優化動車組車載設備生產組織方式的思考

董　俊　上海鐵路局上海電務段

隨著動車組數量的不斷增加和動車組技術的不斷發展，現有的車載設備生產組織方式已經難以滿足越來越高的設備維護需求。對新形勢下的車載設備生產組織方式的優化手段進行了研究和探索，并對未來車載設備生產組織方式提出了設想。

動車組；車載設備；生產組織；修程修制；大數據；優化

1　背景

隨著動車組數量的不斷增加和動車組技術的不斷發展，對動車組車載列控設備的維修提出了越來越高的要求，傳統的生產組織方式已經難以滿足新形勢下的設備維護需求，面臨的問題主要在以下幾個方面：

1.1　不斷增加的維修任務給現場生產組織帶來更大難度

動車組配屬數量不斷增加，車載設備的維護標準不斷提高，帶來的是不斷增加的設備維修任務。車載設備型號多樣，承擔的維修任務包括一級修、二級修、高級修、數據換裝、軟件升級、設備更新改造、專特運、設備異常信息處置及跟蹤、故障應急搶修、臨時性追加任務等。而人員配置的相對不足和維修手段的相對單一，給現場生產組織帶來了越來越高的難度。這就要求車間必須高度參與組織生產，密切掌握設備動態，實時編制和調整維修計劃，合理安排檢修維護人員，最大程度的利用有限的維修資源。

1.2　傳統設備維修手段無法滿足車載設備生產過程控制

傳統的電務維修手段以計劃性維修（Scheduled Maintenance）為主，生產計劃主要依據年月表任務。以車載設備為例，工區的生產計劃依據年月表任務和動車所一體化作業計劃執行，生產過程控制方式比較單一，而移動設備的動態化管理特點，使得傳統的生產組織方式難以適應新的要求。如：電務車載設備的維修計劃要根據動車所每日動車組入所修計劃執行，以時間為周期的修程與車輛以走行公里為周期的修程不相適應。這使得傳統設備維修手段無法滿足車載設備生產過程控制，車載設備修程修制需要進一步優化。

1.3　勞動密集型作業方式難以適應新形勢下的維修需求

隨著動車組技術的不斷發展，車載設備的更新也越來越頻繁，目前僅我段管轄的動車組型號就有CRH1B、CRH1E、CRH2A、CRH380D、CRH380B、CRH380BL等，而不同車型的動車組上安裝的車載ATP設備又分為200H、200C、300T、300S等多種型號。中國標準動車組（CEMU）的成功上線運行，標志著中國動車組技術正在迎來一個前所未有的高速發展時期。新設備、新技術、新方法層出不窮，而人員的擴張和培訓速度無法適應設備的快速變化，車載設備的動態化特點，又使得維修人員單兵作業逐漸取代集體作業成為主體。傳統的勞動密集型作業方式已經難以適應新形勢下的設備維護需求，這就對檢修維護人員的素質提出了極高的要求。“一招鮮吃遍天”的時代早已過去，應對變化的能力、持續學習的能力、科研攻關的能力，是決定動車組車載設備維護水平的關鍵。

1.4　分散的數據分析方式難以全面掌握車載設備狀態

動車組型號和車載設備種類繁多，每種型號的車載設備有各自的數據存儲介質、數據結構以及相對獨立的存儲格式，利用專門的軟件進行分析。目前車間的對車載設備的數據分析，主要利用工區的瀏覽普查分析和數據分析組的集中重點分析相結合。參數和數據作為掌握車載設備狀態的關鍵信息，為故障和隱患的判斷提供了重要依據，數據分析組的設立，使得車載數據分析逐步朝著專業化、系統化發展，其重要性也越來越突出。但相對分散的數據分析方式，難以全面掌握車載設備的運行狀態。

2　車載設備生產組織方式優化

通過對動車組車載設備維護面臨的新形勢的分析，結合工作過程中的實踐探索，生產組織方式的優化主要在以下幾個方面。

2.1　強化車間組織生產能力。

車間以日生產情況匯總表的形式，由數據分析組對整個車間范圍之內的各類生產信息進行匯總和統計，工區每日上報各項工作完成情況，車間值班人員進行把關和盯控。加強和各動車所的對接，根據動車組每日入庫檢修計劃，安排車間各工區當日檢修計劃。在不斷優化車間組織生產的過程中，又增加了人員動態的統計、所有型號車載設備軟件版本的使用情況、設備更新改造進度、專特運重點任務、動車組配屬變化情況等，通過匯總表，全面掌握車間人員和生產動態、生產任務完成進度、重點盯控事項等，從而進一步強化車間組織生產的能力。

2.2　車載設備修程修制優化。

實現周期維修逐步向狀態維修（ConditionBased Maintenance）過渡，減少過剩修。動車組車載ATP設備，高密度的檢測檢修存在過剩修現象，人員和維修成本高居不下。隨著動車組配屬數量的不斷增加，維修要求的不斷提升，有限的維修力量難以滿足生產需要。推行動車組車載ATP設備的修程修制改革，就是為了解決這一矛盾。以CTCS3-300T型列控車載設備為例，將二級修工作項目按照等級分為不同的檢修包：3T1、3T2、3T3、3T4，將車底設備外觀檢查、天線高度測量、啟動測試、時鐘校核等日常檢修項目納入3T1檢修包，而將動車組電源測量、檢查DMI電纜連接等不需要進行高密度檢修的項目，分別納入3T2至3T4檢修包。其中3T1包為基礎包，以90天為周期，3T2至3T4包為擴展包，檢修周期相應延長。ATP設備二級修檢修周期及檢修包組合如表1所示。

