铁路通信大数据应用建设思考

于慕媛

摘 要：铁路通信大数据的应用，实现了专业管理无纸化、设备检修电子化，解决了作业关键环节卡控问题，节省人力、节约成本。通过实际运用，提出了大数据应用建设的3个关键环节：基础数据采集录入、数据审核治理、动态数据共享分析。铁路通信大数据将依托既有数据资源优势，统筹分析，应用大数据这一新理念、新技术，助力提升专业管理。

关键词：大数据 应用 建设

中图分类号：U28 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）06（c）-0012-02

随着信息技术的不断发展和各种新媒体的不断涌现，人类社会迈入了ZB级数据量的“大数据”时代。大容量的数据及其蕴含的无限价值，不但会改变我们的思维，也实时影响着我们的工作和生活，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，即通过“加工”实现数据的增值。大数据正日益对全球生产流通、经济运行机制、社会生活方式、国家治理能力产生重要影响。“交通强国铁路先行”，应用大数据这一新理念、新技术，将有效提升通信专业管理工作，我们既是铁路通信大数据的建设参与者也是大数据的使用受益者。

随着维护生产和管理需求变化不断完善，电务设备变化不断扩展升级。大数据应用全面融入生产和管理环节，现场作业人员一部智能终端可便捷实现维护作业信息的录入，各类设备设施各类动静態数据能及时回传，成为大数据的一个组成部分。现场维护人员和各级管理人员触手可得想要的设备设施信息和统计资料。

1 通信大数据应用建设的几个关键环节

1.1 基础数据采集录入

通信机房地理位置信息、人员基础信息、通信设备、通信线路设备详细信息，通信设备所提供的表明其性能、位置、状态的痕迹数据。如通信网管、动环监控系统等，形成详尽的基础数据信息，供业务管理系统使用。

1.2 数据审核治理

对所有信息进行逐级审核，保证信息真实准确，设备信息缺失、错误等现象，必须通过数据审核治理提升数据价值。

结合设备维护周期和技术装备情况，在各级人员的组织和车间、班组人员的参与下共同完成。目的在于补充缺失的信息、纠正存在的错误、去除重复信息，保持数据的真实性、有效性。

1.3 动态数据共享分析

目前在用通信网管、监测检测系统、生产管理系统中，因厂家、批次等原因，数据的一致性很难保证，这些数据彼此独立、相互封闭，使得数据难以在系统间交流、共享和融合，这就是通信信息孤岛产生的根本原因。通过通信大数据平台与网管等各类监测检测系统间的数据共享交换，必须通过技术手段规范接口接入，主要解决数据的分布性和异构性问题，实现对通信网管数据的共享利用分析，真正服务于运维。

2 推进使用铁路通信大数据的做法

2.1 制定清单，确定各模块负责人

制定使用清单，明确各模块功能及使用达到的目的，确定技术科、车间层面各模块使用负责人，分层抓推进使用效果。

2.2 通过集中培、现场培、重点培推进使用

组织车间干部、工队长全覆盖集中培训后，推进全面使用。根据使用薄弱点，利用工班长培训班再次对36个工队长按需培训，根据薄弱车间、薄弱人员，对使用人员重点培、跟踪培。

2.3 收集解决使用问题，完善修改应用软件

随时收集处理现场使用问题，本着问题能解决的立即解决的原则，满足现场使用，已解决人员信息不能正常派工等后台数据维护问题386件、解决工队整合机构数据维护问题36件、解决维修工作计划表工队日志作业地点不自动代入到工作记录，需手动添加等完善软件问题9件。

3 应用实际效果

3.1 实现专业管理电子化

取消车间工队纸质管理资料。规章文电、设备台账、光缆台账、工作日志、测试等专业管理纳入大数据平台管理，对所有通信设备编制二维码，取消车间工队纸质管理，年节支成本8万元。电子日志实现工作量计分自动统计，规章文电、设备基础台账、图纸信息网上传查阅、干部网上检查指导，大大节省了人力。

3.2 实现设备全寿命周期管理

细化制定设备二维码编制规则，对所有通信设备编制二维码，收集设备详细信息，录入大数据平台，并与手机APP链接，实现了对所有通信设备从开通始用到停用报废的全寿命周期管理。

3.3 实现电子化编制维编制修工作计划表

改变了过去手工编制年月度维修工作计划表，纸质印刷上墙的管理模式，通过建立后台大量基础数据信息，数据校核计算，实现了年月度维修计划电子编制，大大节省了人力。

3.4 实现通信设备检修电子化

利用手机APP检修与通信大数据平台链接，实时上传现场检修数据，取消纸质检修记录，改变过去巡检后手工填记检修记录方式，大大缩减了维修成本，并为后续对检修后设备性能数据积累分析奠定了基础。

3.5 实现了天窗作业关键环节卡控

天窗、计表检修结合手机APP终端操作，通过上传照片及录音文件实现了对天窗作业从提报、准备会、作业中、总结会的全过程掌控。对不开会、开会质量不高问题有了约束卡控手段。解决作业关键环节卡控问题。

3.6 实现了入网作业工具扫码卡控

对工具录入大数据平台，生成二维码，粘贴扫码管理，对入网作业工具实行扫码卡控。

4 目前存在问题

4.1 人员结构老化，对大数据学习使用不主动

维修作业方式从人工手动升级为电子化操作，且对人员检维修进行了精准定位、对检维修进行了全过程卡控，尤其年龄偏大的人员，不主动接受学习，实行强行硬推普及使用。

4.2 未实现数据全量采集

集中监控系统繁杂，专业网管、设备接入不全，且存在交叉重复采集监控，单套专业网管无法满足多个集中监测系统接入需求。由于涉及不同厂家、不同数据库，操作复杂。

4.3 无网区扫码受限问题

部分山区地段因移动信号不好，手机APP扫码检修不顺畅。

5 后期铁路通信大数据应用建设的思考

5.1 解决动态信息采集接口开放性、兼容性的问题

当前通信各类网管系统繁杂、数据源分散、数据结构不一致，要积极协调厂家解决各类网管接口开放性、兼容性的问题，将各类网管数据接入大数据平台，实现动态数据采集分析，形成运维体系。

5.2 运用大数据技术助力专业技术管理

通过数据分析提供维修决策依据。对检维修工作数据进行集中、积累关联分析，根据分析结果实行设备状态修，减少过剩修、盲目修，提高效率，减少作业带来的新隐患。代替大量人工周期性检修检查，对设备的技术状态变化趋势进行预测，发现早期征兆，指导科学检修计划。

5.3 故障工单流程的自动化

大数据平台系统与通信网管系统互联接口的实施，将有助于加强故障工单派发的及时性、准确性，精细化智能化管理，提高效率。

5.4 探索手机APP检修无网覆盖及移动流量费用问题

对既有办公网业务网络与大数据平台进行关联、接口对接，先期解决网络安全风险，利用既有专用通信传输资源，通过各机房WiFi设备，利用既有办公网络对接实现对大数据平台的访问，探索解决无网覆盖扫码及手机APP检修移动流量使用成本问题。

参考文献

[1] 丁洪涛.大数据在移动通信中的应用研究[J].中国新通信，2016（11）：97.

[2] 余海波.大数据在电信移动通信网络优化中的应用[J].广西通信技术，2014（4）：8-11.

[3] 党永亮.大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究[D].华中师范大学，2015.