大數據賦能軌道設備智能維護

朱忠亮

工務維護能夠為鐵路保駕護航，消除安全隱患，麥港數據聚焦于大數據、人工智能等技術的應用，致力于將工務維護智能化。

—山東麥港數據系統有限公司副總經理朱忠亮

麥港數據成立于2014年，聚焦于數據的挖掘和應用分析，自主研發了BDS大數據平臺，平臺主要針對海量異構數據的處理。今天我想與大家分享麥港數據在鐵路行業的應用案例。

如今，軌道交通已經成為了主流的出行工具。鐵路是我國關鍵的交通基礎設施，特別是高鐵的出現，它為我們的生活、工作帶來了極大便利。統計數據顯示，2019年底我國鐵路總長達13.9萬公里，高速鐵路里程達到了3.5萬公里，預計2020年底全國鐵路里程達到14.8萬公里。

高速鐵路的系統主要包含六個方面：工務、機務、電務、通信信號、調度系統管控的信息系統、培訓和維護。今天我的主題是大數據賦能軌道設備的智能維護，軌道設備屬于工務領域，所以我想和大家重點探討工務領域，主要包括線路、橋隧、路基等基礎設施，它們占據了鐵路固定資產的60%。

工務維護的作用體現在兩個方面：一方面是為線路保駕護航，消除安全隱患;另一方面是保障列車運行。工務維護出現問題輕則導致列車停運，重則車毀人亡，所以在工務安全維護方面，我們與鐵路局投入了大量的人力、物力。

工務維護，也就是檢修方面。傳統的維護方式主要采用周期修的方式，周期修就是在一個固定的周期內對存在潛在傷損的設備或沒有潛在傷損的設備統一打磨、更換、輕度保養。……