商業智能在旅客列車故障與時間關系上的探究

朱亞利

(西安鐵路職業技術學院，陜西 西安 710026)

0 引言

近年來，隨著信息技術的不斷發展和信息數據量的不斷增長，商業智能技術隨之誕生。商業智能技術能夠對企業已經有的數據進行整合分析找出其中的規律，從而為領導決策和業務管理提供方便。本文首先對商業智能技術進行了概述，然后以商業智能技術為載體分析總結了某鐵路局某客車車輛段庫檢車間旅客列車故障與時間之間的關系。

1 商業智能技術簡述

Business Intelligence簡稱BI，即商業智能，它是通過軟件和服務把數據轉化為可以去操作的信息，從而幫助企業做出一些非常重要的決定。商業智能工具訪問并分析數據集，以報告、總結、儀表板、圖表和地圖的方式呈現其分析結果，并且向用戶提供業務狀況的詳細信息[1]。BI 系統的建設主要包括3個步驟，第一個步驟是確認和解讀數據源，第二個步驟是采集數據和存儲管理，第三個步驟是建模并分析數據。

如今，我們已經完全踏入了一個數據大爆炸的時代，全球積累的數據量已經達到了PB 級別，傳統的數據分析方法已經無法滿足全球海量數據的分析，為了解決這一難題，通常以數據倉庫為基礎，結合聯機分析處理技術和數據挖掘技術，提取出數據中有效的知識，從而為領導層和管理人員提供詳細數據及其分析結果[2]。

2 商業智能(BI)系統的設計

商業智能在旅客列車故障與時間之間關系的探究是一項非常繁瑣且非常便捷的工作，我們可以采取整體布局、分步實施的方法進行對其進行探究。

在此設計原則和思路的基礎上，下面將詳細分析某鐵路局某客車車輛段庫檢車間旅客列車所存在的故障與時間之間的關系，首先是進行總體架構的設計，在明確需求的前提下，設計系統的總體構建如圖1所示。

圖1 思路圖

3 通過商業智能(BI)分析普速旅客列車故障與時間之間的關系

通過梳理統計某鐵路局某客車車輛段庫檢車間2015-2017年間乘務人員提報“181”故障、專項修發現的故障以及作業人員日常輔修技檢發現處理的各類故障，并通過商業智能(BI)分析(圖2)，我們發現，普速旅客列車常見故障類型有：空氣制動故障、輪對故障、鉤緩裝置故障以及車輛上部服務設施故障、車輛下部懸吊裝置故障等9類常見故障。與此同時，從圖中可以看出，上述9類常見故障與時間之間都存在明顯的邏輯關系。

通過采用商業智能(BI)數據分析，一是極大方便了管理者和決策者對一年中各個時間段各個車次旅客列車最容易發生的故障類型進行判斷和預測。二是也完整地將每天從各種渠道、途徑獲得的旅客列車運行數據進行了百分之百的運用，避免了資源和數據的浪費，充分發揮了數據在旅客列車安全管理中的重要作用。三是能夠有效直觀地輔助領導層和管理層從全局出發宏觀但又具體地制定出全年每一時間段所要重點防控的旅客列車故障隱患，從而確保旅客列車安全運行，滿足廣大旅客美好的出行體驗。

圖2 各類故障與時間之間的關系

4 結束語

采用商業智能技術分析旅客列車故障與時間之間的關系非常重要，本文通過利用商業智能技術對某鐵路局客車車輛段庫檢車間旅客列車存在的各類故障進行了分析，從而幫助領導層和管理人員提供了一種方法，通過分析數據來了解趨勢，獲得深度分析結果，更進一步推動我國鐵路向更加科學、智能的方向發展。