大数据在城轨行业的应用

大数据在城轨行业的应用目录

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CONTENTS02

城轨大数据应用现状04

城轨大数据应用实施路径06

城轨大数据应用案例01

城轨大数据应用背景03

城轨大数据应用场景指南05

城轨大数据安全

PART01城轨大数据应用背景中国城市轨道交通协会发布《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信息化专业

委员会开展《中国城市轨道交通行

业大数据应用指南》编制工作国际电信联盟

(

ITU)

正

式提出了

“物联网”的

概念习总书记在十九大报告提出

“推动互联网、

大数据、

人工智能和实体经

济深度融合…创新引领、

绿色低碳、

共享经济、

现代供应链、

人力资本

服务等领域培育新增长点、

形成新动能”。中本村提出区块链概念国务院印发《促进大数

据发展行动纲要》背

景Google首席执行官埃里

克

▪施密特首次提出

“云

计算”的概念1全面客观反映城轨行业大数据应用及趋势

1

为城轨企业中长期信息化发展规划提供标准和指南

2编制愿景为勾画出轨道交通大数据的建设内容和路径31城轨大数据的概念管理域数据生产域数据外部服务域数据提高公共交通职能履行能力与质量提高企业管理水平与科学决策能力创新企业经营发展模式增强企业的综合竞争力促进“智慧城市”的建设支撑智慧城轨建设财

务

、

资

产

、

项

目

、合

同

、

线

网

、

设

施

设

备

、

物

资

、

人

力

、

安

全、企业管理、乘客、

产

品

服

务

、

市

场

、

利

益相关方14个类别基本概念多源异构性动态性时空性价值性安全性城轨大数据的价值城轨大数据的特点城轨大数据来源及分类1

PART02城轨大数据应用现状数据规划情况截至2019年，89.96%城轨企业自主开展或委托第三方开展信息系化规划工作，对公司信息化框架、技术架构、数据管理和实施步骤进行总体规划设计。各单位的规划设计重点主要集中在业财一体化、资产一体化、运营一体化等方面。各企业已建立及准备建立的数据规范和标准，按类型分布，

统计如下表：企业信息系统建设情况根据调研数据，城轨企业信息化系统已建和在建的数量总计为639个，企业平均信息化系统建设数量为18个。信息化系统建设数量小于10个的有7家，10个-17个的有9家，18-29个的有8家，大于等于30个的有7家。城轨大数据应用现状2信息化业务覆盖情况截至2019年，在信息化业务覆盖率方面，有21%企业信息化全面覆盖业务领域，9%涵盖半数以上业务领域，26%企业信息化系统涵盖部分业务领域且系统耦合度比较紧，13%企业信息化涵盖部分业务领域，系统松耦合，22%企业初步覆盖业务领域，9%企业基本无覆盖信息化发展阶段目前，52.17%企业处于管理信息系统阶段，26%企业处于办公电子化阶段，13%企业处于事务处理阶段，9%企业进入决策支持阶段城轨大数据应用现状2大数据、

云计算等新技术应用情况主数据管理及数据安全仅有2家企业应用了人工智能新技术，有9家企业应用了大数据技术，有6家企业应用了物联网技术，18家企业无新技术应用。可以看出地铁公司的新技术应用尚存在较大空间，大部分城轨企业仍尚未将新技术应用于相关系统中企业对IaaS的应用处于增长阶段，

35%的企业IaaS程度达到60%以上，39%的企业IaaS化程度没有达到30%，22%的企业仍然采用传统物理设备或虚拟化软件

的模式来构建基础架构环境截至2019年，对主数据管理情况调研发现，超过一半的城轨企业准备开

展或正在开展主数据识别工作，主要

集中在组织、人力、物资、设备、资产等板块应用数据安全管理方面，平均每家企业有3个列入安全等保的系统，有10家

企业没有列入安全等保的系统，22家企业有列入安全等保的系统城轨大数据应用现状2现阶段城市轨道交通行业信息化处于快速发展阶段在数据治理方面，

大部分企业的数据管理与应用尚处于起步阶段，

主要以局部应用和科研课题研究为主各城轨企业信息系统覆盖率和业务一体化系统集成的比例越来越高，

服务器计算能力和存储能力均处于较高水平。

这些基础性建设为后期大数据应用的数据采集、

后台存储、

分布式计算提供了强大的资源条件各城轨企业数据管理方面的关注度和业务进度差异较大轨道交通行业基于大数据技术的智能化项目和实践应用越来越受到高度重视现状综述2发展趋势目前的数据资源标准化程度不高，

