挖掘数据价值提升运输安全系数.docx

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挖掘数据价值提升运输安全系数

挖掘数据价值提升运输安全系数

——关于朔黄铁路机务系统数据中心应用的调研报告

概述

每年两会召开之际，国家统计局就会发布上一年度国民经济和社会发展统计公报，从这份公报中我们就可以了解过去一年中国各个行业的数据和基本简况，这是大数据最为直观的应用。

在我们的生活中，越来越多的出现了“云计算”、“大数据”这些热词；越来越多的用到了“XX云盘”、“乐视云盘”、“３６０云盘”这些实用软件。

那么究竟数据能为我们的工作带来哪些便利，我们应该怎样利用这些庞大的数据来指导工作呢？

数据会产生什么价值？

通过对海量数据的智能存储、智能挖掘和智能分析，将巨量、离散、碎片化的数据加工形成具有商业价值的数据处理技术，用以帮助企业更准确地做出趋势判断、进行精准营销，从而利用数据的整合与预测精细化运营，实现成本的控制与利益的最大化。

“客运高速，货运重载”是当今铁路发展的大趋势，朔黄铁路作为国家西煤东运的第二条大动脉，一直走在国内重载铁路行业前列。

朔黄铁路作为一个巨大的运输载体，所涉及车、机、供、电、辆各专业每时每刻都有大量的数据产生。

如果能够利用好这些数据信息，将为朔黄铁路的高效发展起到极大的促进作用。

比如，我们常常提到的铁路状态检修，目前我们还缺少可靠的方法来预测设备状态，没有一个有效的手段来预测或检测设备处于一个怎样的状态。

只能按照“计划”任务进行维修，这种方法效率低下，也会造成材料的浪费，并不科学。

而大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。

相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。

我们只需把这些数据转换成大数据相关分析所需要的“数据”，并辅之以相关关系的数学模型，就可以得出设备处于什么“状态”，便于安排维修计划，从而达到提升设备维修效率，提高设备检修质量，降低设备运行出现问题的概率。

随着朔黄铁路新建LTE宽带移动通信工程通过验收、朔黄铁路基本具备开通30吨轴重重载列车的条件、LTE-R系统可以克服克服无线网络带宽窄及信号场强覆盖受限等重大科研工程取得实质性突破；随着朔黄线运能的逐年提升，发车间隔逐渐饱和，途停对整个公司的运行效率将造成很大影响，这就势必对机车运行质量提出了更高要求。

机辆分公司提出建设四大体系：

机务运行、机车检修、设备维护、综合保障，其中以“安全信息精准权威，安全设备质量稳定”为核心的“设备维护体系”中的机务综合数据分析室就是依托于大数据建设应用而生。

综合数据分析室就是通过发挥科技保安的作用，用质量可靠的行车安全装备和精准详实的数据分析全面保障列车开行安全通畅。

扎实严谨卡控设备质量，及时准确分析行车数据。

旨在打造出一支数据全面详实、信息精准权威、资源集中共享的大数据管理团队。

主要解决机务信息分散、数据无法有效利用的问题。

将大数据的概念具体化，创新化，通过高科技设备与软件对海量数据进行分析与挖掘，控制物资成本与时间成本，提高自身的竞争优势，从而巩固和扩大市场份额，实现可持续发展。

一、数据中心运行情况

综合数据分析室成立于2015年1月1日，通过整合机务系统数据信息资源，综合数据分析室分析工程涵盖机车运用安全、设备质量和综合数据三大方面，十二个分析项点的数据。

相关数据的转储、收集、分析、反馈功能已经完成，并形成闭环用于指导实际生产，推进机务系统大数据建设，发挥数据作用，指导机车设备维修和安全行车，取得了初步成效。

机务综合数据分析室是一个数据平台，它本着“数据集中、信息共享、综合分析、安全保障”的数据分析理念，收集朔黄铁路公司在机务专业的各种数据信息，通过集中整合、深入分析，形成各种专业报表，定期发布，实现信息共享。

为相关部门做好设备维护和现场作业管理提供信息服务，为朔黄铁路公司安全管理工作提供全面、集中、及时的机务综合信息。

共计十二个专业分析模块，这十二个模块的数据构成了大数据框架，其大体分为数据收集、数据分析、信息汇总三部分构成。

1.数据收集：

准确及时地掌握数据来源才能利用数据为生产服务。

朔黄铁路全线设置神池南、肃宁北、黄骅港三个转储检测点，当机车入库整备时，库检人员将所有行车数据进行转储，并通过公司内网上传到服务器中存储。

数据收集的时效性非常重要，目前依靠的还是人工转储的作业方式，今后将逐步采用无线传输技术对数据进行实时传输，极大提高数据利用率，为后续数据的分析汇总奠定坚实的基础。