表1　ATP設備二級修檢修周期及檢修包組合

目前我段管轄安裝有ATP設備的動車組多達243組，為了最大程度的減少重復勞動，又能有效卡控3T1包的檢修周期，車間將90天劃分為前后兩個各45天的半周期，前45天不進行3T1包作業，后45天至少進行一次3T1包作業，以此確保90天的檢修周期。通過動車組車載設備修程修制優化，減輕了維修工作量和工作強度，提高了勞動生產率，設備質量保持穩定，取得了一定的成效。

2.3　加速向技術密集型轉變。

提高檢修維護人員的個人綜合能力，通過搭建仿真平臺提高科技創新能力，以人防、物防、技防手段相結合，增強科技手段保安全的能力，加速向技術密集型轉變。搭建CTCS列控系統車載設備仿真測試平臺、動車組ATP與LKJ接口仿真系統等，通過構建車載仿真測試平臺驗證線路數據的正確性、控制邏輯的準確性、故障導向安全的可靠性。最新研制的LKJ-15S型新一代列車運行監控系統具備在CTCS-2級區段運行的功能，已經成功進行過CTCS-2區段的運行試驗。構建CTCS列控系統仿真測試平臺，有助于研究學習新一代LKJ系統的C2區段運行功能及其與ATP系統的控制邏輯比對。動車組LKJ設備在地面環境下不能模擬LKJ與ATP、EMU以及列車工況等動車組運行環境，對動車組運行中LKJ與ATP、EMU等設備交界地區的問題的及時有效處理帶來困難。研制動車組ATP與LKJ接口仿真系統，實現ATP、EMP設備與LKJ接口的模擬仿真功能，搭建動車組LKJ運行仿真環境，提升作業人員對LKJ設備運行存在問題的快速分析與處理能力。

2.4　探索大數據基礎上的預測性維修。

預測性維修（PredictiveMaintenance）的概念最早由西方發達工業國家提出，它以設備診斷技術為基礎，結合設備故障的歷史和現狀，參考運行環境及其它同類設備的運行情況，應用系統工程的方法進行綜合判斷分析，從而查明設備內部情況、故障和異常，預測隱患的發展趨勢，提出防范和治理對策。其關鍵是依靠先進的故障診斷技術對潛伏故障進行分類和嚴重性分析（CriticalityAnalysis）。這樣一套方法總稱為預測方法，把應用預測方法得到的結果納入維修管理就是預測性維修。

預測性維修主要包含三個方面的關鍵技術：狀態監測技術、故障診斷技術、狀態預測技術。實際上，目前狀態監測技術和故障診斷技術已經得到了廣泛的應用，如：列控設備動態監測系統（DMS）。該系統由車載設備和地面設備組成，對列控車載設備運行狀態、應答器報文、無線閉塞中心報文和軌道電路等信息進行實時采集，通過無線網絡傳回DMS地面設備，實現對列控車載設備及相關地面設備工作狀態的實時監測、分析和報警。而狀態預測技術，則依賴于先進的傳感器技術和大數據分析。大數據是一種數據分析方式，與傳統數據分析方式有著本質上的不同，它建立在海量數據的基礎上，采用統計的方法，總結事物的規律性原理，從而預測事物的發展方向。例如：購物網站通過對海量的消費者網購數據進行分析，可以掌握消費者的消費習慣，從而預測某件商品對應的目標客戶，準確進行廣告投放或消費能力定位。如果將大數據應用在車載設備的故障預測上，則可以最大程度減少設備故障對行車安全的影響。任何一項可能影響設備穩定性的因素，都可以納入大數據分析的范疇，例如：電子元件在溫度急速升高時，出現老化或故障的概率升高，通過高靈敏度傳感器對關鍵電子元件的溫度監測，可以判斷設備即將出現故障的概率，從而安排有針對性的維修或檢測。運行環境的溫度、濕度、電磁干擾對電子器件的影響都非常明顯，通過對某條線路某一段時期的運行環境數據分析，可以總結出該條線路對設備影響較大的區段、設備故障出現概率較高的時段等，從而能提前采取應對措施。通過對檢修人員長期作業習慣的分析，可以掌握每名作業人員檢修設備發生故障的概率，從而調整人員安排或有針對性進行維修。可以總結出，可以給車載設備的故障預測提供依據的，主要包含三個方面的因素，如圖1所示，即自身因素（設備本身的材質、性能、質量、參數等）、環境因素（影響設備穩定的溫度、濕度、電磁環境等）、人為因素（司機、維修人員的作業習慣、情緒變化等）。探索大數據基礎上的預測性維修，對于數據范圍的廣度、數據體量的大小、數據挖掘的深度、數據計算的能力都有著極高的要求，是一個復雜而深遠的課題。

圖1　故障預測的大數據基礎

3　結束語

未來動車組車載設備維護，主要是在提高人員素質和高科技保障的基礎上，不斷強化車間參與組織生產能力，從設備周期維修逐步向狀態維修過渡，并最終實現預測維修的過程，從而保障動車組設備和行車安全。動車組車載設備維護管理是一個長期而復雜的課題，仍需要我們的不斷的總結經驗和深入探索。

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