車輛裝備保障數據服務平臺業務需求與設計建設研究

楊　華，朱　閩，邵文韜

(1.陸軍軍事交通學院 裝備保障系， 天津　300161； 2.陸軍軍事交通學院蚌埠士官學校 裝備保障系， 安徽 蚌埠　233010；3.陸軍軍事交通學院 研究生管理大隊， 天津　300161)

requirements

車輛裝備保障工作既涉及不同層級、不同地域的保障機關，還包括車輛使用分隊、修理機構、器材倉庫、地方修理廠、地方器材網點等保障機構。原有的車輛裝備保障業務信息系統，分別部署在不同保障機關、保障機構，存在著數據資源散落、數據不準確、數據不及時、數據缺乏共享等問題。隨著信息化建設推進，分散獨立的信息系統顯然不適應業務管理與決策的需要，忽略了數據的挖掘分析應用，以及各類數據之間的關聯作用[1]。研發車輛裝備保障數據服務平臺，以各類保障機構末端為數據來源，從海量數據中分析、挖掘所需的信息和規律，結合已有經驗和數學模型等生成更高層次的決策支持信息，獲得各類分析、評價數據，為計劃工作、修理工作、保養工作、器材保障工作等車輛裝備保障管理活動提供決策支持。

本文在分析車輛裝備保障數據服務平臺的業務功能需求基礎上，提出車輛裝備保障數據服務平臺應用方案與總體框架。從業務需求角度，明確了車輛裝備保障數據服務平臺建設中需考慮到的數據工程需求。

1　業務功能需求

車輛裝備保障數據服務平臺主要是服務于各類機關決策，對各類車輛裝備保障活動實現從“監視-分析-響應-預警” 的管理目標[2]。

1.1　態勢監控

包括：車輛裝備數質量分布、車輛裝備動態分布、庫存器材分布等三項態勢監控功能。

1) 車輛裝備數質量分布

區分不同單位、不同地域環境、不同車型，對比顯示車輛裝備數質量的分布情況，也可以單獨顯示單個車輛裝備履歷信息。

2) 車輛裝備動態分布

區分不同單位、不同地域環境，顯示執勤車、封存車、當日完成保養的車、待(在)修車、待料車、待報廢車、當日未完成保養車等車輛裝備動態分布情況。

3) 庫存器材分布

區分不同地域環境，展示后方器材倉庫、部隊器材倉庫的儲備布局，以及庫存器材的儲備品種、儲備規模變化情況。

1.2　規律分析

包括車輛動用使用、故障規律、維修作業項目、器材消耗規律、維修經費開支、設備配套使用六項功能。

1) 車輛動用使用

統計歷年不同單位、不同車型的車輛使用公里數目、使用頻率，按年形成不同單位不同車型的車輛動用使用車公里數。

2) 故障規律

統計歷年各車型總成、零部件的故障發生頻度；區分不同車輛使用單位、不同地域環境、不同車型，分析不同的故障規律。

3) 維修作業項目

統計歷年不同單位、不同車型的車輛維修間隔里程、維修間隔時間、維修更換器材、維修使用的工具、作業內容、維修工時等；區分不同單位、不同車型，展示車輛修理作業、車輛保養作業、維修工時定額、維修間隔里程、維修間隔時間等變化情況。

4) 器材消耗規律

統計不同單位、不同車型器材消耗歷史數據；區分不同車型，展現器材消耗變化情況。

5) 維修經費開支

統計不同單位車輛修理、保養、器材購置、設備購置等維修經費消耗情況；區分不同單位，提供車輛修理、保養、器材購置、設備購置等維修經費標準的變化趨勢。

6) 設備配套使用

統計不同單位，設備配套使用頻率；根據不同單位、不同裝備修理要求，分析設備配套數量情況。

1.3　需求預測

包括維修經費需求預測、器材需求預測兩項功能。

1) 維修經費需求預測

區分不同單位、不同車型，預測各車型從配發部隊直至車輛退役報廢前各年度維修經費需求。

2) 器材需求數量預測

區分不同地域環境、不同單位、不同車型，預測下一年后方器材倉庫、部隊器材倉庫庫存需求與籌措需求數量。

1.4　指標預警

包括經費預警、維修預警、庫存預警三項功能。

1) 經費預警

統計單臺車輛單次維修經費開支情況、單臺車輛年度維修經費開支情況、單位車輛年度維修經費開支情況。設置上限值，超出支出經費限額后，實現系統自動提醒功能。

2) 維修預警

統計單臺車輛在修時間、上級下達的車輛送修時間、上級下達的車輛送檢時間、車輛送軍內修理機構次數、車輛送地方修理機構次數、在修的車輛等待器材采購時間等。設置上限值，超過上限后提示報警，實現單臺車輛在修時間過長告警、失修告警、失檢告警、修理次數過多報警、器材采購等待時間報警。

