一条高质量的企业班车线路需要平衡成本、效率和体验三个目标。本文从数学建模的角度，分析了嘟嘟班车线路规划体系的设计理念。
第一，传统计划的痛苦：为什么人工调度总是“救火”？
痛点1：数据碎片化
根据Excel的统计要求，行政人员容易遗漏隐性要求(例如员工不愿填写的偏远地址)；
痛点2：响应滞后
线路调整周期长达1-2个月，不能适应员工流动、业务扩张等变化；
痛点3：资源错配
高峰时段车辆不足，非高峰时段空车率超过50%，陷入“不敢减车，不能增车”的僵局。
第二，系统的四个核心能力
能力1：对发动机的需求预测
根据历史数据预测未来三个月的汽车使用趋势，例如：
新建办公楼启用后可能产生的跨区通勤需求；
季节性业务波动(如电商大促期夜班车需求激增)。
能力2：弹性线路设计
主线+毛细血管模型：
主线：高频集散点覆盖80%员工，发动时间固定；
毛细血管线路：动态拼车线路，为长尾需求提供“预约”服务。
潮汐车道逻辑：
早间高峰班车从郊区向市区单向发车，晚间高峰反向调度，减少空车。
能力3：成本敏感分析
输入不同类型的车辆(19/35座)、系统自动计算租赁模式(长租/短租)等参数：
单公里成本波动范围；
性价比最高的车型组合方案。
能力4：可视化沙盘推演
管理员可以拖延修改线路，实时查看数据变化，如覆盖人数、人均成本等；
在突发暴雨、交通管制等情况下模拟应急计划的可行性。
第三，客户成功案例:从“可用”到“易用”的量化飞跃
客户A(互联网公司)：
痛点：员工分散居住，传统线路需要绕行40公里；
解决方法：拆分东西两条环线，AI匹配14个弹性停靠点；
结果：人均乘车距离减少28%，每年省油费用超过50万元。
客户B(工业园区)：
痛点：三班倒导致夜间车辆闲置；
解决办法：向周边中小企业开放闲置时段车辆分时租赁；
结果：车辆的日均利用率从55%提高到82%。
对行政负责人的行动建议
启动阶段：引入过去3个月员工通勤数据，生成基线报告；
优化阶段：每月举行15分钟线路复盘会，根据系统建议进行微调；
持续迭代：通过小程序鼓励员工反馈需求，培养“用数据说话”的文化。
