上海地鐵智能運維系統建設情況

文/王生華、殷培強

上海地鐵基本情況

目前，上海地鐵已開通線路17條，運營里程705公里，線路長度世界第一，現有列車856列，5116輛，列車維修人員2509人。截至2019年3月上海軌道交通3條線路（14號線、15號線、18號線）在建，到2021年全網絡線路總長將超800公里，配屬列車1222列，7514輛。城軌車輛的發展給檢修帶來的壓力日益增大。根據規劃預計2025年將形成1000公里超大地鐵網絡。

工程背景介紹

城市軌道交通自150多年前誕生以來，逐步建立了以人工為主，以計劃修為核心的傳統檢修模式。目前檢修仍是以人工檢查、維修為主，同時圍繞計劃修進行預防性檢修嘗試，但沒有突破傳統檢修模式。而檢修管理也以人工為主，信息化手段應用有限。

傳統的檢修模式在城市軌道交通建設初期尚能維持，但隨著網絡規模的擴大，人工成本的增長，乘客對于服務水平需求的不斷提高，困難和挑戰越來越大，這樣的檢修模式無法形成可持續發展的態勢。上海地鐵每天要完成近5000輛車的日檢工作和400余輛車的維修工作，人工成本高、檢修規模大、檢修效率低等因素都是困擾城市軌道交通持續發展的阻力。運營壓力大，檢修超負荷。運營壓力的上升，車輛維保體系負荷逐步增加，必須建設更為合理、適用的維修體系提升城市軌道交通運營、維修等方面的處置能力和質量。

·多故障造成維修壓力巨大，執行力不足。人的惰性、設備故障數量多，可能導致故障處置表面化，反應能力不足，逼迫車輛維保體系依賴計劃修和故障修，目前上海軌道交通建立了以計劃修為主、故障修為輔的設施設備維修體系，但不能消除非規范化操作等人為影響。

·延時運營，檢修時間縮短。節假日、周末延時運營壓縮了設備維護窗口時間，設備維護質量難以得到保障，同時路網規模增長速度與維護人員、體系建設不同步進一步加劇了工作量的提升。

信息搜集能力不足，信息記錄碎片化。數據離散缺失導致車輛施工信息記錄碎片化、安全風險上升，必須建設車輛安監系統打通數據鏈，打破信息不對稱。

·預判分置困難，影響及時準確的異常響應

各類預報警離散、難用：預報警信息現在存在于各檢測系統、人工報警、巡檢、綜合監控等等手段，沒有統一的信息系統收集，不集中、準確度不夠，存在大量的誤報；故障無收斂和歸并，致使同一故障的雪崩式報警被認為是多個報警，使處置隊伍進退失據；

故障處理完成后的處置閉環采用人工報表等方法，即時性不足，績效考評滯后，事態后續跟蹤缺失；意味著離散的經驗型預判，人為影響大，同時存在處置滯后、隱患和維修經驗無法沉淀；

設備本身數據不完整：臺帳系統等都沒有包含管理屬性、技術屬性、履歷（含使用/維修履歷和預報警履歷）、即時統分（指標和統計結果）能力差；對即時運維處置（維修、搶修、設備調度、備品備件、沖突連鎖等）造成極大的安全和效率影響；

現有的預判分置主要依靠人工，存在離散、效率低、覆蓋面不全和人為不利影響等問題。

·信息壁壘影響統籌力

技術信息、運營場景、設備履歷及管理信息等的不對稱，導致維修統籌能力差。

·跨專業壁壘影響執行力

跨專業管理關系的缺失隱含了匹配隱患，無法打破專業壁壘就無法編制整體預案和知識庫。

·規律提取方法缺失影響行業經驗積累

海量歷史記錄、日志不能及時處理，導致行業經驗沉淀缺失，隱患識別能力差。

建設設想

針對上海軌道交通車輛系統維護、維修中出現的工作量大、時間窗口越來越少、人為影響大、維護成本高、及時性不足、統籌能力弱、與運營無縫銜接不夠等問題，必須對過程化管控、統籌調度、標準化作業等方面進行改革，有必要把當前先進的信息技術特別是互聯網、物聯網、大數據分析、智能化診斷以及人工智能等技術應用到維護維修業務中，并綜合設備管理的新思想與新方法，構建涵蓋設備狀態感知、設備資產管理、維保業務驅動的綜合信息平臺，做到自動感知、自動觸發、任務降解、及時閉環的智能化運維，滿足軌道交通超大規模網絡化運行的要求。

在整個建設過程中，同時將形成面向城軌網絡化發展的智能運維規范體系，包括數據采集設備標準化、數據傳輸協議標準化，分析應用接口標準化等，提高系統的普適性。通過上海地鐵車輛智能運維工程項目的實施，為全國城市軌道交通車輛由傳統修向基于智能運維新模式的車輛狀態修轉變提供示范。

