近期，隨著國(guó)家“新基建”的政策出臺(tái)，以5G、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)為代表的“新基建”與傳統(tǒng)基建的結(jié)合，將成為未來(lái)國(guó)家的重點(diǎn)建設(shè)方向。“交通強(qiáng)國(guó)、鐵路先行”，鐵路作為傳統(tǒng)基建的典型代表，在與“新基建”的結(jié)合方面已經(jīng)率先開展了大量的探索和嘗試。其中，在鐵路機(jī)車車輛運(yùn)維領(lǐng)域，也不乏成功案例。
近年來(lái)，我國(guó)鐵路機(jī)車車輛裝備的現(xiàn)代化已經(jīng)取得長(zhǎng)足發(fā)展，以復(fù)興號(hào)動(dòng)車組為標(biāo)志的新一代鐵路移動(dòng)裝備各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)已處于世界領(lǐng)先水平。但是在機(jī)輛的運(yùn)維領(lǐng)域，目前還存在很多大量人工作業(yè)的場(chǎng)景，如：車載數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)、6A視頻、5T圖像分析等，需要投入大量人力物力，工作強(qiáng)度大且效率低，而且還可能因?yàn)槿藶槭杪?dǎo)致一些安全隱患。因此，在強(qiáng)烈的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)下，鐵路機(jī)輛工作者勇于探索、大膽創(chuàng)新，越來(lái)越多的新技術(shù)被應(yīng)用到機(jī)輛運(yùn)維領(lǐng)域來(lái)。比如：西安機(jī)務(wù)段通過(guò)“5G+AI+大數(shù)據(jù)” 的技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了機(jī)車6A視頻的自動(dòng)轉(zhuǎn)儲(chǔ)和視頻智能分析，以及機(jī)車走行部健康智能管理，提升了機(jī)務(wù)整備、檢修效率和運(yùn)用安全管理水平。
5G代替人工
實(shí)現(xiàn)機(jī)務(wù)車載數(shù)據(jù)高速轉(zhuǎn)儲(chǔ)
目前，機(jī)務(wù)6A視頻數(shù)據(jù)主要靠人工通過(guò)U盤轉(zhuǎn)儲(chǔ)，一般機(jī)務(wù)段需要配備4-6名專職人員處理。除了拷貝數(shù)據(jù)外，還需要進(jìn)行U盤的管理，比如：數(shù)據(jù)拷貝完成后還需對(duì)U盤進(jìn)行格式化和重新寫入License;在機(jī)車乘務(wù)員出勤時(shí)，還需要配發(fā)U盤并做好登記，機(jī)車乘務(wù)員還需要把U盤再插回機(jī)車上，整個(gè)過(guò)程非常麻煩。另外，由于U盤的頻繁插拔，導(dǎo)致車載6A視頻單板的故障率更高。采用5G轉(zhuǎn)儲(chǔ)方案后，以上問(wèn)題都迎刃而解。當(dāng)機(jī)車進(jìn)入機(jī)務(wù)段咽喉區(qū)軌旁5G基站的覆蓋范圍后，機(jī)車車載5G終端會(huì)自動(dòng)與之建立連接，并自動(dòng)完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)，整個(gè)過(guò)程一般不超過(guò)3分鐘(平均1分鐘能完成10GB作業(yè)的數(shù)據(jù))。因此，5G技術(shù)的應(yīng)用，提升了機(jī)務(wù)段的整備效率，減少了不必要的設(shè)備成本開支。
AI視頻分析輔助機(jī)車乘務(wù)員管理
更安全、更高效
數(shù)據(jù)順利轉(zhuǎn)儲(chǔ)到地面以后，更為重要的是需要考慮如何分析。當(dāng)前，每個(gè)機(jī)務(wù)段專門有30-50人左右的團(tuán)隊(duì)，進(jìn)行機(jī)務(wù)數(shù)據(jù)的人工分析。以往6A視頻都是通過(guò)人工“肉眼”抽查的方式，不僅效率低而且不能全面覆蓋。假如每個(gè)人每天能抽查18趟車的視頻數(shù)據(jù)，差不多有200-300小時(shí)的視頻錄像。人工要看完這么多視頻是不現(xiàn)實(shí)的，只能根據(jù)LKJ關(guān)鍵項(xiàng)點(diǎn)，比如進(jìn)出站、通過(guò)信號(hào)機(jī)、臨時(shí)限速等，匹配到對(duì)應(yīng)時(shí)間段的視頻，然后看這段時(shí)間乘務(wù)員是否有違規(guī)行為，主要是一些手勢(shì)類的動(dòng)作是否規(guī)范。但是，對(duì)于一些安全風(fēng)險(xiǎn)更高的行為，比如：玩手機(jī)、頻繁的扭頭閑聊等瞭望類的場(chǎng)景，通過(guò)關(guān)聯(lián)LKJ關(guān)鍵項(xiàng)點(diǎn)的方式是很難發(fā)現(xiàn)的。通過(guò)AI技術(shù)，對(duì)所有項(xiàng)點(diǎn)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，訓(xùn)練出智能識(shí)別模型，讓機(jī)器“記住”行為特征并持續(xù)訓(xùn)練、優(yōu)化算法。在AI的幫助下，可以大大提升視頻分析人員的工作效率，更好地保障了機(jī)務(wù)運(yùn)用安全。
大數(shù)據(jù)助力機(jī)車走行部PHM應(yīng)用
除了6A視頻數(shù)據(jù)外，機(jī)務(wù)車載大量的價(jià)值數(shù)據(jù)，目前主要實(shí)現(xiàn)了簡(jiǎn)單的狀態(tài)告警，并沒(méi)有給出針對(duì)性的建議，需要人工打開系統(tǒng)靠個(gè)人經(jīng)驗(yàn)去分析下一步應(yīng)該做什么。目前，大多數(shù)系統(tǒng)都還處于“半自動(dòng)”狀態(tài)，仍然需要大量的人工操作和分析。機(jī)車走行部健康智能管理系統(tǒng)，改變了上述的數(shù)據(jù)分析現(xiàn)狀，實(shí)現(xiàn)了車載走行部數(shù)據(jù)的深度挖掘。
