隨著近年來鄭徐、滬昆、寶蘭、石濟等多條高鐵的開通，我國“四縱四橫”高鐵網基本成型，成為世界上唯一高鐵成網運行的國家。我國發(fā)布的《中長期鐵路網規(guī)劃》中指出，要在“四縱四橫”的基礎上打造“八縱八橫”，實現(xiàn)相鄰大中城市間1~4小時交通圈、城市群內0.5~2小時交通圈。到2030年，中國鐵路網運營里程將達到20萬公里左右，其中高速鐵路長達4.5萬公里。

在此背景下，近日中車青島四方機車車輛股份有限公司（簡稱中車四方）副總經理、總工程師梁建英在第281場工程科技論壇上對《高科技與產業(yè)化》記者表示：“我國鐵路事業(yè)的蓬勃發(fā)展給軌道交通裝備的后續(xù)服務帶來了嚴峻挑戰(zhàn)，高速動車組的運維能力面臨著各種挑戰(zhàn)。如何在大數據與人工智能時代，提升動車組的運維能力已經成為我們關注的重點?！?/p>

中國國土面積幅員遼闊，鐵路網絡縱橫超過5000公里，馳騁的列車需要在高寒、高熱、高濕等極端自然環(huán)境中穿行，而且還要適應不同的線路。

梁建英舉例道：“比如武廣高鐵全程長達1068公里，共有226個隧道。在任何線路與環(huán)境下，都要求列車能全時全域全天候安全的運行。而且，載客量大也給列車后續(xù)服務如為用戶提供快速響應、及時處理問題等，提出了巨大的挑戰(zhàn)?！?/p>

目前，高鐵動車組的檢修基本上為“計劃加故障修”的形式，沒有依據動車組運行工況和零部件性能衰弱對列車的影響做到“預測修”，這樣往往會造成“過度修”。

梁建英指出，這給車輛整體檢修作業(yè)、檢修周期以及檢修成本，都帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)。此外，如今海外購買動車的國家都要求能實現(xiàn)本土化，現(xiàn)有的勞動密集型的檢修模式也不適合高鐵技術的對外輸出。

“如何從粗獷檢修模式向精細化檢修模式轉變，如何從成本相對較高的模式向成本低檢修模式轉變，以及如何從計劃修向狀態(tài)修或預測修轉變，是我們同時面臨的幾個難題?！?/p>

高速動車組是一個復雜的系統(tǒng)，有九大關鍵技術、十大核心配套技術，其中核心零部件高達4萬多個，構成一列動車組的零部件逾百萬個。列車檢測源頭也非常密集，需要檢測大量的信號，一列動車組每天因此所產生的數據高達幾十GB。而且，在進行數據維護或者提升運維管理能力時，需要同時收集列車實時狀態(tài)和內部靜態(tài)數據并進行有效融合。梁建英指出，列車海量的數據對挖掘技術也提出了新的挑戰(zhàn)。

近年來，大數據與人工智能已經遍布各個行業(yè)，在高鐵動車組的運維中自然也擔任了重要角色。

梁建英指出，國內外的工業(yè)企業(yè)和軟件龍頭企業(yè)都在快速布局大數據技術與應用，如GE、西門子、ABB，三一重工、航天科工等都建立了自己的大數據應用分析平臺。

她認為，大數據應用在動車組運維中，能提高軌道交通運營與安全綜合保障的水平。前期設計時應為大數據的應用匹配良好的環(huán)境，這也是面向智能化的可實施的基本條件即數字化。

“從設計到生產制造、檢驗檢測以及交付、運營，應當實現(xiàn)全數字化驅動。同時，還要實現(xiàn)對車輛關鍵系統(tǒng)和部件狀態(tài)的監(jiān)測和診斷的基本需求。而從服務用戶的角度看，需要對售出的產品進行預測性維修及健康狀況、剩余壽命的評估等，這樣才能滿足今后遠程運維服務的要求?！?/p>

此外，當前中國大陸地區(qū)動車組保有量約為3100組左右。面對如此大的保有量，如何實現(xiàn)配件服務的可共享化，也是運維過程中必須考慮的問題。

環(huán)顧全球知名企業(yè)，也都在加速建設大數據平臺并推進人工智能領域的研發(fā)。如德國西門子公司正依托Mindsphere平臺，深耕軌道交通大數據應用，推出數據傳輸解決方案、建立開發(fā)式數字系統(tǒng)，并推出了數字化雙胞胎等產品，全方位借助人工智能技術提升列車智能化、數字化，積極優(yōu)化列車維護的應用性與可靠性。

阿爾斯通也開發(fā)了HealthHub系統(tǒng)，用于分析列車和基礎設施數據，實時評估關鍵部件健康狀態(tài)、剩余壽命并為維護計劃排程優(yōu)化等。阿爾斯通通過使用HealthHub系統(tǒng)，使成本降低15%、維護時間也降低85%。

梁建英表示：“工業(yè)大數據在未來兩到三年內將迎來戰(zhàn)略發(fā)展的窗口期，企業(yè)如何利用大數據來實現(xiàn)自身轉型與升級，是值得每個企業(yè)深思的問題?！?/p>

在此背景下，中車四方在軌道交通裝備發(fā)展以及動車組智能化、大數據應用領域也有著自己的思考，并開展了一系列的工作。梁建英說：“我們的設想是以主機企業(yè)為主體、以車輛裝備為核心，構建數字化的運維體系與推送服務?！?/p>