主要項目目標包括：

（1）建成上海地鐵全網范圍內可獲取列車實時運行狀態數據和故障數據以及能夠更全面反映列車及子系統設備狀態的非實時數據的車聯網系統IOR(Internet Of Rolling Stock)。

（2）建成上海地鐵全網范圍內，可獲取用于日常維修的各類車輛外部檢測信息的軌旁車輛綜合智能檢測系統SMIT (Smart Metro Inspection Technology)。

（3）建立車輛維護管理系統，包括車輛移動巡檢系統、檢修平臺可視化管理即“鷹眼”系統、工具管理系統、物料管理系統以及基于物聯網的工藝設備管理系統。

（4）建立包含車輛運行、檢測、維修等全過程狀態的數據中心，并建立具備車輛知識庫、檢修業務支持、設備健康管理、列車服務評估、列車歷史履歷、專業主題分析等功能的車輛維護專家系統。

（5）構建以車聯網系統（IOR）、軌旁車輛綜合檢測系統（SMIT）、維護管理系統為基礎，以車輛維護專家系統為核心的智能運維系統平臺 RISE（Rolling stock Intelligence Support Engineering），并完成與上海地鐵各類既有維修業務平臺的接口建設，重構車輛運維業務流程，實現向車輛狀態修的轉變。

建設過程

以創新性、前瞻性引領軌道交通更長遠發展。上海地鐵長期以來一直在探索一種新的檢修模式，目的在于盡可能消除運營故障、減少運營影響、降低故障等級，同時應對超大體量的軌道交通網絡需要盡量減少人工作業、降低勞動強度、消除人為影響。

困難就是機遇，壓力就是創新的動力，每一個成功者都有一個開始。勇于開始，才能找到成功的路。上海地鐵一步一個腳印，為探索新模式打下每一個扎實的基礎。

·2006年，上海地鐵啟動列車車地數據傳輸的研究，旨在將列車實時的狀態數據傳輸至地面。

·2010年，通過上海地鐵10號線，完成了車輛部分狀態及故障信息實時傳輸至地面并開發了圖形化顯示的界面。

·2011年，基于上海地鐵6號線項目，完成了庫內列車故障車地傳輸、分析系統的建設和應用。

·2015年，上海地鐵協同行業相關單位，與中車長客、中車四方車輛研究所深化合作，在上海3、4號線車輛增購項目中完成了正線列車實時大數據量傳輸，并在地面成功的建設了基于大數據技術的軟件平臺。通過搭載車載無線傳輸設備，將車輛狀態、運營故障、安全預警、車載視頻等諸多用于運營、維護的信息傳輸至地面平臺，積累了大量的數據。

·2016年，上海地鐵赴多地考察行業內軌旁檢測設施設備情況，制定了上海地鐵軌旁智能檢測建設方向，基于代替部分人工檢修而非輔助的戰略思想。

·2017年，上海地鐵9號線、17號線軌旁綜合檢測系統（SMIT）開工建設。

·2017年，上海地鐵17號線智能運維平臺搭建完成，專家系統初具規模。初步完成了關于城市軌道交通智能運維系統運用移動互聯網技術進行運維支持、安全預警、維護保障、健康評估等方面的規劃。

·2018年，上海地鐵9號線、17號線軌旁綜合檢測系統（SMIT）完成建設，并正式投入使用。

建設構架

上海地鐵旨在建設先進的上海軌道交通車輛智能運維系統RISE，覆蓋上海全部軌交線路，并輔以運維管理手段的創新，初步實現城市軌道交通車輛運維由傳統的計劃修、故障修向狀態修的轉變。

上海地鐵著力打造的車輛智能運維系統RISE由車聯網系統（IOR）、軌旁綜合檢測系統（SMIT）、維護管理信息系統組成。可完成從車輛運行到車輛檢測維護全過程的數據采集工作，并實現車輛狀態檢測自動化、車輛管理維護信息化、車輛數據應用智能化功能。

·車輛狀態檢測自動化。系統通過構建車輛運行狀態、車輛檢測、車輛維修等階段的基礎數據采集體系，旨在實現車輛運用全過程信息數據的自動化檢測，并服務于車輛運用全過程。

·車輛管理維護信息化。系統構建車輛運行狀態、車輛檢測、車輛維修等階段的數據傳輸體系，將車輛運用全過程的數據傳輸至平臺，旨在實現車輛全壽命管理維護的信息化。

·車輛數據應用智能化。系統搭建的上海軌道交通車輛智能運維系統RISE，旨在實現車輛數據的智能化應用。其中維護專家系統的數據分析部分能夠提高運營維修的效率，可提供合理的日檢、周檢計劃；降低維護運營成本，可減少人員檢車工作量、節省人力成本；提升列車運營的可靠性，降低由故障造成運營事故。同時，該平臺的模塊化和接口的多樣性能夠兼容各類原有平臺和適應各條線路，應具有可推廣性和產業化的特點。