基石炼金｜轨交运维智能化助力后市场大发展

● 随着投资建设的逐渐完成，运营维保线路将持续增长，运营维修保养后市场有望成为轨道交通行业最具发展前景、空间最大的产业环节。铁路市场方面，《轨道交通智能运维与创新平台建设》显示，轨道交通维保市场约占轨道交通、装备市场总规模的4%，预测2020年铁路机车车辆维保市场规模将达到约2000亿元。城轨市场方面，考虑重置成本为每公里平均造价10亿元，按照2.5%测算，2020年我国城市轨道交通运营维保后市场规模约为1886亿元。

● 大数据、人工智能等技术与交通行业深度融合一直是行业热点，通过构建轨交智能运维系统和平台，将传统的周期性计划修转变为基于测试分析的状态修和基于评估先验的预知修，将传统以人工为主的运维管理转变为自动化、信息化的智能监测维护方式，降低运维成本，提升运营效率。

● 铁路运营检修装备系统的智能化、数据化、信息化日趋成熟，各类检修机器人逐步推广应用，开创了轨道交通智能运营维保的先河；城市轨道交通整条线路的维护保养工作还基于大量人员的现场作业，以智能化装备替代人工的工作刚刚起步，仅有少数地铁运营公司进行了相关领域的尝试。

● 在运维的行业格局方面，铁路领域一般由中国铁路总公司负责，行业壁垒较高，拥有雄厚研发实力、先进技术、可靠产品和丰富经验的企业才能符合客户的招标要求，神州高铁、思维列控、鼎汉技术、运达科技等竞争实力较强。城市轨道交通领域运营维保专业化进程更快，原有装备将逐步完成智能升级，新建体系将直接采用智能化的运营检修维护装备，智能运营检修维护装备提供商将迎来巨大的发展机遇。

一、铁路市场

以“机器人+大数据”为核心，将下一代工业互联网技术融入轨道交通运营维护领域，全面推进车辆检修无人工厂、桥隧线路无人巡检、供电变电无人值守等项目的落地，实现轨道交通运营维护智能化的升级。

（1）智能设备：机器人/无人运维落地，实现运维人员成本最小化

智能机器人技术融合了机器人、物联网、视觉、计算机算法等交叉学科，给予机器人能识别的“智能眼”、可分析判断的“智能脑”、能被手和脑能指挥的“智能手”，实现机器人对故障能自动判别、捕获和报警，从而实现了由机器人代替人。

● 无人检修工厂

随着轨道交通运营里程数及车辆保有量的增加，运营维护成本和质量成为最大的痛点，无人检修工厂将对于劳动强度大、安全风险高、作业环境恶劣、劳动用工多的检修作业工作，以机器人代替人。通过机器人的标准化、规范化作业，数据修车系统的指导决策，保证了检修质量，提高检修效率，降低成本。目前，车底机器人、车顶机器人、智能洗车机已经代替部分人工；数据修车系统已经初步实现预测、监控、评定等决策，指导作业生产。随后，将逐步推进机器人集群的单元系统检修无人化，结合大数据及工业互联网技术，通过数据实时控制、机器人对话互动等，实现数据检车与数据修车，打造覆盖全作业范围、全作业流程的轨道交通智能无人检修工厂。

● 无人巡检线路

利用人工智能和大数据实现整条轨道交通线路的智能监测、检测、检修，降低长距离、复杂天气下的线路值守隐患，提高安全系数，降低人工成本。以线路检测机器人、线路探伤机器人、攀爬机器人和无人机等智能设备为依托，建立钢轨履历档案和健康档案，搭建钢轨从建设到维护的全生命周期综合管理平台，通过时间纬度（实时）和物理纬度（实地），对钢轨的内部缺陷、外形尺寸等进行实时、实地监测，为钢轨全寿命维护管理过程提供精准和智能分析。

● 无人值守变电站

智能巡检机器人将颠覆传统的人工巡视巡检模式，通过机器人的“智能眼”、“智慧脑”，对变电站的设备状态进行监控，不仅代替人工的巡查作业，而且将变电站设备状态变化趋势通过数据统计分析，提前预测设备故障并及时预警，不仅全天候、全自动巡检当前故障，而且对变电站设备健康状态进行分析，降低设备故障率，且有效降低劳动强度和变电站运维成本。

（2）产业大数据：互联网+轨道交通，信息化技术大力推广

大数据挖掘技术实现车辆精准运维，提升检修质量，降低运营成本。针对检修数据开发了统计、分析的系统平台，平台打通了运用、整备、检修、设备、物料等业务的数据链，并将数据资料深度融合。上海铁路局创新性地研发成功了数据修车系统。该系统将人、机、料、法、环各环节的有机关联，进行统计分析和检修诊断，初步实现了修前预测、修中监控、修后评定的效果，有效的达到了检修的质量控制，提升了作业效率，降低了运维成本。