2.数据分析：

转储数据后，十二个专业模块分别对数据进行深度挖掘分析。

这些数据分析既包括某个设备部件的运行记录分析，又包括对机车整体运行状态的分析。

通过分析这些数据，再现机车运行状态。

这就要求每一位综合分析员都必须熟悉本专业模块的分析流程，将本专业数据快速高效的分析出结果。

除此之外，每个综合分析员还要了解其它模块的相关知识，从本模块分析出的问题关联到其他模块，找寻出各个模块的联系，探挖机车运行中的安全隐患，由事后分析变为提前预判。

3.信息汇总：

当每一位分析员把每一个专业模块深度挖掘以后，结合相关各专业模块的分析结果，经过综合汇总后形成统一的、可利用的、综合性强的数据分析报告。

根据综合数据分析报告，再现机车运行状态，预判出机车存在的安全隐患或直接指出机车故障点。

将综合分析报告反馈至相关部门，解决机车存在问题，保证机车质量，促进运输安全。

二、数据中心作业方式

（一）整合数据资源，搭建分析平台。

机务综合数据分析室就是将零散的数据资源集中整合，收集各类机务系统数据信息，实现信息实时共享和发布，为机车设备维护和现场作业管理提供数据信息服务，为分公司安全管理提供全面、集中、及时的机务综合数据信息。

（二）构筑分析体系，建立系统数据库。

按照先期整合数据、后期逐步发挥数据决策参考作用的思路，机辆分公司对机务系统所涉及的数据进行梳理，并形成了一定的体系。

目前，机务系统大数据库主要包含的数据有三大类，即机车运行安全、设备质量和综合数据，基本涵盖了当前机辆分公司机务系统所涉及的安全、质量业务数据。

此外，运行安全数据包括列车运行监控记录装置（LKJ）数据、视频数据、语音记录数据和列尾车载记录数据；设备质量数据包括安全装备质量数据、机车走行部监测装置数据、机车网络数据、车顶图像检测数据和机车碎修数据；综合数据包括红外线预警数据、肃宁北机车调度室重要行车信息数据和机车统计数据。

（三）畅通发布渠道，形成闭环管理。

综合数据信息运转主要有四个环节，即数据采集、传输、分析、利用四个环节。

数据采集环节，由列车运行监控记录装置（LKJ）、机车走行部监测装置等机车运行状态监测设备实时采集数据。

数据传输环节，列车运行监控记录装置（LKJ）数据通过分公司现有平台实时上传至服务器，其它模块数据通过人工转储、截取等方式获取。

数据分析环节、利用环节，机务综合数据分析室设立分析大厅，分别由LKJ运行数据分析、安全装备数据质量分析等综合分析员分析处理各模块数据，数据分析结果通过日报、旬报、月报、年报的形式统一发布，机辆分公司、联合运输单位的运用和设备检修部门获取相关信息后第一时间进行处理，并反馈至安监室进行收口。

同时，机务综合数据分析室还定期对一段时间内的机车运用安全和设备质量数据进行关联性分析，得出机车运用安全和设备质量方面存在的倾向性问题，反馈给机车检修、运用单位，以作为机车检修、运用单位开展设备维护、优化机车操纵方案和加强机车乘务员培训的依据。

三、数据的效益和价值

（一）暴露问题，及时整改

目前综合数据分析结果通过日报、旬报、月报、年报的形式进行向各部门反馈列车运行安全问题，主要暴露实现机务系统与行车安全、设备维护、机车检修相关系统的数据存储、处理、控制、冗余功能；满足后期对机车健康状态、人员健康状态、机车关键部件在线状态、机车在线故障处理指导、非正常行车指导等功能；对两万吨重载列车的模式化操纵、智能操纵提供数据支撑；