3) 庫存預警

統計庫存器材數量、金額、周轉頻率。監控倉庫器材儲存量、儲存金額的上下限、周轉頻率情況，超出限定值后報警。

2　總體框架設計

2.1　應用層次設計

車輛裝備保障數據服務平臺在應用層次可分為三個層次，分別是數據層、執行應用層和管理決策層。應用層次設計如圖1所示。

數據層主要分為數據源層、數據加工整理層和數據中心層。數據源層為部署在各級保障機關、車輛使用分隊、修理機構、器材倉庫、地方修理廠、地方器材網點的業務信息系統；數據加工整理層主要是各個部門的業務數據與標準數據進行比較轉換；數據中心層主要是對各個業務信息系統的業務數據進行整合并按分析模型進行存儲。

執行應用層主要是根據保障機關業務工作需求建立各種分析模型，以及數據分析、報表生成、數據查詢等。

管理決策層主要是按照不同層級保障機關使用對象的權限不同，提供各類不同的信息服務。

2.2　總體框架設計

依據圖1設計思路，將車輛裝備保障數據服務平臺的總體框架設計為由數據源、數據中心、數據分析平臺和信息服務四個部分組成[3]。如圖2所示。

數據源主要采集各單位的基礎業務數據、統計數據。基礎業務數據通過數據抽取和數據轉換、數據過濾來獲取，業務部門的一些統計信息則通過錄入來獲取。數據中心是集中存儲經過統一標準轉化的各個業務部門的業務數據的數據倉庫。數據分析平臺通過采取數據建模、數據挖掘、時序分析、關聯分析、聚類分析等數據分析技術，面向機關內部綜合計劃、技術保障、供應保障等各個部門的管理人員，提供決策分析。

2.3　運行環境與技術方法

結合車輛裝備保障信息系統的特點規律和實際要求，充分利用現有成熟技術結果，同時著眼技術發展與國產自主可控，確立運行環境與技術方法[4]。

1) 操作系統

客戶端可結合實際情況采用Windows操作系統或Linux操作系統；服務器端采用Linux操作系統。

2) 數據庫管理系統

數據庫管理系統的客戶端與服務器均采用國產“達夢”數據庫管理系統。

3) 軟件架構

業務流程以B/S架構為主，保障末端數據采集以C/S架構為主。其中B/S架構遵循J2EE規范，實現基于WEB的多層應用。

4) 數據體系

遵循已發布通用的相關數據標準和規范。

5) 信息交換

采用文件交換、數據庫共享等方式實現與外部系統以及系統內部之間的信息交換。

3　數據工程建設需求

研發車輛裝備保障數據服務平臺重點是利用數據工程建設為決策服務，但數據工程建設不是一個單純的數據采集、分析、利用的過程，其成敗在于如何與相應業務應用相對應。如：是否與決策方向、業務流程密切相結合；是否體現數據潛在價值、數據分析技術；能否確定數據集范圍和邊界；可否支撐起業務和數據的完美結合等。因此，應從業務需求角度提出在車輛裝備保障數據服務平臺建設中需考慮到的數據工程建設需求。

3.1　標準規范

結合各類保障機構、保障機構的業務需求，分析業務數據采集、存儲、分析管理以及信息的表達、發布、交換等過程，開展數據標準、服務規范、管理標準建設。包括：元數據標準、分類與編碼標準、數據內容標準等方面的數據標準；數據發現服務規范、數據訪問服務規范、數據分發服務規范等服務規范；數據發布規范、信息安全規范、數據網絡建設規范等管理標準。

