環狀線通車前夕履勘出狀況,列車模擬演練「假故障變真案例」
環狀線通車前夕履勘出狀況,列車模擬演練「假故障變真案例」

環狀線何時通車?交通部履勘小組9位委員5日展開環狀線履勘作業,總計給出2考題,要求捷運同仁實地演練,結果出現意外插曲,原本「模擬故障」的列車,從十四張站出發後,要到景安站假裝故障失能,卻在救援車抵達救援時,真的故障。

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出題模擬考,考捷運局應變力

環狀線
環狀線開通倒數計時,牽動百萬雙北市民交通時間
圖/ 王郁倫攝影
環狀線
交通部履勘委員5日前往新店十四張南機場捷運站討論,現場給考題要捷運局模擬演練。
圖/ 王郁倫攝影

履勘委員總計發兩題現場考題,要求捷運局演練:
考題一:
行控中心當機。

演練:因為有備援系統,電腦自動切換,所以感覺很順暢繼續營運。

考題二:
一部列車到景安站,出現故障、失能。

演練:先手動試推,無法改善兩次,確認該列車失能。指派救援車來協助故障車,總計17列列車都可以扮演救援列車,跟故障車「連結」後,推前面的故障失能車向前到維修站。

意外題:模擬故障車真故障
意外插曲是扮演故障的那一列車,後面來救的救援車推不動,導致「模擬故障變成真故障」的現象,交通部履勘委員副召集人暨營運組長藍武王表示,這是因為列車上某一個門被開啟,關不起來,導致該列車基於安全自動拉起手煞車,煞車咬死了,所以後方救援車推不動。
演練:捷運人員依照「救援失敗」SOP,先救援車上的人,其次是救援列車,先斷電疏散,外方開門後讓旅客走戶外軌道上救援列車回車站疏散。

履勘委員:車輛配對連結要重測

對於履勘結果,藍武王在環狀線結束模擬演練後回應,列車穩定度比初勘好很多,缺失也少很多,這次「很成功」,因為委員從中發現了問題,對捷運局的救援SOP高度肯定,但車門開啟導致煞車被咬死的問題也會列入改善。

他要求捷運局跟廠商,必須對環狀線17列列車互相做配對連結,確認都不會出現門開啟煞車鎖死。

不影響履勘結果,反而很高興發現有這樣問題,會列為營運前改善事項,做嚴格要求。對於因此停擺一小時讓乘客枯等快一小時,藍武王表示,隨車人員跟行控中心人員應該可以更精進,讓等待時間縮短。

但對春節前能否開通上路,藍武王表示春節或選舉都不影響開通時間點決策,交通部會以營運安全無虞作為最大通車考慮。

環狀線
交通部履勘委員副召集人藍武王表示履勘相當順利
圖/ 王郁倫攝影

懶人包:什麼是捷運通車前履勘?

捷運環狀線第一階段大坪林站至新北產業園區站5日進行履勘作業,交通部履勘小組,分成土建、機電及營運三組,履勘程序包含分組簡報、文件檢視、實地勘查、模擬演練、分組討論及總結會議等作業。

履勘作業中會進行「模擬演練」,目的為測試營運機構人員處置與應變能力,狀況模擬題目當日將由履勘委員討論後決定

環狀線
救援車在三公尺處停止自動駕駛,改由手動與故障車連結,連結時會出現大碰撞聲
圖/ 王郁倫攝影

模擬演練作業完畢,將由履勘小組將履勘結果分列為「營運前須改善事項」、「一般注意改善事項」及「後續建議改善事項」等三大項,

交通部傍晚發出履勘總結報告,共提出須改善事項計有21項,其中6項為「營運前須改善事項」、9項為「一般注意改善事項」及6項為「後續建議改善事項」。

「營運前須改善事項」部分,臺北市政府於確認完成改善並報交通部核准後,再由臺北市政府與新北市政府會商決定通車日期;「一般注意改善事項」則請臺北市政府自行辦理改善及追蹤列管,至「後續建議改善事項」於辦理後續延伸路線時參考改善

還剩兩週半就將進入春節連假,環狀線能否拼通車,百萬市民都在高度關注。

關鍵字: #交通部
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

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Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

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扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

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「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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