淺析基于大數據的城市軌道交通設備維護管理新理念

岑遺星

（黔南民族職業技術學院，貴州 都勻 558000）

在企業設備管理期間，分別從事后檢修、故障排查等方向，開展了設備維護工作。現階段，一定數量的企業，預防與檢修兩種檢修方式，能夠有效減少設備故障問題，切實增強設備使用性能。新時期，企業借助大數據的信息管理優勢，嘗試創新改革設備維修方法，提升設備故障預測準確性，增強設備維修的高效性，助力企業有序發展。

1 大數據概述

1.1 大數據內涵

大數據技術，區別于傳統數據概念，具有數量大、多種類、動態變化、真偽兼容等特點。企業管理人員，在單位時間內無法有效完成的大量數據處理任務，在大數據技術輔助下，以高效算法、精準計算能力、較強數據決策程序、較高數據價值挖掘、完善的數據處理程序，在短時間內有效完成各類數據的處理分析，嘗試為管理工作提供優質的數據分析結果。

1.2 大數據技術應用優勢

結合企業信息化建設工作，大數據具體指企業管理人員，在企業經營發展的每個環節中，充分使用各類高端技術，比如數據庫、互聯網等，保證數據處理效果。在數據采集處理完成時，形成了企業信息資源，獲得了數據有效保存，能夠為企業管理人員提供參考資源，發揮大數據技術的應用價值。

（1）數據規模性。大數據技術，保障單位模塊數據處理的準確性。（2）數據分析高效率。在數據動態變化、數據量迅速增加的過程中，大數據技術具有較強的數據處理能效。（3）數據多樣性。大數據技術能夠完成多樣化數據的處理任務，比如關聯性數據、無關聯性數據、結構化數據等。（4）數據分析高價值。大數據技術，在數據處理分析完成時，能夠獲得較高價值的數據分析結果。

2 城軌設備運維中大數據技術的應用現實情況

2.1 應用發展

（1）在大數據技術應用時，針對城軌設備開展的運維管理，并未局限于樣本數據，能夠對城軌設備的全部數據進行高效采集分析。（2）大數據分析工作，能夠獲取數據間的各類關系，比如因果、相關等。（3）大數據技術，在城軌設備管理程序中，所獲得的分析結果，具有多樣性。

2.2 應用實例

以A地鐵運營設備管理為例，在進行設備運維管理工作時，側重于開展數據收集、數據挖掘各項工作。在有效收集分析各項數據的基礎上，能夠獲取具有較高價值的數據信息。比如車輛單位在故障庫信息中，開展了各類電客車故障情況對比，以提前預測設備失穩表現，有序完成潛在故障設備的更換工作，維護列車運行安全性。在數據庫對比分析期間，依據員工確定故障問題、消除故障的表現，確定員工在崗工作狀態。與此同時，在班組中新增數據分析小組，在車輛維修前后，制定有效的故障消除方案，在員工故障消除工作中，確定車輛運維優化的有效性。

（1）分析交通設備電量消耗。A地鐵運營單位，針對2020年2月、3月的交通耗電情況進行了數據采集，采集結果如圖1所示，同時開展了數據分析。由于去年2月正值防疫的關鍵時期，交通設備耗電量明顯較少，同年3月的交通電量消耗，相比2月并未發生明顯增加。

圖1 2020年A運營單位2月、3月的各車號交通設備電量使用情況

（2）分析交通工具舒適度。以列車運行穩定性數據，作為評價交通工具舒適度的依據。數據分析人員，采取每月抽查形式，獲取了2020年3月11車號交通工具的運行情況：在橫縱方向，速度獲得了提升，同時列車整體舒適度有所降低。在抽查17號、21號列車時，均存在增速降低平穩性的交通問題。為此，對于交通工具開展工況調試工作，在進行大量數據分析對比后發現：3月正值開學季，出行人數增加的同時，提升了交通工具的班次速度，同時降低了列車運行平穩性。因此獲知交通工具舒適度降低的原因在于客流增加。