機(jī)車走行部健康智能管理系統(tǒng)，面向的用戶主要分為三類：機(jī)車檢修人員、數(shù)據(jù)分析人員和機(jī)務(wù)段管理人員，他們的需求分別如下：
1) 機(jī)車檢修人員：通過(guò)機(jī)車走行部狀態(tài)信息和監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果和建議，做出相應(yīng)的檢修決策和計(jì)劃;
2) 數(shù)據(jù)分析人員：具備數(shù)據(jù)完整性查詢功能，能夠從不同維度查詢到配屬機(jī)車走行部的歷史數(shù)據(jù)和檢修信息，結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)以及系統(tǒng)分析結(jié)果，給出更加合理的檢修建議;
3) 機(jī)務(wù)段管理人員：可以直觀有效的對(duì)各線路機(jī)車走行部健康狀態(tài)進(jìn)行跟蹤，及時(shí)處理各類問(wèn)題，確保安全。
基于以上需求，機(jī)車走行部健康智能管理系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)了如下三個(gè)方面的功能：
1) 盡量減少人工分析，降低數(shù)據(jù)分析人員專業(yè)性要求，提高分析準(zhǔn)確度，自動(dòng)分析本趟數(shù)據(jù)，有報(bào)警時(shí)給出處置建議;
2) 建立機(jī)車走行部數(shù)字孿生模型，反映機(jī)車走行部當(dāng)前的健康狀態(tài)，定期深度分析歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)機(jī)車走行部各部件壽命;
3) 提供決策支撐依據(jù)，為制定門限值提供依據(jù)，如根據(jù)車型、速度等級(jí)分階段設(shè)置溫升門限值，并為周期保養(yǎng)提供支撐依據(jù)。
大數(shù)據(jù)助力實(shí)現(xiàn)走行部“狀態(tài)修”
探索修程修制優(yōu)化
系統(tǒng)可以完成對(duì)軸承、齒輪、踏面等關(guān)鍵部位的健康狀態(tài)評(píng)估，用來(lái)輔助支撐維修計(jì)劃的制定和調(diào)整，也就是通常所說(shuō)的“狀態(tài)修”。利用剩余壽命預(yù)測(cè)模型描述診斷對(duì)象全壽命周期，同時(shí)考慮診斷對(duì)象當(dāng)前健康狀態(tài)，對(duì)診斷對(duì)象的剩余使用時(shí)間、剩余使用里程進(jìn)行判斷，給出預(yù)測(cè)結(jié)論，輔助現(xiàn)場(chǎng)開展備品備件、維修計(jì)劃等工作。
修程修制的優(yōu)化是一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程，走行部PHM的應(yīng)用為優(yōu)化走行部的修程修制提供科學(xué)的依據(jù)和切實(shí)可行的方案。雖然，在短時(shí)間內(nèi)很難評(píng)估走行部PHM所能帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益，相信隨著應(yīng)用的逐步深入，會(huì)逐步提升運(yùn)維效率，減少不必要的維修計(jì)劃，降低運(yùn)維成本。
ICT基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)現(xiàn)機(jī)務(wù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀
助力機(jī)輛智能運(yùn)維快速落地
無(wú)論是效率提升還是修程修制的優(yōu)化，都是基于新技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)更加高效的采集、更加智能的分析或者更加深入的挖掘。而為了更好地“駕馭”這些新技術(shù)，需要一個(gè)平臺(tái)對(duì)各種數(shù)字化技術(shù)能力進(jìn)行統(tǒng)一管理，這就是“ICT基礎(chǔ)設(shè)施”的重要價(jià)值體現(xiàn)。融合多種技術(shù)，實(shí)現(xiàn)信息資源和能力的按需調(diào)用，降低對(duì)技術(shù)駕馭的復(fù)雜度。從過(guò)去一個(gè)應(yīng)用需要從多個(gè)組件能力分別獲取，變成現(xiàn)在通過(guò)平臺(tái)能力整體打包封裝，基于業(yè)務(wù)應(yīng)用優(yōu)化組合，統(tǒng)一接口，按需調(diào)用。最終實(shí)現(xiàn)融合數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高效共享，構(gòu)建彈性擴(kuò)展、統(tǒng)一協(xié)同的數(shù)據(jù)底座、持續(xù)沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
未來(lái)除了上述場(chǎng)景外，5G、人工智能、大數(shù)據(jù)等“新基建”在動(dòng)車組車載數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)、車輛5T圖像智能分析、機(jī)車車輛PHM等領(lǐng)域?qū)⒂懈鄳?yīng)用空間，也將為機(jī)輛的運(yùn)維效率提升和降本增效發(fā)揮更多價(jià)值，實(shí)現(xiàn)真正的“智能運(yùn)維”。
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
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