大數據思維在和諧型機車檢修中的應用探討

王海元 中國鐵路上海局集團有限公司南京東機務段

近年來，機車制造現代化技術快速發展，網絡通信、智能檢測和診斷技術越來越多的應用到和諧型機車的控制系統，讓和諧型機車具有自檢測、自診斷、故障記錄以及數據自動存儲、傳輸等技術優勢。隨著和諧型機車車載監測設備（6A、CMD）配置使用，在機車運行過程中會產生大量機車運用數據和狀態監測數據。在機車檢修過程中，也會積累大量的技術與管理數據，這既是檢修工作的基本依據，也是深度維護、設計改進、安全運行的數據基礎。然而，由于傳統檢修模式的局限性，各項數據之間基本處于彼此獨立甚至割裂的狀態，這些海量數據資源并未得到有效利用，未能直接發揮對機車檢修提供指導和參考的作用。

因此，在當前和諧型機車檢修大數據爆炸發展背景下，如何通過構建大數據綜合信息平臺，實現大數據與機車檢修高度融合，用大數據思維來指導檢修策略的制定，提高機車檢修策略的科學性和合理性，實現對機車及重要零部件的故障預測、健康分析和專家診斷，從而達到提升檢修工作效率和降低檢修工作成本等方面的目標，是各級機車檢修管理人員需要思考和努力的方向。

1 大數據和大數據思維

1.1 大數據的含義

大數據（big data）,或稱巨量資料，指的是所涉及的數據規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的資訊，其側重點并不在于其表象“大容量”，而在于其潛在的“大價值”。大數據具有4V特點，分別是數據量（volume）,時效性（Velocity）、多樣性（Variety）和數據準確性（Veracity）。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于通過提高對數據的“加工能力”，從而實現數據的“增值”。

1.2 大數據思維

大數據思維，對企業而言，就是讓企業更重視數據，實時全面的收集數據，并對海量數據進行存儲和分析，將分析結果用來指導管理和決策。在企業管理層面，大數據思維意味著管理者要從觀念上、價值上、管理上、制度上、技術上等多方面以大數據為基礎，通過大數據深入分析挖掘業務需求，從而達到改善業務流程和改進生產技術方案的目的。對鐵路機務系統而言，機車檢修是保證機車各項性能指標正常、可以安全運行的一項重要工作。應用大數據，能夠滿足和諧型機車檢修需求的目的，從而實施數據修車、量值修車，實現機車故障診斷和精準檢修，避免過剩修和失修，減少人力資源的浪費和配件的消耗。

2 和諧型機車檢修和大數據

2.1 大數據來源

在當前機務系統信息化建設中，機車運行、檢修和管理過程中產生的海量、異構、多態數據具有典型的大數據特點。而與和諧型機車檢修最為相關的業務信息和數據主要包括：（1）機車運行途中產生的微機系統記錄數據以及6A、CMD、LKJ等狀態監測數據等。（2）機車入庫整備作業時，由于大量地面智能檢測設備及具備工位化和便攜式數據采集的工藝裝備、實驗設備的應用，所催生的各類檢測數據。（3）反映機車檢修規律的數據，即檢修信息數據，包括檢修歷史數據和檢修標準、規范等。（4）反映機車所處運行環境的數據，包括運行區段、地質條件、氣象條件、周邊環境等。（5）反映機車技術管理方面的信息，如機車故障、臨碎修分析與管理信息、機車專項整治信息、機車加裝或改造記錄信息等。以上五類數據中蘊含大量對機車檢修有用的信息，隨著信息化水平的提升，通過大數據分析技術提取數據中的知識，可以助力實現和諧型機車智能化、精準化檢修決策。

2.2 傳統數據檢修現狀分析

現階段數據檢修是結合和諧型機車的數據特點，依托數據網絡信息系統平臺，可以基本實現機車檢修過程中“四按三化”記名修要求，也具備匯集機車各項過程數據，指導現場機車檢修的交互功能。但針對和諧型機車各類數據的管理系統，往往僅針對機車整備、檢修、運用的日常維護、保養、運用等方面進行數據的存儲管理，并未從機車本身技術特點進行搭建，同時上述系統之間平臺相對獨立，數據平臺基礎不同，造成機車過程信息掌握不全面，不能整體把握機車的各種狀態信息，無法全面實現機車的精準預防修。

在傳統的數據信息管理模式中，如果做好這些信息的記錄工作，也可以為專業檢修人員把握機車質量提供較為準確的參考，在大量的檢修工作實踐中，可以根據這些數據總結出存在于多個機車之間的常見故障、易重復故障以及配件可能存在的質量問題和預測性維修等。傳統數據信息管理具有一個明顯的特點，那就是往往以目標為導向，即在工作中先確定一個基本目標，從而在檢修和數據整合過程有針對性的選取對目標有參考作用的數據，或者對已經掌握的數據進行深入分析，再去驗證原先的判斷或者猜想。傳統數據應用的另一個特點就是參與者是有目的參與，這使得檢修人員在面對繁雜的數據之前，很容易產生抵觸與厭倦情緒，對檢修者造成了較大的工作壓力。而大數據是實時記錄數據，不再需要事先區分有用信息和無用信息，也不用提前考慮數據整合所要達到的特定目標，而是強調對檢修過程中出現的數據進行全覆蓋、完整化的記錄，在這種情況下，數據采集的參與者不需要承擔特定的目標任務，具有較強的主動性。

