铁路机务大数据应用系统设计研究

朱金永

摘要：随着社会的发展，我国的基础建设的发展也有了显著的提高，铁路工程建设的发展也日新月异。机务系统作为铁路部门的重要运输生产单位，在行业信息化进程中已累积了一定的技术经验。机务系统具有专业门类多、技术领域广、各类信息化系统数据相互孤立、难以互通接口等特点，会造成全路机务信息化系统的运作效率较低，发展不平衡。

关键词：铁路机务;大数据应用;系统设计研究

引言

铁路运输是国民经济的大动脉，它能否良好运行直接决定了国民经济的发展效率，因此，必须保证其安全性与时效性。在铁路安全管理系统中，机务安全的管理工作显得尤为重要，机务安全管理直接影响着铁路运输的整体安全运行，是整个铁路系统中的重中之重。

1铁路机务大数据的特征

铁路机务专业是铁路运输生产的重要行车专业，主要负责铁路各型机车的运用组织、整备保养和综合检修，为客货、行包及专运列车等提供动力牵引，并担当机车乘务员和动车组司机的培养及管理任务。目前我国铁路机务专业诸多业务领域已投入了大量监测检测设备、行车监控装置，以及相关的信息管理系统，有效地提高了作业效率、管理精度，节约了生产成本。同时，通过这些设备和信息系统，机务专业积累了大量的数据，数据类型十分丰富，数据量增长极快。铁路机务大数据的特征主要体现在以下方面。（1）数据总量大。随着新型现代化监测检测设备和信息管理系统的持续投入，机务专业各个运输生产环节已初步完成了信息化建设，逐渐形成了庞大的数据体量。（2）数据类型多。机务专业的数据类型主要包含结构化数据、非结构化数据及半结构化数据。结构化数据主要包括基本台账信息、日常统计信息等。非结构化数据主要包括机车周转运行图、机车设备图纸、监控视频、作业录音等。半结构化数据主要包括事故故障报告、调度命令、作业报单等。（3）数据增长快。随着铁路运输规模的不断扩大，机务运输生产中产生了大量不同类型的数据，特别是非结构化数据占比不断提高，出现了“多源头、井喷式”的数据增长现象。（4）数据间关联性强。机务专业的数据涉及机车运用、检修养护、人员管理等多个业务领域，由于不同的领域之间存在极强的业务联系，使得机务专业的数据间有着很强的关联性，往往“互为因果”、彼此嵌套。

2铁路机务大数据应用系统设计研究

2.1铁路机务行车安全风险管理要点

铁路机务行车安全风险管理工作中，为能有效提升安全风险管理质量，需要把握管理的要点，从以下要点方面加强重视：

其一，识别风险要点。机务行车安全风险管理工作开展当中，涉及到的管理内容比较多样，为能有效保障安全风险管理活动顺利开展，首先就要做好风险识别的工作，针对具体的风险类型加强管理，从而才能保障风险管理活动顺利落实。结合机务行车安全风险危害程度，有大小风险之分，通过和大小风险的特点以及实际风险状况紧密结合起来，必然发生损失问题，这就必然能从整体上提升安全风险管理的质量。

其二，估计风险要点。机务行车安全风险管理工作中为能有效提升风险管理的质量，风险估计也是比较关键的要点，在风险识别中就数据信息采集以及分线造成的损失以及发生概率等进行估计，风险的损失度有高低，风险发生概率也有高低，对发生风险后果也要进行估计，如有的风险是不能承担的，有的是相对不重要的，还有的是能够承担的。只有准确的估计风险，才能有助于提升机务行车的安全。

其三，监控风险要点。铁路机务行车安全风险管理过程中，做好风险监控是比较重要的，由于风险管理的不确定因素比较多，所受到的影响也是比较突出的，监控环节不只是风险应对环节，在整体风险管理当中也要有体现，所以在风险监控方面要能从全局的角度出发，才能有助于保障风险管理的质量。

