浅述数据应用在机务安全管控中的作用获奖科研报告

浅述数据应用在机务安全管控中的作用获奖科研报告【摘

要】近年来，机务段已部署多套安全监测检测应用系统，各系统数据独立、未共享，造成信息孤岛严重问题。随着现阶段铁路系统的发展，应用数据控制生成、评价效果的要求越来越高，加大了机务安全、质量管理的难度，需要围绕着各个流程进行严格控制，这也就需要切实从技术手段方面进行创新优化[1]。因此，为了彻底解决信息孤岛的问题，提高工作效率，确保数据实时和共享，机务部门开展对安全监测检测数据自动采集及分析的研究，通过建设机务系统大数据综合管控系统平台，实现对大数据的分析及运用。本文重点围绕机务安全管控中数字化技术的应用进行了概要的分析论述，旨在为相关行业提供参考。

【关键词】孤岛;平台;数字;应用

1

概述

2020年8月21日，国务院印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，就推动国有企业数字化转型做出了全面部署。《通知》要求国有企业要构建以能力为主线的数字化转型战略布局和实施体系，加强数据、流程、组织和技术四要素的统筹和协同创新，有效推进数字化转型工作。近年来，铁路部门投入大量的财力，不断应用物联网、机车检测技术以及数据分析技术，推动铁路企业的持续变革。同样，铁路机务大数据能得到全面应用，可为机务安全、质量管理带来红利。机务部门按照国铁集团要求并结合自身实际，分专业部署了多套安全监测检测应用系统，但各系统数据相对独立，数据之间无法交互，造成信息孤岛严重问题。为了能彻底解决数据交互的状况，提高工作效率，确保数据实时准确，辨析问题趋势，规范作业标准化落实，机务部门开展对安全监测检测数据自动采集及分析的研究。同时通过大数据分析，研判安全、质量风险管理项点，进而对机务段安全、质量、经营管控能力进行评价，为机务系统安全管理、质量以及经营管理决策提供准确支撑，数据指导安全、生产作用效果明显。

2

现状分析

目前，机车车载安全监测检测系统主要包括动车组司机操控信息分析系统（EOAS）、列车运行监控装置（LKJ）、机务综合在线防控信息系统（LAIS）、行车安全数据终端（DT50）、机车乘务员工作状态预警（防盹睡）、机车入库动态检测（检测棚包括受电弓和轮对检测系统）、JK11430机车走行部车载监测装置、6A地面专家分析系统、中国机车远程监测与诊断系统（CMD）、整备司机试闸评价系统、机务整备分析系统等多个专业系统。通过对多个系统分析，主要存在以下问题：

（1）系统结构复杂，各专业数据呈散装分布，信息孤岛严重。例如：B/S构架多个服务器问题，实现卡控关键数据盯控存在难点。C/S构架需逐个系统进行登录，需要大量人力和时间，与当前形势发展不相符，不利于监控。

（2）系统研发厂家较多，研发背景、开发工具、构架不同，造成的数据失真、系统之间无法联动、不能整合等问题。

（3）各系统只能统计单项数据，个别系统数据不能导出分析，报警、故障数据分页面显示，给统计分析工作带来困难。

（4）专业系统内报警数据不落实标准作业，监测检测数据分析后不回填或回填不认真，职工作业标准不落实问题。例如：6A地面数据库与专家系统运行中发生的列供系统报警，该问题可能引发机车故障，作业者在系统内不处置，又未提机统-6票，造成安全监测检测数据失管失控，无有效监控手段。

（5）因专业系统各监控页面分层设置，安全监测检测设备故障数据监控覆盖不全面，职工落实作业标准不到位。例如：JK11430机车走行部车载监测装置中前置通信器故障，设备本身的故障作业者不处置，造成安全监测检测设备失管失修。

（6）大型投资设备利用率低，无法得到督促利用。

（7）同一项点报警（故障）问题无法横向对比，对机务段、车间、人员管理无法科学评价。

3

解决措施

针对上述现状分析，对当前机务安全管理实施大数据流程化的几点思考进行了详细的探究[2]，集团公司机务系统通过对多个系统的报警和故障的数据进行采集，并予以整合，构建了机务系统大数据综合管控平台，达到了充分挖掘并利用数据的目的，满足了对站段管控和精准化的评价。