她認為，作為載人工具的車輛，其安全與否決定了乘車人和周圍所有設備之間的關系?！拔覀兿Ｍ軌驑嫿ㄟ@樣一個系統(tǒng)，即將列車研發(fā)數據、檢修數據、線路特征數據及環(huán)境數據等，通過標準化的數據傳輸推送到大數據平臺上，然后再開展數據的分析、整合、挖掘與處理，以實現(xiàn)應用的需求?！?/p>

同時還要實現(xiàn)對在線運營車輛故障的可預測性，并對所有關鍵部件做到預測性的維修?！拔覀兛梢韵蛴脩籼峁┛梢暬?、虛擬的互助維修方式，并對用戶進行遠程云端的培訓；也可以為用戶構建配件一體化的配送模式，只要將基本數據和典型數據清理出來，就可以向用戶、供應商和企業(yè)內部智能單位推送信息?！?/p>

當前，梁建英與中車四方的研發(fā)團隊從動車組車輛維修和運營的特點入手，通過預測性維修、配件服務、業(yè)務協(xié)同等六個方面提升動車組運維模式，力圖突破現(xiàn)有運維模式在時間與空間上的制約，實現(xiàn)智能、高效、協(xié)同的運維模式。

要實現(xiàn)這一目標，梁建英指出，首先需建構故障診斷和健康管理平臺，讓現(xiàn)有的維修模式從“計劃修”向“預測修”轉變；其次構建交互式與互聯(lián)網化的資料管理平臺，用以提升資料的共享性。同時，打破中車四方常態(tài)的配件儲備模式，構建新型的配件一體化、向電商轉化的服務平臺，并構建虛擬可視化的遠程指導，提高與用戶間的指導與快速協(xié)同作業(yè)。

“尤其是當列車遇到問題時，中車四方應急指揮中心或者技術專家可快速地參與故障分析的現(xiàn)場，通過遠程迅速指導用戶應對，以避免問題的擴大。最后還需要打造增值服務平臺，給用戶提供最好的維修建議方案，減少和降低用戶在整個運行維護過程中的費用和周期?！?/p>

目前，中車四方正圍繞高速列車建立數據采集、傳輸、管理與挖掘系統(tǒng)，并運用開發(fā)一體化平臺實現(xiàn)動車組運營模式的提升。梁建英表示，中車四方正依據列車基本性能分析構成列車的關鍵系統(tǒng)和部件，以此來布置列車的測試；通過現(xiàn)有智能傳感技術和邊緣計算技術等獲取基本數據，再以基于復雜多元數據的差異化傳送方式推送至大數據平臺，并進行整合治理，以開發(fā)與優(yōu)化部署模型。同時，依據中車四方業(yè)務的需求開發(fā)應用系統(tǒng)，進行故障預測、健康管理、配件一體化管理、遠程協(xié)同、在線培訓服務的推送等開發(fā)工作。

近年來中國綜合交通的快速發(fā)展，對交通裝備多元化的需求也提上了日程。在梁建英看來，未來軌道交通的主題應當圍繞“安全、效能和品質”三個維度，在全壽命周期服務、多樣定制、環(huán)境適應性、可持續(xù)發(fā)展和人員環(huán)境改善的需求上，在安全、智能、綠色、多元、人因等方面持續(xù)創(chuàng)新與應用。

梁建英指出：“人工智能在其中扮演著非常重要的角色。必須以智能化為核心，把智能放入軌道交通裝備大系統(tǒng)當中，和周圍設備、基礎設施以及環(huán)境、線路等進行綜合處理，才能實現(xiàn)安全運行?！?/p>

她認為，這需要全行業(yè)共同構建數據聯(lián)盟，讓數據實現(xiàn)共享并且產生價值，需要構建基礎設施，移動裝備、運營指揮等五位一體的數據中心，統(tǒng)籌數據管理、資源配置還有保障安全、監(jiān)測管理與服務。

在大數據應用領域，用戶最關心的自然是如何安全運營并降低運營成本，其次便是服務與性能的提升。而對中車四方等主機廠來說，最主要的需求自然是產品優(yōu)化、制造效率提升、供應鏈優(yōu)化以及持續(xù)的定單保障等。

“實際上，大數據和人工智能技術在軌道交通行業(yè)當中的深度應用，可為實現(xiàn)用戶和主機廠的目標提供必要的保障。無論是用戶還是主機廠，如何把大數據和人工智能技術應用在公司的經營管理上，也是需要思考的重要問題?！绷航ㄓ⒄f。

所有產品的智能化都需要針對其全壽命周期，從產品研發(fā)到制造再到車輛設備的配制乃至整個車輛服務的保障、車輛的調度等，都應做到全方位的智能化，這樣才能在產品全生命周期內達到降低成本、安全運行的目標。

梁建英表示：“將來智能化列車應當具備自感知、自識別、自決策、自學習等功能，并且通過動車組行車、運維、監(jiān)控、旅客服務的智能化保證智能安全，提升乘客出行的體驗?！?/p>

她總結道，未來軌道交通裝備正朝著更加安全、綠色、高效、智能的方向發(fā)展，以物聯(lián)網、大數據、人工智能、新材料為代表的新興技術與軌道交通的深度融合，將是構建下一代軌道交通服務模式和技術體系的主要途徑。