“信息孤岛”问题突出海量的动态数据存储和处理困难数据集成技术复杂，

面临专业系统分割和安全壁垒数据分析和领域知识融合不足数据规划和管理机制尚未健全数据安全问题将成为未来信息化工作的重要任务“大数据平台”及智能化应用逐步纳入规划和建设内容大数据分析逐步向人工智能应用领域发展大数据与城市轨道交通业务深度融合数据规划和数据治理的重要性凸显现状综述存在问题分析2城轨大数据应用场景指南PART03城轨大数据典型应用场景类型p

以城市轨道交通价值链为主线，按照规划、建设、运营、开发四个业务板块，划分为13

个业务环节并以此作为城轨大数据应用场景对应业务领域的覆

盖关系p

城轨大数据典型的应用场景可分为：大数据辅助规划设计、数据中心与决策支持、工程建设大数据应用、智慧乘客服务、智能运营安全、设施设备智能化运维、智能能源管理、智能运输组织、绿色地铁建设、供应链优化与创新、客流分析与预测、

资源经营开发、云服务与数据交易十三种类型城轨大数据典型应用场景302

为工程设计提供

数据检测与优化城轨大数据可以将工程设计中各个环节所需要的信息知识资源有机集成在一起，提升工程设计能力，保障工程质量大数据辅助

规划设计02

数据中心、

数据仓库

的建设框架根据业务需求建模导入数据仓库，将数据进行分类、存储、分析和挖掘，建立完整的元数据管理体系03

基于大数据与多

媒体的集成应用汇总对外发布信息，实现集通信工具、呼叫中心等一体化信息发布渠道，通过知识库及预测结果调用综合，将分为新线规划设计

提供数据支撑利用大数据挖掘分析技术，形成有效的对城市轨道交通线网规划设计提供数据支撑01监控数据融合与共享采集各线路控制中心及业务系统的信息，建立数据共享平台，汇总各类数据规划板块大数据应用场景析和反馈信息进一步收集，实现信息的收纳和共享数据中心与

决策支持301工程质量结合信息技术发展，通过对重点监控点电子旁站数据的采集，将质量监控数据归档至城轨企业数据中心，通过数据挖掘分析，形成重点质量监控部位，通过重点质量监控部位列表进一步指导重点监控点电子旁站部署工作，迭代上述工程质量数据监测，持续提升工程质量工程进度工程安全建设板块大数据应用场景工程建设大数据应用3工程质量针城轨企业工程进度管理，以工程线为主线，包括计划、任务、进度、物资、资料、质安，以资金线为辅线，包括合同、发票、收支、预算、费用、成本，双线并行。通过收款进度、付款进度、工程进度交织，相互受控情况，给出进度预判工程进度工程安全建设板块大数据应用场景工程建设大数据应用3工程质量通过大数据分析，解决现场检查不到位、安全信息传递难，弥补传统方法和技术监管中的缺陷，变被动监管为主动监控，有据可查，责任落实。建设板块大数据应用场景工程建设大数据应用3工程进度工程安全3运营板块大数据应用场景客流分析

与预测通过对线网运营组织、行车调度数据、客流数据、环境数据、安全数据、客运服务信息、设备运行数据等相关数据进行采集、存储和处理，打通运营各环节之间的数据互联互通，实现轨道交通运营全流程数据的集成与贯通，使轨道运营能够更高效、

更精准智慧乘

客服务运营板块大数据应用场景设施设备智能化运维供应链优

化与创新智能运输

组织绿色地铁

建设智能能源

管理智能运

营安全3运营板块大数据应用场景设施设备智能化运维城轨企业在运营安全方面的工作重点主要围绕安检和应急事故等方面，通过引用大数据技术，在合理的时间内对轨

道交通中的海量数据进行有效处理，为运营安全提供新的有效手段和保障运营板块大数据应用场景客流分析

与预测供应链优

化与创新智能运输

组织绿色地铁

建设智能能源

管理智慧乘

客服务智能运

营安全3运营板块大数据应用场景设施设备智能化运维设施设备运维的智能化和精细化管理，是目前行业研究热点和重点应用领域。国内部分地铁公司经过多年的探索和验证，着手建立大数据、智能化的实际应用方面已经积累了大量的经验和成效。利用大数据技术建立故障处理专家库，对每台设备的每次故障现象和处理步骤等信息进行记录，当设备故障出现时，通过大数据技术进行分析从而得到较为准确的处理建议运营板块大数据应用场景客流分析

与预测供应链优

化与创新智能运输

组织绿色地铁

建设智能能源

管理智慧乘

客服务智能运

营安全3运营板块大数据应用场景设施设备智能化运维利用物联网数据和精细化统计，落实能源消耗统计方面的数据积累，以大数据技术为核心，

采用BIM技术建立大数据中心，通过大数据分析既往行车与客流的关系，优化行车组织和节能运营图，建立运营综合场景的能耗关联指标体系，实现智能化能源管理运营板块大数据应用场景客流分析