目前，该平台已完成对接十多个系统，包括几十个段级应用，达到了建立安全信息分析中心[3]的目的，采集报警（故障）项点一百多个，各报警（故障）项点个性属性采集两百多项。数据平台总计展示两千多项数据，单项数据两百多项;分析过程中数据五十多项;计算评价数据三十多项;人工填报十多项数据;即平台数据自动生成约占95%。通過对数据实时自动采集，全页面整体展示，基本实现数据流程全面控制，数据变化直观呈现、工作质量效果周期变化盯控的目标。

4

数据分析和产品

通过对机务系统的数据利用，自动形成相关统计分析功能，减少人工参与，并形成相关的数据产品，具体如下。

4.1数据利用主要实现的分析功能

（1）任意项点在任意时间所产生项点总数的统计。

（2）任意项点环比、同比变化情况，月度、日趋势变化图自动生成，盯控趋势变化。

（3）单个项点分段别占比情况分析，实现对重点项发生段的追踪。

（4）机车车载数据全过程的监控。由数据产生、机车入库下载、分析、处置的闭环管理，车载设备及分析得到有效监督。

（5）形成初步的数据产品，为提供决策支撑。

（6）其他需盯控的项目问题收集，为下一步修程修制改革和精准决策奠定基础。

（7）研判发生问题集中的关键时间和关键区段。

（8）通过数据比较研判整治措施落实效果情况，有效督促问题整改。

（9）通过数据趋势变化，发现控制措施较好单位，及时总结经验，形成交流互动，实现先进经验共享、进而实现共赢的目标。

（10）对机车、人员客观初步评价，及时评价修程检修车间和运用车间管控效果。

4.2目前形成的数据产品

目前数据平台形成数据产品2项，包括《机车乘务员排名表》、《单台机车监测周期状态表》。

（1）机车乘务员排名表

充分利用各级分析员分析结果实现对“人”的初步画像。按照LAIS、LKJ和盹睡发生报警，分析员签署意见为“责任”的项点分别赋值，核减分数，以机务段为单位，按照系统统计的司机总数进行排序，建立机车乘务员排名表，促使段、车间对落后人员进行帮促提高。

（2）单台机车监测周期状态表

充分利用检测数据实现对“车”的初步画像。分别对检测棚、轴报、6A地面专家系统车载监测检测系统中的报警、故障以及异常数据和机统-6提票情况分别赋值，核减分数，形成任意周期单台机车监测周期状态表。机务段可以为精准查找弱项，下一步精准施策奠定基础。

5

应用效果

通过机务系统大数据综合管控系统平台，以数据指导安全以及生产的作用效果明显。通过实际数据比较情况来看，已到达了预期应用效果，数据应用发挥了积极的作用，具体如下：

（1）监控的大部分项点报警情况大幅下降，例如：机务综合在线防控信息系统（Lais）监控的8个项点，全局比较各类报警下降一千多次，下降39.92%;以修改测线股道号为例，2021年1季度全局发生一百余件，较同期减少一千四百余件，下降88.4%。机车乘务员工作状态预警装置（防盹睡）系统，全局一、二、三级报警下降三千多次，下降率38.1%;机车整备四类碎修，全局四类碎修件数减少七千多件，四类碎修占比减少22.32%。

（2）分析作业人員能够严格落实分析要求，各系统报警分析率基本实现100%全覆盖。

（3）转储率大幅提高，安全监测检测数据得到有效管控。

（4）设备利用率有所提高，提示关注重点设备的运行状态。

（5）通过利用检测棚数据、整备系统数据有5个机务段实现了机车整备周期的延长，由原来的500公里一次整备，延长至1500公里整备。

（6）通过数据应用累计分析，及时调整机车单个部件的检修周期，例如：和谐型机车接触器由原来的5年更换调整为3年3个月更换。

6

结束语

综上所述，机务系统通过建立数据平台，实施数据集中分析、评价给安全、质量管理带来很大的益处。实现机务机车车载安全监测检测多数据的数据共享，以及数据综合分析和利用，是现有机务安全大数据发展的方向，是提升机务安全监测检测精细化管理的必经途经，对机务安全生产和机车质量管控起着至关重要的作用。下一步，机务系统以“安全管理”、“机车运用”、“检修管理”、“整备管理”、“检测设备”、“设备管理”“经营管理”、“信息追踪”、“管理评价”9大模块，统筹46个专业管理系统，秉承全领域覆盖，全项点采集，全过程控制，精准化评价的工作理念，