其四，风险应对要点。机务行车安全风险管理工作实施中，为能有效提升风险管理工作开展质量，在具体的风险应对方面要制定完善可行的应对方案，将风险危害度能降到最低，从而将风险威胁能得以有效消除。

3.2专家系统概况

①机车车载安全防护（6A）系统针对机车的制动系统、高压绝缘、防火、列车供电、走行部、视频等危及安全的重要部件，实现实时安全监测并在安全监测设备的基础上，构建了机车车载系统、地面专家系统一体化的机车安全防护体系。②中国机车远程监测与诊断（CMD）系统具有机车数据采集、传输以及地面专家故障诊断分析等功能，并以此构建安全风险实时防控体系，对在途机车设备运行状态进行远程监测、诊断和故障排除，预估机车运行质量状态，定位机车故障并确定修程，提高机车整备检修效率。③列车控制管理（TCMS）系统。该系统同CMD系统相结合，通过对车载数据进行实时转储和挖掘分析，实现机车特性控制、逻辑控制、故障监视及自我诊断。其具备智能数据关联分析、深度故障诊断、故障预警预测和海量专家知识库等功能。TCMS系统做出的故障诊断和预警信息能够传送到司机操纵台的微机屏，为机车检修与运行安全提供支撑。

3.3机车整备检修

整备及检修作业是机车养护维修的重要作业环节，应深入挖掘与此有关的各类数据，促进机车养护水平的提升。在整备作业方面，一是运用遗传优化、神经网络预测等技术，对燃料信息、用砂信息等数据开展预测分析，在加强机务整备用料信息动态管理的同时提高节支降耗能力;二是通过对整备周转时间、整备平均停时、作业重点等诸多数据项点的分类及聚类分析，开展整备信息24小时管理，为机车交路安排、用工排班等提供支持;三是将整备信息与机车运行信息相关联，对机车整备用料进行预测分析，便于统筹调配，确保整备作业进度。在检修作业方面，一是通过对机车各类修程、故障信息、质量监测信息、配件信息等数据的时序分析，构建机车检修作业的全生命周期数据链;二是运用分类、预测等分析手段，动态监控机车检修中的检备率、检修兑现率、平均停时、入修率、临修定责率等关键指标;三是提取影响机车质量和安全状态的关联因素，以问题防范为导向，引导机车检修工作由计划修逐步向状态修转变，有效提高机车周转效率、提升检修质量、降低检修成本。

3.4加强机务司机的管理

目前机务司机的管理上存在着诸多问题，工作量较大导致部分司机难以应付，侧面反映出部分司机的职业技能尚有待提高。此外，工作交接的马虎也造成了一定的负面影响，比如交接过程中没有清楚传达之前的工作重点，导致部分司机没有按照要求完成工作任务，这一现象在基层车间尤为突出。为解决这一现象，机务管理人员应对机务司机采取严格的考核审查制度，确保司机能符合机务安全管理工作的要求。此外，在机务司机上岗后依然要对其进行定期考核，杜绝其马虎大意、放松警惕可能带来的隐患，不断提高机务司机的综合素质与能力，从而更好地保证机务安全系统及安全操作规范的实施。

结语

综上所述，机务安全管理是铁路安全中的重要一环，它关乎着整个铁路系统的安全运行，因此不容忽视，制定并完善铁路机务安全系统能有效提高铁路运行的安全性。本文对我国铁路机务安全可能存在的风险进行了简单阐述，并提出参考性的改善方法，希望能对铁路安全管理相关部门和相关从业人员有所幫助。充分挖掘铁路机务数据的深层价值，服务于提高机车运用周转效率、改善设备维护质量、保障机车运行安全、改进人员使用现状、完善生产管理手段、提升行业综合效益，为铁路机务专业的运输生产精细化、安全生产智能化、综合管理信息化发展提供了一定的技术支持，有利于大数据技术在机务运输生产中的扎实推广。

参考文献

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