与预测供应链优

化与创新智能运输

组织绿色地铁

建设智能能源

管理智慧乘

客服务智能运

营安全3运营板块大数据应用场景设施设备智能化运维使用智能设备、智能软件构建网络化运输组织平台，借助客流数据分析情况实现运输计划的智能化编制，通过科学合理的运输编排，实现运力与客流的精准匹配，最大限度提高轨道交通车辆的使用效率运营板块大数据应用场景客流分析

与预测供应链优

化与创新智能运输

组织绿色地铁

建设智能能源

管理智慧乘

客服务智能运

营安全3运营板块大数据应用场景设施设备智能化运维城市轨道交通行业积极倡导绿色地铁理念，通过大数据技术对轨道建设以及运营过程中产生的声环境影响、振动环

境影响、地表水环境影响、电磁辐射影响以及环境空气影响等多种数据进行采集分析，从而发现绿色地铁建设中环保领域潜在的各种相关性，并在此基础上制定环境保护策略，及早预防和阻止新的环境破坏行为运营板块大数据应用场景客流分析

与预测供应链优

化与创新智能运输

组织绿色地铁

建设智能能源

管理智慧乘

客服务智能运

营安全3运营板块大数据应用场景设施设备智能化运维在仓储物流等供应链管理方面，利用互联网云计算、大数据、视频监控、移动智能设备等最新技术，提升大线网生产物资需求预测的准确性，实现物流全过程跟踪以及信息透明化，建立高效的物资仓储和配送领用管理体系，实现物资的快速进出仓运营板块大数据应用场景客流分析

与预测供应链优

化与创新智能运输

组织绿色地铁

建设智能能源

管理智慧乘

客服务智能运

营安全3运营板块大数据应用场景设施设备智能化运维客流量是城市轨道交通规划、设计、建设及运营各环节的基本依据，客流预测是城市轨道交通建设的一个十分重要的环节，是各项设计工作的基础，科学的客流预测，对城市轨道交通可行性研究、城市轨道交通线网布局规划以及城市轨道交通建设规模、建设水平等问题的决策都有着及其重要的作用。城轨大数据在反应地理区块和客流之间的关系方面拥有高度参考意义，通过研究并将更多的参考数据纳入预测的模

型，是实现新线客流科学预测的重要基础条件运营板块大数据应用场景客流分析

与预测供应链优

化与创新智能运输

组织绿色地铁

建设智能能源

管理智慧乘

客服务智能运

营安全商业诱导广通商资源优化u

利用城轨大数据，可以开发多种分析模型用于支撑用地规划设计和选址论证、房产(物业)开发工作u

结合城市轨道交通线路客流情况、车站各出入口客流占比，对地下商贸中的商业街、零星

网点的选址做出指导u

上盖物业购物中心消费者的轨迹分析，有效鉴别购物中心商业结构、品牌亲和力等关键要

素，为招商管理工作提供支持u

利用大数据分析技术对广告、通讯、商铺等资源的商业价值进行深入挖掘，分析人群画像，

进行资源消费人群的精确定位u

通过聚类分析、相似人群扩散等方法进行挖掘与寻找潜在的消费者，打破传统广通商资源在获取消费人群信息时的限制u

建立个性化的营销方式，通过用

户喜好使得广告获得更好的转化并获得高效的收益u

大数据能更好的反馈商业目标群体的需求和用户习惯，进而优化产品，以更快的速度和更有针对性的服务解决大多数人的需求，实现效益最大化u

大数据在商业诱导应用中最重要作用是快速批量实现用户标签及画像资源经营方面的城轨大数据主要涉及客流信息、

房产信息、

商业信息、

地理信息、

环境信息、

人口信息等结构化数据以及社交媒体等非结构化数据，为资源经营开发提供量化的决策依据。开发板块大数据应用场景资源发开策划资源经营开发3n

城轨运营所涉及的数据庞大且复杂，城轨云所具有的强大的数据处理和运算能力以及智能化特点，能够为城轨的运行提供强大的数据处理支持n

推动城轨云在轨道交通领域的应用时机基本已经成熟，城轨云是信息技术应用的体现，

通过将城轨云与城市轨道交通相关的技术规范相结合，使之与轨道交通相融合用以获得更好的应用效果开发板块大数据应用场景云服务与数据交易3n

在可见的未来，将城市轨道交通服务大数据平台接入政府的数据管理中心，获取与运输服务相关的信息，建立科学的模型，对相关数据分析，预测市民出行，以优化各城市交通方式的运营组织和其之间的衔接n