工业级智慧网络保障了数据安全和海量数据的传输通道，是智能时代大数据的应用的基础。2017年12月，拥有自主知识产权的“973”专利—智慧协同网络及应用技术荣获国家科技发明二等奖，该技术实现多网融合、智慧协同，提升网络传输速率。目前，依托该技术研发的智慧网络大容量传输系统已经在兰州铁路局试验成功，数据传输最高速率240M、平均速率200M，是传统Wifi的6-9倍，是LTE传输速率的6倍。

二、城轨市场

（1）北京地铁：“3+1”的智能运维体系设计

依据运营管理的需求和目前监测技术手段的发展水平，北京地铁提出构建车辆专业“3+1”体系框架。

▲ 北京市轨道交通车辆智能运维系统框架

其中“3”指的是列车走行部监测平台、TCMS（列车控制与管理系统）数据监测平台、列车能耗计量平台。“1”是指维修现场的生产数据管理系统。这3个平台中包括了针对列车机械部位的车载走行部监测数据和轨旁设备的监测数据，还涉及了列车电气子系统的TCMS数据信息，另外还有车载能耗计量数据内容，基本可以涵盖车辆80%以上的关键参数指标。现场生产数据管理系统主要以员工手持的巡检PDA设备为载体，记录生产过程的各个检查节点信息。数据内容包括巡检点位、检测数据报表、故障拍照图像、故障修复工时记录、部件更换及库存信息等。

3个分析平台和1个管理系统可以形成较为立体的车辆专业智能运维体系框架。数据分析平台的检测结果为现场管理提供维修预测参考，同时现场管理系统的人工巡检结果可以与在线监测数据进行比对校验，更加完善和精准相关检测指标。

车辆走行部监测平台包括车载监测数据和轨旁设备监测数据两部分。TCMS数据监测平台基于列车网络控制系统而建立，在逐步完善列车自身监控范围的同时，附以实时数据上传功能和数据分析建模技术的应用。原TCMS自带能耗监测功能，但由于传感器精度较低，造成能耗计量数据误差较大，不能作为计量级使用。所以在智能运维体系架构中应涵盖能耗监测管理平台，至少每条线有1列车安装计量级别监测设备，实现各线列车牵引能耗数据统计，最终通过平台的监测数据给出该线能耗管理控制指标，为能源科学化管理提供基础依据。为实现信息化和精细化管理目标，实现检修内容的电子化全过程记录、自动化统计分析，需要在智能运维体系中构建以各运营分公司为单位的现场检修信息管理系统。该系统功能主要包括：车辆检修标准化流程和工艺文件创建、电子化工单报修及闭环处理、巡检到位率及故障图像记录、人工检测数据的统计分析和自动化报表生成、员工业绩档案统计等。

（2）上海地铁：城市轨道交通行业国家示范工程

上海市轨道交通车辆智能运维系统是在充分了解国内外新技术的基础上，从顶层设计角度出发，基于大数据分析、人工智能技术，结合具体应用场景做深度开发而形成的体系，由车地无线实时传输子系统、轨旁车辆综合检测子系统和车辆维护管理信息子系统3部分组成。其涵盖了能够支撑城市轨道交通车辆智能运维的技术、管理和标准。

▲上海市轨道交通车辆智能运维系统框架

● 车地无线实时传输子系统

该子系统也称为车联网子系统，通过在车辆控制网络以及维护网络上加装车地无线传输模块，对列车运行的状态数据与故障数据进行实时采集、传输，实时获取列车信息和数据，这些数据是车辆智能运维系统最重要的基础数据。通过车联网子系统可以实时掌握列车信息，判断列车状态。它取代了等待列车入库后手动下载故障数据、离线分析和判断列车故障原因的传统检修模式，具备预警功能、历史数据分析、设备健康评估、司机驾驶行为评价和视频调取等应用模块，涵盖线网电压、车门开关状态、行驶速度、电机转速等4000余项核心控制信号，实现了对列车95%子系统的远程故障监测。

