域；2. 利益协调：设计“线路调整补偿方案”——对因取消重复线路导致营收下降的运营商，给予年度运营补贴（按原营收的10%计算），同时将接驳轨道的新线路营收的15%优先分配给参与调整的运营商；3. 需求验证：通过“线上问卷+线下访谈”验证优化方案，收集2万份乘客反馈，调整3条拟取消线路的发车频率以保留核心需求。
• 量化成果与价值：优化后，轨道站点500米覆盖率提升至88%，公交与轨道的换乘系数从1.8降至1.2（即平均换乘次数减少33%），重复线路占比从18%降至5%；年度公交客流量增长22%（新增约120万人次），其中轨道接驳线路客流占比达35%。本人主导了需求调研、方案设计与落地评估全流程，用数据驱动解决了“线网冗余”与“衔接不畅”的行业共性问题，为后续公共交通一体化建设积累了可复制的方法论。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。