对于企业的管理人员，可以通过分析相关有价值的数据进行优化和指导生产与经营；对于乘客，则可通过交通数据信息系统提供的交通服务信息，以实现便捷出行开发板块大数据应用场景云服务与数据交易3城轨大数据应用实施路径PART04规划轨道交通大数据平台的技术框架、应用模块、数据模型、数据采集及实施路径等包括主数据管理系统、数据中心、商业智能BI的一体化技术框架和应用领域规划(I)在数据规划基础上制定主数据编码规范体系(II)建立主数据管理体系 (III)通过主数据管理平台，实现数据模型管理、元数据管理、数据质量管理、数据交换管理及流程管控等功能建立健全数据管理组织，明确数据管理组织架构及部门岗位职责，完善数据管理的制度规范与工作流程，以保障数据管理工作的有序开展(I)数据交互标准体系规划(II)数据管理标准体系规划(III)数据应用标准体系数据规划顶层设计数据管理组织与制度规范建设元数据与主数据管理体系规划数据标准体系设计大数据平台(IV)数据安全标准体系4建设规划通过编目形成的“数据资源目录”含有各数据资源的描述信息p

便于用户对数据资源的检索、

定位和获取p

帮助企业决策者明晰企业所拥有的数据资产以及其数据资产的

管理状态p

提供企业数据资产显性化的应用入口，真正实现数据的可见、

可管、可用通过对主数据值进行控制，可以跨系统的使用和共享来自权威数据源

的、协调一致的、高质量主数据p

降低数据解析成本和复杂度，p

支撑跨部门、跨系统数据融合应用p

建立有效的主数据管控体系，主要由主数据管理制度、管理组织、

管理流程、管理评价等方面构成数据标准可以理解为一种协议、一种规范，通过这种协议实现

数据规范定义、产生标准数据、促进业务融合贯通，为进一步

的数据分析打好基础p

城轨大数据标准体系主要由

七个类别的标准组成：基础标

准、数据标准、技术标准、平台和工具标准、管理标准、安全和隐私标准、行业应用标准元数据资源编目主数据管理数据标准体系建设数据治理体系设计4城轨大数据平台概念与框架p

从全产业链条角度看，城轨大数据平台是价值链、产业链实现数据互联的重要枢纽。p

从平台基础建设角度看，首先需要大数据基础设施的支撑，其次需要城轨数据采集、存储、分析、可视化等关键技术支撑，

以满足未来多模态、高通量、强关联特征的轨道交通大数据环境中支撑城轨应用。此外还需具备运营管理保障措施，通过监控、告警、备份、恢复和优化等手段，保障整个数据处理架构的稳定、高效。p

轨道交通大数据平台框架结构主要由数据采集层、数据传输层、数据存储层、数据服务层、数据分析层、数据应用层、数据展示层及数据标准体系、数据保障体系组成。大数据支撑平台建设4展示层通过数据可视化技术，利用各类图表、仪表盘、GIS、3D模型等进行数据展示，为决策管理者构建管理驾驶舱、管控看板等工具应用层是经过技术封装后的数据应用系统，实现智能化的业务管理和决策支持功能分析层分为结构化数据分析和非结构化数据分析清服务层主要包括数据治理、数据共享和数据主题域存储层主要包括各类业务系统的关系型数据库以及非结构化数据的文件存储服务器传输层包括企业内网、生产专网及4G/5G

、工业总线、IOT

、WIFI

等方式，在保障数据安全的前提下，实现多网融合的数据传输采集层主要包括业务管理系统和生产系统两类系统接口大数据支撑平台建设4标准体系保障体系城轨大数据标准体系主要包括数据采集、存储、管理、共享、使用、安全等标准规范，明确数据的范围和格式、数据管理的权限和内容、以及数据接口对接格式和访问方式等城轨大数据平台保障体系主要包括数据及网络信息安全保障、运行维护保障、人才技术保障、评价考核保障等大数据支撑平台建设4大数据应用场景开发及系统建设应循序渐进，在充分理解业务的基础之上进行数据准备，通过完善的样本数据进行模型开发和验证评估，根据评估结果开展大数据应用场景的开发大数据应用场景开发4数据准备业务理解建

模评

估

PART05城轨大数据安全数据安全分类数据安全防护体系数据传输安全

数据存储安全具备以下数据全生命周期的安全技术能力：数据分类分级、数据细粒度访问控制、数据加密保护、数据脱敏、日志审计、数据安全擦除、

数据防泄露等城轨大数据安全保障数据安全管理制度数据应用

安全技术城轨大数据安全5p

确保城轨数据在传输过程中的保密性、可用性和完整性，保障城轨数据传输通道的可靠性p

明确相关类型、级别的城轨数据的传输安全管理要求，利用加密、签名、鉴别、认证等机制对传输中的城轨数据进行安全授权、

安全防护p

监控城轨数据传输时的安全策略执行情况，必要