另外，傳統數據采集分析時效性不足，目前技術部門尚未對數據轉儲途徑進行統一，部分模塊數據不能及時上傳，如視頻數據、微機數據等，這類信息只有在停車檢修或者整備時方可轉儲下載，導致數據分析應用的時效性大打折扣。機務段數據分析人員不熟悉機車基本性能、工作原理居多，缺乏復合型人才也是傳統數據檢修應用面臨的短板。

2.3 大數據思維的應用實例

HXD2B型機車自2011年在南京東機務段配屬運用以來，一直保持安全運行，直到2017年以后大量發生牽引電機軸承故障。2017年3月14日第一臺HXD2B-0179機車途中發生第三電機軸承保持架裂損故障后，通過調取JK430裝置報警數據、齒輪、軸承滾子及保持架沖擊信息、齒輪箱油樣光譜化驗數據（故障前后對比）、現場檢查數據等進行初步分析判斷為電機軸承保持架疲勞裂紋。為探究其深層次原因，將與機車相關的外部數據也加以收集分析，如對機車運行區段、運行速度、軸承生產廠家、配件使用壽命、檢修歷史信息等進行綜合診斷：FAG產NU2322 E型軸承，使用壽命為100萬km，該機車發生故障時已經走行公里為929 687 km，接近達到配件使用壽命。機務段通過大數據分析，查明根本原因后，立即制定針對性防控措施：①梳理機車走行公里情況，避免電機軸承超公里使用。②每趟機車入庫重點分析軸報數據，發現類似沖擊或樣本信息的，扣車通知技術科專業工程師進行數據分析確認，同步對齒輪箱油樣化驗分析，扣車檢查軸承狀態，情況異常的更換輪驅，無其他特征的觀察運用。③日常做好機車驅動裝置潤滑油的油樣化驗數據積累和對比分析，發現異常及時扣車檢查確認。④春運期間，對FAG電機軸承超55萬公里機車嚴禁代客使用，杜絕因代客機車運行速度快，軸承轉速高，受沖擊大有關等因素造成軸承故障。通過以上措施的落實，將我段配屬的46臺HXD2B機車60件牽引電機軸承批量故障全部攔在庫內，及早消除了機車走行部安全隱患，防止了機車運行途中事故的發生。從上述案例可以看出，在機車檢修中，如果將與機車相關數據全部收集起來，同時在檢修人員參與的檢修環節中實現數據的自動采集或者人工錄入，并在采集機車檢修數據的同時，將與機車相關的外部數據也加以收集并存儲，如天氣、時間、配件、使用區域、生產廠家、使用情況等。通過分析，可以用來指導對其他機車的檢修。如在何地使用的機車必須在某個規定的周期內檢查某個部件，某一臺機車下一次檢修時需重點檢查某一個部位等。這無疑會大大提高機車的檢修效率，也會提升對機車的精準預防修。

3 大數據思維在和諧型機車檢修中的展望

隨著鐵路機務信息化持續的推進，以及和諧型機車檢修數據的不斷積累，與機車檢修相關的數據會越來越多，包括的面越來越廣。如何利用大數據思維，更好的將數據存儲、分析和利用，更好的服務檢修生產實踐，不斷提升檢修效率和檢修質量，是有待進一步研究的課題。若要實現和諧型機車大數據檢修首先要構建大數據信息管理平臺，建立與檢修、整備、運用及其他外部數據平臺交互通道，通過網絡、傳感器等把機車數據、智能設備和人工作業數據連接到一起，形成一個雙向互動的信息化網絡，進而對各類檢修數據信息進行共享和整合分析，實現對機車檢修質量的監控、跟蹤，以達到科學制定檢修策略，提高檢修效率，優化檢修管理的目的。

應用電子標簽技術實現單元過程數據化。機車大數據檢修必然涉及對人員、材料、工藝數據等多重信息管理，此時也需要建立相應標記檢修過程的數據管理手段，從而實現檢修各環節的數據的統計管理。可以借鑒物流電子技術發展與進步，以RFID（無線射頻識別）、NFC（近域通信）為代表的電子標簽技術能定位管理物品、設備及人員，同時能存儲一定的數據信息。采用電子標簽便能對數據屬性內容進行標記，從而實現檢修過程的相關內容變成可規范操作的數據單元，使與檢修相關的每一個生產環節及單元完成數據化，進入大數據信息管理平臺。

另外，從長遠看，如何通過大數據分析，實現機務系統精準用工也是值得思考的一個方向。可以將機務人員工作經歷、技術水平和等級、職務、工作態度、性格特點、同事評價、作業習慣、違章率、檢修故障率、家庭背景、子女情況、居住環境等信息采集為數據，同時采集機務人員工作時的天氣、溫度、作業環境、工作內容、安全風險等級、協同作業人員、交叉作業人員等數據，將這些數據集中分析，基本可以預測某一配件或者某一故障經某人檢修后的狀態，預測某人是否適合某一崗位等，從而為機務系統精準用工提供數據支持。

4 結束語

在大數據爆炸發展的時代，大數據、大數據技術固然重要，但最重要的是擁有大數據思維。擁有大數據思維，才會懂得如何分析、挖掘和利用大數據的潛在價值。或許與其他信息領域應用大數據技術相比，機車檢修行業對于大數據技術的融合仍然存在一定的缺陷，從某種意義上講并不能等同于完整的大數據技術，但大數據思維的引入，對機車檢修人員創新工作方式，優化工作效能具有無可比擬的優勢。