电动工程维修车作为城市基础设施维护的重要工具，其调度效率直接影响故障修复时效与资源利用率。传统调度模式依赖人工经验，存在信息滞后、路径冗余等问题。智能化调度系统的引入，通过数据驱动与算法优化，实现了从“被动响应”到“主动预防”的转型。

动态任务分配：基于实时数据的匹配

智能化调度系统通过车载传感器与物联网技术，实时采集车辆位置、电量、作业状态等数据，结合GIS地图与历史故障数据库，构建动态任务池。例如，某市政公司部署的系统可在接到报修后，10秒内完成以下分析：

车辆匹配：筛选距离故障点5公里内、电量高于30%的空闲车辆；

路径规划：避开早高峰拥堵路段，选择*优行驶路线；

工具预判：根据故障类型（如路灯不亮、井盖移位），自动推送所需维修工具清单至驾驶员终端。

该模式使单次任务响应时间缩短40%，车辆空驶率降低25%。

预防性调度：从“救火”到“防火”的转变

通过分析历史维修数据与设备运行参数，系统可预测高发故障区域与时间段，提前调配车辆进行巡检。例如，在梅雨季节前，系统识别出某老旧小区近三个月发生5次线路短路，自动生成巡检任务并分配至距离*近的维修车。车辆抵达后，通过红外热成像仪检测线路温度异常，提前修复潜在隐患。某试点区域应用该功能后，突发故障数量下降60%，维修成本降低18%。

多车协同：复杂任务的效率倍增

面对大型项目（如道路翻新、管线铺设），系统可协调多辆维修车分工协作。例如，在某地铁站施工项目中，系统将任务拆解为“路面切割”“管线铺设”“沥青回填”三个子任务，并分配至不同车型：

轻型维修车负责精细切割，避免破坏地下管线；

重型工程车完成管线铺设与压实作业；

电动清扫车同步清理碎屑，保持作业面整洁。

通过任务并行与资源互补，项目周期缩短3天，人力成本减少22%。