3.2　數據采集

圍繞“要什么數據、有什么數據、數據怎么用”等問題，需明確車輛裝備保障數據服務平臺采集的業務數據規范化需求。按照各類業務運行關系、業務職能、業務流程、業務功能，設計基于數據共享條件下的數據分類框架，對數據的性質、種類、數量、質量和功能等方面進行具體描述和具體要求，明確各類數據由誰在哪個業務工作中采集。為了規范數據采集和傳輸的內容、手段，以數據分類框架設計為依據，構建一套數據采集規范，從數據定義、數據標準、數據結構、數據質量、數據來源、數據監控、數據周期、操作崗位等方面提出數據采集規范[5]。

3.3　數據質量控制

為了提高數據真實性、時效性，提高數據利用率，需明確車輛裝備保障數據服務平臺數據質量控制方案。從各類業務機關、保障機構采集到的原始數據可能存在噪聲數據、缺失或異常數據、沖擊擾動數據、不一致數據的問題，通過數據質量控制方案，針對性地提供相應的數據處理技術。經過處理后的數據可以為數據分析平臺提供良好基礎，可進一步提高數據服務決策的有效性。

3.4　數據挖掘

運用線性回歸、分類分析、聚類分析、統計分析、主成分分析、支持向量機、神經網絡、深度學習、優化算法等數據挖掘算法，可建立總成部件故障預測模型、器材消耗規律模型、器材庫存量模型、保障方案優化模型、存儲結構布局優化模型、維修經費預測模型、維修經費調整模型等[6]。針對不同模型，提供具體解決方法與算法步驟，滿足軟件研發需求.

3.5　數據即席查詢

保障機關決策者重點關注車輛裝備數質量分布、修理機構保障能力建設、器材庫存問題、維修管理費投向、維修保障效益等問題。針對重點關注的問題，可提供靈活的業務分析查詢。在分析匯總數據的同時，通過即席查詢進一步深入到某個地域、某個重點單位、某項重要業務工作的細節數據中，以便更全面地反映車輛裝備數質量分布、修理機構保障能力建設、器材庫存問題、維修管理費投向、維修保障效益的情況。

3.6　數據多維分析

車輛裝備保障數據服務平臺匯總了各個單位上報的維修計劃執行、維修經費開支、車輛故障、車輛檢測、車輛修理、車輛保養、器材采購、器材庫存、器材消耗等數據后，可按單位類型、按不同任務方向、按當年同期(同比)、按歷年同期(環比)、按單位類型、按車輛構成、按地域環境等，設計不同“維”(影響因素)和 “指標”(衡量因素)來衡量。也可由保障機關決策者選擇維度、指標，搭建自己所關心的分析主題。提供靈活的分析功能、直觀的數據操作和分析結果可視化表示等，從而使保障機關決策者對基于大量復雜數據的分析變得輕松而高效，以利于迅速做出正確判斷。

3.7　數據GIS展示

建立車輛、器材、修理機構、人員等情況數據與空間數據相關聯關系。結合地圖數據進行車輛、修理機構、人員等資源數據的檢索、查詢、分析。在基礎空間數據的基礎上以分段專題圖與點密度圖的形式展示車輛分類分級、修理機構維修任務完成情況、人員實力的空間分布。其中，分段專題圖可包括各區域車輛完好情況、在儲車輛情況、車輛隨裝配套情況、車輛分類分級情況、各區域修理機構完成任務情況、人員實力等的分段專題顯示。點密度圖可包括各區域新車、堪用車、待修車、待退役報廢車等的點密度顯示。

4　結論

車輛裝備保障數據服務平臺匯集了車輛裝備調撥、使用、維修、退役報廢、器材籌措等各類業務數據，使各類保障機關、各類保障機構的數據有序開放、交換共享，為保障機關決策者提供多方位數據服務，有利于構筑全新的基于信息系統業務管控的新模式。本文提出了車輛裝備保障數據服務平臺應具備態勢監控、規律分析、趨勢預測、指標預警等功能需求，完成了總體框架設計，明確了數據建設需求，為研發車輛裝備保障數據服務平臺提供了解決方案，也為裝備保障信息化建設提供有價值的模式參考和示范應用。

參考文獻：

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[3]宋錦平.鐵路局大數據分析平臺研究[J].鐵路計算機應用,2016(10):21-26.

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[5]杜加剛，王濤，孫威.空軍航材保障決策基礎數據及模型建設研究[J].空軍勤務學院學報，2015(1)：19-22.

[6]王玉琢，張建軍.部隊裝備新舊狀態的大數據分析[J].兵器裝備工程學報，2017(8)：124-130.