近期，隨著國家“新基建”的政策出臺，以5G、人工智能、大數據等技術為代表的“新基建”與傳統基建的結合，將成為未來國家的重點建設方向。“交通強國、鐵路先行”，鐵路作為傳統基建的典型代表，在與“新基建”的結合方面已經率先開展了大量的探索和嘗試。其中，在鐵路機車車輛運維領域，也不乏成功案例。
近年來，我國鐵路機車車輛裝備的現代化已經取得長足發展，以復興號動車組為標誌的新一代鐵路移動裝備各項技術指標已處於世界領先水平。但是在機輛的運維領域，目前還存在很多大量人工作業的場景，如：車載數據轉儲、6A視頻、5T圖像分析等，需要投入大量人力物力，工作強度大且效率低，而且還可能因為人為疏漏導致一些安全隱患。因此，在強烈的業務驅動下，鐵路機輛工作者勇於探索、大膽創新，越來越多的新技術被應用到機輛運維領域來。比如：西安機務段通過“5G+AI+大數據” 的技術，實現了機車6A視頻的自動轉儲和視頻智能分析，以及機車走行部健康智能管理，提升了機務整備、檢修效率和運用安全管理水平。
5G代替人工實現機務車載數據高速轉儲
目前，機務6A視頻數據主要靠人工通過U盤轉儲，一般機務段需要配備4-6名專職人員處理。除了拷貝數據外，還需要進行U盤的管理，比如：數據拷貝完成後還需對U盤進行格式化和重新寫入License；在機車乘務員出勤時，還需要配發U盤並做好登記，機車乘務員還需要把U盤再插回機車上，整個過程非常麻煩。另外，由於U盤的頻繁插拔，導致車載6A視頻單板的故障率更高。採用5G轉儲方案後，以上問題都迎刃而解。當機車進入機務段咽喉區軌旁5G基站的覆蓋範圍後，機車車載5G終端會自動與之建立連接，並自動完成數據轉儲，整個過程一般不超過3分鐘（平均1分鐘能完成10GB作業的數據）。因此，
5G技術的應用，提升了機務段的整備效率，減少了不必要的設備成本開支。
AI視頻分析輔助機車乘務員管理更安全、更高效
數據順利轉儲到地面以後，更為重要的是需要考慮如何分析。當前，每個機務段專門有30-50人左右的團隊，進行機務數據的人工分析。以往6A視頻都是通過人工“肉眼”抽查的方式，不僅效率低而且不能全面覆蓋。假如每個人每天能抽查18趟車的視頻數據，差不多有200-300小時的視頻錄像。人工要看完這麼多視頻是不現實的，只能根據LKJ關鍵項點，比如進出站、通過信號機、臨時限速等，匹配到對應時間段的視頻，然後看這段時間乘務員是否有違規行為，主要是一些手勢類的動作是否規範。但是，對於一些安全風險更高的行為，比如：玩手機、頻繁的扭頭閒聊等瞭望類的場景，通過關聯LKJ關鍵項點的方式是很難發現的。通過AI技術，對所有項點進行機器學習，訓練出智能識別模型，讓機器“記住”行為特徵並持續訓練、優化算法。在AI的幫助下，可以大大提升視頻分析人員的工作效率，更好地保障了機務運用安全。
大數據助力機車走行部PHM應用
除了6A視頻數據外，機務車載大量的價值數據，目前主要實現了簡單的狀態告警，並沒有給出針對性的建議，需要人工打開系統靠個人經驗去分析下一步應該做什麼。目前，大多數系統都還處於“半自動”狀態，仍然需要大量的人工操作和分析。機車走行部健康智能管理系統，改變了上述的數據分析現狀，實現了車載走行部數據的深度挖掘。
機車走行部健康智能管理系統，面向的用戶主要分為三類：機車檢修人員、數據分析人員和機務段管理人員，他們的需求分別如下：
1) 機車檢修人員：通過機車走行部狀態信息和監測數據的分析結果和建議，做出相應的檢修決策和計劃；
2) 數據分析人員：具備數據完整性查詢功能，能夠從不同維度查詢到配屬機車走行部的歷史數據和檢修信息，結合自身經驗以及系統分析結果，給出更加合理的檢修建議；
3) 機務段管理人員：可以直觀有效的對各線路機車走行部健康狀態進行跟蹤，及時處理各類問題，確保安全。
基於以上需求，機車走行部健康智能管理系統主要實現瞭如下三個方面的功能：
1) 儘量減少人工分析，降低數據分析人員專業性要求，提高分析準確度，自動分析本趟數據，有報警時給出處置建議；
2) 建立機車走行部數字孿生模型，反映機車走行部當前的健康狀態，定期深度分析歷史數據，預測機車走行部各部件壽命；
3) 提供決策支撐依據，為制定門限值提供依據，如根據車型、速度等級分階段設置溫升門限值，併為週期保養提供支撐依據。
大數據助力實現走行部“狀態修”探索修程修制優化
系統可以完成對軸承、齒輪、踏面等關鍵部位的健康狀態評估，用來輔助支撐維修計劃的制定和調整，也就是通常所說的“狀態修”。利用剩餘壽命預測模型描述診斷對象全壽命週期，同時考慮診斷對象當前健康狀態，對診斷對象的剩餘使用時間、剩餘使用里程進行判斷，給出預測結論，輔助現場開展備品備件、維修計劃等工作。
修程修制的優化是一個循序漸進的過程，走行部PHM的應用為優化走行部的修程修制提供科學的依據和切實可行的方案。雖然，在短時間內很難評估走行部PHM所能帶來的經濟效益，相信隨著應用的逐步深入，會逐步提升運維效率，減少不必要的維修計劃，降低運維成本。
ICT基礎設施實現機務數據資產沉澱助力機輛智能運維快速落地
無論是效率提升還是修程修制的優化，都是基於新技術實現對數據更加高效的採集、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，需要一個平臺對各種數字化技術能力進行統一管理，這就是“ICT基礎設施”的重要價值體現。融合多種技術，實現信息資源和能力的按需調用，降低對技術駕馭的複雜度。從過去一個應用需要從多個組件能力分別獲取，變成現在通過平臺能力整體打包封裝，基於業務應用優化組合，統一接口，按需調用。最終實現融合數據、標準統一，實現數據高效共享，構建彈性擴展、統一協同的數據底座、持續沉澱數據資產。
未來除了上述場景外，5G、人工智能、大數據等“新基建”在動車組車載數據轉儲、車輛5T圖像智能分析、機車車輛PHM等領域將有更多應用空間，也將為機輛的運維效率提升和降本增效發揮更多價值，實現真正的“智能運維”。
活動預告
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