（二）提供数据，做出决策依据

借助数据中心数据量大、统计分析功能强大的特点，向各部门提供涉及管理类、设备类、环境类的数据统计结果：

通过数据分析，找到乘务员超劳关键环节；发现乘务员操作习惯，为平稳化操纵提供依据；统一机车各类设备的时间；统一机务各系统基础信息，例如，人员信息、机车信息等等；利用数据分析信息，总结指导乘务员在中间站调车作业关键点；使用第三方处理软件实现智能分析，避免重复分析工作量；根据机车运用质量状态基础信息，梳理影响列车安全运行的事件。

四、存在的问题

（一）人员培训：

综合数据分析室成员经过一年半左右的时间，大多数综合分析员已经具备多模块联合分析能力，但距离综合数据深度挖掘分析还具有较大的距离。

接下来的培训首先应进行理念培养：

综合分析中的大数据分析工作目前还在摸索阶段，各个模块数据的深度关联分析能力亟待提高。

其次机车网络数据分析培训：

神华号交流机车的模块化和集成化程度高，相关软件功能和系统说明并未公开，这方面的分析能力明显偏弱，急需专门针对机车网络数据进行培训学习。

提高分析员的能力，也有助于其他综合分析员知识面的拓展。

（二）信息发布

目前机务综合数据分析室的日报还是通过中心内网进行发布，无法形成定向发布反馈功能，需要尽快建立统一发布平台，通过权限管理来进行日报发送，形成闭环管理，发挥数据分析结果的价值。

目前株所综合信息发布平台人员已经进行了进行了前期调研，针对现阶段的信息发布形式，需加快平台建设进度，建立综合信息发布平台。

（三）信息化建设

综合数据分析室的数据传输通道还有待完善，除LKJ数据外，其他各模块的数据获取都是人工转储，未能实现网络无线传输、批量下载等功能，存在智能化程度低、转储效率低、数据丢失和不完整等问题。

建议要充分利好当前新型无线宽带通信系统（LTE-R），做一个集中数据下载平台，供数据实时、无线、准确下载传输，实现资源共享。

五、数据中心未来展望

（一）数据集中，综合分析价值高。

机务综合信息分析室及其他一级分析人员要加强对数据分析结论的认定，减少对数据的重复分析。

实现人员监控管理系统，根据乘务员备班休息状态，结合人体生物三节率对是否达到出乘条件进行监测，值乘作业中乘务员身体机能情况是否能够达到继续值乘作业要求，不具备条件时进行车对地反馈。

机车发生机故、途停，需建立机车与信息台的视频通道，同事将机车数据传回信息台，以便分析故障原因，协助乘务员正确处理。

实现碎修的在线提票、交流车临修在线提票功能。

（二）信息量大，规律更加明显。

系统通过数据自动检测、分析事件，通过系统控制列车在前方站或就地停车，以减少因人的不安全行为或判断失误造成事态扩大；通过大量数据分析指导有利于提高日常基础管理。

建立各类数据信息的发布平台，实现联运单位与大数据平台的融合与共享。

实现对在线机车关键部件的动态监测，例如，走行部、主断、车钩等关键部件进行监测、分析，提供相关信息给机车乘务员。

（三）数据来源广，全面掌握列车运行。

通过乘务通设备的全线联网，实现自动签点、提前预警、提前提票组织碎修等工作；交、直流机车出现机车故障时，自动显示故障处所及处理方法。

目前交流机车IDU显示屏可显示机车故障处所但不能提供处理办法，直流机车原微机屏有此项功能，但功能不完善。

平稳操纵系统及其他设备安装时建议提前规划，并充分征求运用人员建议，同时对后期的维护等制度要及时下发。

加快视频分析交接进度，根据人员、设备情况分步进行。

建议成立综合信息指挥系统。

（四）智能分析，多上设备少用人。

实现机车安防视频提前建模、计算。

对列车在线进行智能分析，对机车乘务员的违章信息进行抓拍、预警，自动回传；提供无线传输通道并单独存储，利用移动存储设备进行下载分析。

（五）提升分析水平，深度挖掘数据价值。

从基础分析、模块分析、专项分析的基础上找寻出各个模块的联系，探究出机车运行中的安全隐患，由事后分析变为提前预判。

摒弃旧有学习习惯，纠正进取心不强，不求有功，但求无过，工作满足于能应付，停留于一般化的思想。

要始终坚持对工作高标准、严要求，积极营造比、学、超的氛围，由被动学变为主动学。

当每一位分析员真正能把每一个专业模块拿下后，就能有效地把各个专业模块的数据从海量的数据库中剥离出来，形成一个统一的、可利用的、综合性强的数据分析报告。

版权申明

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