● 轨旁车辆综合检测子系统

轨旁车辆综合检测子系统基于红外线、激光、线阵相机等检测装置，利用机器视觉、传感技术和人工智能等技术实现了列车不停车自动检测功能。该子系统采用菜单式管理和模块化设计，可自由选择和添加功能模块。其中包括360°车辆外观检测模块、受电弓/受流靴检测模块、轮对尺寸检测模块、踏面缺陷动态图像监测模块、车轮失圆检测模块、车轮深层次探伤模块、闸瓦/闸片检测模块、车下设备温度检测模块和轨边声学诊断模块等。轨旁车辆综合检测子系统是根据检修规程所规定的检测项点开发的，覆盖了70%以上的原人工检查作业内容和100%的轮对尺寸测量作业，对维护受电弓、空调、车门、侧墙、贯通道、转向架、牵引电机、轴箱、齿轮箱、制动单元等关键部件有重要作用。列车每次回库时都会自动检测1遍，检测精度均达到或超过检修标准。

● 车辆维护管理信息子系统

车辆维护管理信息子系统由移动点巡检、鹰眼模块、工具管理模块、物科管理模块以及工艺设备管理模块等组成，涵盖了车辆检修的人工、规程、物料、工器具、工单等各个作业和控制环节，实现了对车辆运维过程的质量控制。利用移动点巡检和“鹰眼”可实时监控列车检修计划、流程、进度，以及操作的规范性，并将车辆维护过程中的列车试验、检修数据以及其他辅助数据上传到车辆维护管理信息子系统。工具管理模块能对车辆检修所用工具进行实时监控，可根据自动下发的检修工单派生工具清单，并推送给检修人员。物料模块实现了设备物料名称、型号、供应商等信息的格式化、电子化，使用该模块可自动调配区域设备物料库存，确认任务工单与各类物料的对应关系，完成物料领取流程。工艺设备管理模块可将不落轮镟床、洗车机、地下式抬车机等纳入平台进行统一管理，并同步采集和汇总设备工作状态、运行时间、自检参数等信息。

● 智能维保标准化

目前，中国城市轨道交通运营维护类标准较少，尤其缺少设备技术状态评价标准。《城市轨道交通运营设备维修与更新技术规范》以及跨座式单轨的车辆、道岔、轨道梁桥、接触网等几个系统的维护与更新技术规范，主要对日常维修制度、修程等管理类要求进行了规定，技术性内容规定较少。城市轨道交通企业虽然制定了详细的企业标准，但参数通常是基于设备本身的使用寿命计算得出的，与实际的运营情况相结合不足。以车辆为例，企业标准一般规定车辆转向架轴承需在运行到一定里程数时进行拆卸，但多家企业反映，在实际运营时通过车辆在线监测等信息化系统发现轴承状态良好，无需更换，但目前行业没有相关的车辆健康评价模型及行业标准去评价设备的技术状态，从计划修转变成状态修缺少依据，相关技术参数和标准缺失，不利于长远发展。

● 智能维保集成化

目前，城市轨道交通智能维保通常针对某项设备系统，如车辆、轨道、信号、供电、站台门等，通过设置多种传感器实现设备运行状态的采集、数据下载和分析，但尚未形成系统性工具，而且各设备系统独立发展，呈分散化状态。同时，各设备系统的维保工作在运营单位内部通常也是专业化运行的，搭建的技术平台和数据应用互相独立。这种情况导致对存在接口关系的故障判断、预警以及系统性分析存在难点，缺乏统一的数据来源。建立一套集成各专业的智能维保系统平台，解决目前各专业维保技术平台的兼容问题，统一数据标准和数据源，在此基础上建立各类应用，满足复杂系统的数据采集、分析和智能维保需求。

●智能维保协作化

智能维保通过设置大量的传感器来获得海量数据，并进行简单深度分析，但这些数据与优化运营管理模式和改善运营绩效尚未建立联动关系。大量的监测数据可以用来进行哪些故障预警和设备状态趋势分析，并将分析结果如何应用到运营生产和设备维保等部门，仍存在很大局限性。例如，车辆智能维保与线上存车和优化行车组织方式的关系，与车辆检修班组和修程修制的关系，与备品备件库存管理的关系等，以及智能维保应用对改善列车服务可靠度的联动关系等，应需要通过各专业系统进行充分技术验证。

智能维保的监测数据及效果反馈到前期设计和应用到产品可靠度优化的作用尚需深入研究。车辆、轨道、信号等专业智能维保效果与车辆段设计、配线设计和设备选型等关系需要深入探讨，提出更为具体的规划设计阶段的运营需求。同时，通过分析运营阶段设备系统的故障预警和发生机理等，将结果反馈到系统承包商和设备供应商，从而优化设备系统前期设计制造等过程，从而设备系统可靠性。

参考文献:

1.中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要——中国城市轨道交通协会

2.轨交智能运维龙头，创新商业模式、专注千亿后市场——中泰证券

3.轨交运维，黄金十年——华创证券

4.轨道交通智能运维与创新平台建设——《现代城市轨道交通》