1. 货源流向模糊，路线规划缺乏数据支撑
传统模式下，煤炭、矿石等货源的起运地、目的地、运输量等数据分散在各运输企业，港口缺乏集中化大数据分析能力，无法精准掌握货源流向规律，导致路线规划盲目，70% 以上车辆因路线与货源不匹配，出现 "绕路运输""空载返程" 等问题，单程运输效率低。

2. 车流分布不均，拥堵点难以及时识别
港口周边 3 条主要疏港通道、5 个收费站及堆场入口的车流数据未实时可视化，无法快速定位拥堵热点区域；调度员仅靠人工巡查判断车流情况，拥堵处置滞后，高峰时段车辆在堆场入口平均排队时长超 1.5 小时，严重影响疏运效率。

3. 线路规划静态化，适配性差
现有线路规划为固定路线，未结合实时货源变化、车流热力分布、道路施工等动态因素，导致规划路线与实际运输场景脱节，部分车辆行驶至拥堵路段或货源饱和区域，既增加运输时间，又浪费道路资源，难以匹配港口 "快进快出" 的运营需求。

1. 货源流向大数据精准分析
整合运输订单、车辆轨迹、货物品类等多维度数据，构建货源流向分析模型，实现货源起运地、目的地、运输量、高峰时段等规律精准识别，分析准确率≥95%，为线路规划提供数据支撑，助力港口优化集疏运网络布局。

2. 货源热力图实时可视化
搭建统一热力可视化管理后台，支持多作业区域热力数据切换查看、跨区域数据对比分析，为调度员提供全局货源 - 车流分布视图，跨区域运输资源调配响应效率提升 60% 以上。

3. 动态智能线路规划
基于货源流向分析结果与实时货源热力图，开发智能路线规划算法，支持 "货源 - 路线 - 车辆" 精准匹配，实现动态避堵、顺路配货功能，线路规划响应时间≤10 秒，使车辆平均运输里程缩短 15%，拥堵路段绕行率降至 5% 以下。

1. 运输效率显著提升
大数据分析模块实现货源流向规律精准识别，2024 年前三季度货源流向分析准确率达 96.8%，为 120 万辆次疏港车辆提供 "货源 - 线路" 定制化规划，车辆与货源适配度从 58% 提升至 89%，顺路配货成功率提升 75%，有效解决 "盲目运输" 问题。

2. 运营成本大幅降低
货源匹配与路线优化使车辆空驶率从 32.5% 降至 14.2%，2024 年累计减少空驶里程 210 万公里，单辆车年均节省燃油成本 9200 元，全港运输企业合计年节约成本超 1100 万元；港口因疏运效率提升，人工调度成本降低 25%，年节省运营成本 420 万元。

3. 集疏运网络优化能力升级
基于货源流向大数据分析，港口优化 2 条核心疏港通道、新增 1 条煤炭专用运输路线，集疏运网络覆盖范围扩大 15%；热力图与线路规划的联动应用，使港口周边道路整体通行效率提升 38%，成功打造 "数据驱动、精准调度" 的智慧疏运标杆。