（3）A地鐵運營設備運維管理體系。①事后維修。針對列車交通運輸時期，實際確定的設備故障問題，構建了故障報修、維修派單、維修方案校準、維修品質驗收、維修成本統計等管理程序，在運行過程中，能夠有效消除交通設備故障問題。在發生故障問題時，由列車管理人員，申報設備故障檢修申請，對故障問題進行描述。在系統接收報修申請時，對故障設備、故障問題進行有效檢測，形成維修派單，有效執行列車檢修程序。在設備維修完成時，由大數據系統進行檢修品質驗收。驗收期間，比對檢修列車與無故障列車對應設備的運行情況、組成信息等，以確定檢修效果，完成檢修成本統計。②故障預測。大數據系統結合往期設備故障表現，對可能性引發設備故障的威脅因素，進行排查，達成設備運維管理的目標。因此，A企業構建了設備階段性功能保養、設備故障問題巡檢等管理體系，以期提升設備故障預防有效性，完善故障管理體系。結合各類設備的功能保養需求，完整制定設備保養檢修方案，階段性由專人完成設備維護工作。同時，借助大數據技術，開展設備故障巡檢工作，及時排查設備隱患，保障配件更換的及時性。比如，在2020年5月，在大數據技術輔助下，A單位對于設備性能，開展2次保養，10次故障巡檢，完成16次預測故障排除，切實維護列車運行安全。

3 城軌設備運維中的新思路

3.1 部門內高效完成數據交互

在城軌相同部門內部，應建立完整的設備數據管理平臺，便于形成數據共享機制，提升設備故障聯動的有效性，減少重復勞動問題，保障設備數據同步管理效果。由于相同部門內部的設備類型，具有一致性，能夠形成模塊化數據類型，科學控制了數據處理量。同時，在編程數據庫中，有效完成數據導入/導出，形成數據關聯體系，以達成數據共享狀態。

比如A城軌單位，在設備管理內部，建立了各類數據庫模塊，包括交通設備故障信息管理系統、交通設備部件損耗管理系統、備用零件管理系統、交通設備日常運維管理系統、交通設備檔案信息管理系統等。同時，各系統之間具有較強的關聯性。在故障信息采集錄入時，相應聯動備件管理、日常運維管理等數據，形成全程序的設備運維體系。在設備更換部件時，在單一系統完成數據錄入，形成多個系統的數據同步效果。各系統關聯的基礎上，將系統入口有效整合在相同公用平臺，完整準確地顯示設備管理信息，以提升部門設備管理的規范性，達成設備管理資源共享的目標。

3.2 各部門間形成局域用網體系

城軌各部門之間的設備，可能存在設備管理的獨立性，由此降低了設備故障信息采集的片面性，無法保障大數據技術分析的全面性。設備間存在相互作用關系，應組建信息共享平臺，完成收集各部門的設備運維信息，以提升數據分析維度，更為真實全面地確定設備狀態。

比如A企業交通工具，發生的交通工具磨損問題，關聯于供電程序中的接觸網規劃情況，電客車輪的設備性能，關聯因素包括磨損、軌道鋪設、輪緣潤滑等。由此可見：加強局域用網體系構建，有效關聯各部門設備故障信息，以期構建完成的大數據設備管理體系，提升數據分析的智能性，發揮大數據技術優勢，切實保障設備使用安全性。

3.3 各單位間形成數據共享體系

在互聯網環境中，多元化先進性設備，用于數據高效采集，提升數據量的管理能效，在云存儲、云計算多種技術作用下，保障了設備存儲的有效性，能夠全方位反饋設備狀態，以構建成功能完善的大數據管理體系，增強了設備運維管理能效。與此同時，開展了大數據技術的網絡化建設，以形成各單位間的數據交互體系，提升設備管理智能性，便于高效落實設備運維管理工作。

比如，在地鐵站存有牽引電機故障時，大數據技術會結合往期故障數據信息，給出牽引機故障的可能性表現，在對比故障設備型號、確定設備故障表現等大數據分析環節基礎上，準確確定設備故障原因，以提升消除設備故障的有效性。

4 結語

綜上所述，城市軌道事業中，所使用的交通工具，具有高集成、多接口、強關聯等特點，提升了設備管理難度。在大數據環境中，能夠預測設備的運行狀態，減少設備維修成本，增強設備性能平穩性，同時有效進行設備性能對比，準確判斷性能欠佳設備的故障問題，提升設備運維整改效果。因此，在后續城市交通設備運維管理工作中，應全面發揮大數據技術的應用價值，提升設備故障排查效果。