问题背景

研究对象是在露天矿场里进行土方作业的电动矿卡，希望采用数字化的手段，分析现有矿卡工作过程中上传的数据，提高矿卡的工作效率以及单位时间内矿卡运输的趟次，以精益的调度运营来增加营收。这是一个长期目标，需要分阶段来实现。

第一阶段的工作是为长远目标打基础，想要提高运行效率，首先要通过矿卡上传的状态数据，像位置、速度、电机的输出，当前的档位等等，把矿卡的工作流程做一个数字化的呈现和切分，然后提取对运营效率有影响的一些变量指标，比如等待时间、运行速度等进行相关性分析。

当前主要数据来源是Tbox上传的数据，采样频率目前是每10秒一次，还有一些其他的辅助数据源，经过清洗入库之后由分析模型在模型层提供一些分析服务，支持下面这6个计算应用。下面报告所涉及的主要工作是模型层中的矿卡状态分析。

矿卡的工作流程及作业中的主要特点

矿卡在矿场上进行土方作业，典型的工作流程是在指定的装载区进行装载，装满后运到卸载区，完成卸载，再回到装载区进行下一个装载循环。

另外由于是电动车，装载来回几趟之后，需要去专门的换电区进行换电作业，所以存在另一种典型的工作流程模式：在完成了某个循环之后，先去换电区进行换电，之后再重新开始装载流程。

虽然应该只有上述两种流程，问题看起来好像比较简单，但实际还是有一些问题需要处理，例如下面这张图是某段时间内，矿卡在矿场里的运行轨迹，可以看到轨迹经过了多个作业区，其中可能有多个卸载区，甚至可能有一些修路的卸载区，因为矿场的路都是用土夯实的，有时候天气不好导致路面受损，需要临时运土过去修路。在分析过程中要排除掉这些因素的干扰。

另一种干扰因素是工作区的位置范围是不固定的，会随时间有一定的变化，比如说装载区，随着挖土的进程，肯定是有一个缓慢移动的过程。卸载区也会随时间发生一些变化，比如说一个卸载区堆满或者有一些管理上的规定，可能就会换一个厂区进行卸载。

一是可能有多个工作区，另一个工作区会随时间发生变化，是我们在分析过程中需要考虑的主要问题。

模型的输入与输出

模型输入是从 Tbox为主要来源采集的矿卡位置和工作状态等数据，要得到的输出是对矿卡的工作流程进行分析，分析结果可能包括这么几个方面：

一是工作循环的切分，从这一次装载、卸载到下一次装载，算是一个基本工作循环，每个工作循环的起止时间和循环内车辆的装载状态的变化过程。

二是整个工作循环内，矿卡在哪些工作区域进行了作业，可以从中提取出一些循环效率相关的指标，比如在各个工作区的等待时间、途中的行驶时间、行驶速度，这些指标可为后续的循环优化提供数据依据。