AI在动车组检修技术中的应用

汇报人:XXX20XX/XX/XXAI在动车组检修技术中的应用CONTENTS目录01

动车组检修智能化发展背景02

智能机器人检测技术应用03

AI视觉识别与质量管控04

智能故障诊断与预警系统CONTENTS目录05

检修过程控制系统与数字化管理06

典型应用案例与实践成效07

未来发展趋势与展望动车组检修智能化发展背景01人工检测效率低下，耗时较长传统人工检查一列动车组车底需多人协作且耗时久，而智能检测机器人仅需34分钟即可完成，整体作业效率提升40%。故障识别依赖经验，准确率受限人工检测易受人员疲劳、光线不足或经验差异影响，存在漏检风险；智能系统故障识别准确率趋近100%，有效避免人为疏忽。夜间及恶劣天气作业困难，存在盲区传统人工巡检在夜间、雨雾、高低温等恶劣环境下难以开展，存在安全隐患与检测盲区；智能探伤机器人可实现全天候、无人化整列探伤。数据管理与追溯困难，难成闭环传统检修依赖纸质单据记录，数据分散、不易追溯，难以形成完整的检修复核闭环；智能系统可实时上传数据，实现全过程远程管控与闭环管理。传统检修模式的挑战与痛点AI技术赋能检修变革的必要性

传统人工检修模式的局限性传统人工检修依赖经验判断，存在效率低、漏检率高、夜间及恶劣天气作业风险大等问题，难以满足高铁高密度运营下的检修需求。

提升检修效率与准确性的迫切需求随着动车组保有量和运营里程的增加，检修任务日益繁重。AI技术如智能检测机器人可使车底扫描效率提升40%，故障识别准确率趋近100%，有效应对效率与精度挑战。

实现预测性维护与风险防控的必然要求传统“故障修”模式易导致运营中断和安全隐患。AI智能预警模型能实时分析运行数据，提前捕捉异常征兆，如福州动车段自2026年以来已成功拦截5起潜在故障，将安全防线前移。

新质生产力驱动行业升级的核心路径AI技术与动车组检修的深度融合，推动检修作业向精准化、智能化、精细化转型，是践行“人工智能+”行动，提升铁路运维现代化水平，实现从“中国制造”到“中国智造”跨越的关键。新质生产力推动检修技术升级人机协同作业效率跃升智能检测机器人与智能探伤机器人组成"黄金搭档"，实现人机协同新模式。智能检测机器人34分钟完成一列动车组车底扫描，整体作业效率提升40%；智能探伤机器人实现全天候、无人化整列探伤，二者配合使故障识别准确率趋近100%。AI精准把关检修质量AI智能识别技术在磨耗件更换工位发挥关键作用。作业人员用手持终端拍照后，AI自动分析比对配件安装状态，即时判断是否合格，并同步至管理系统形成检修复核闭环，有效杜绝人为疏忽导致的潜在安全风险，防控配件脱落隐患。智能预警实现风险前瞻智能预警模型实时分析动车组运行数据，主动捕捉微小异常征兆，在故障发生前提前报警、定位并推送处置建议。自2026年以来，已成功拦截5起潜在故障，将安全防线从"事后处置"前移至"事前预防"。数字化管控优化检修流程智能检测机器人接入检修过程控制系统，生产调度员可通过手持终端实时监控作业轨迹、检测数据与设备状态，实现全过程远程管控。系统构建完善的故障闭环管理机制，自动判断动车组出库条件，杜绝"带病"出库。智能机器人检测技术应用02智能检测机器人系统构成与功能

01智能检测机器人核心硬件配置搭载机械臂与高清探头，实现毫米级精度全方位扫描；集成AGV全自动激光导航系统，确保在检修轨道上的精准移动与定位，为车底零部件检测提供稳定可靠的硬件基础。

02智能探伤机器人核心硬件配置配备紧密贴合车轴表面的探头，结合全自动导向技术，能够对动车组关键承力部件进行深入检测，是实现车轴等部件探伤的关键硬件设备。

03智能检测机器人作业效率与模式创新34分钟即可完成一列动车组车底扫描，使整体作业效率提升40%；与智能探伤机器人形成“黄金搭档”，开启人机协同作业新模式，大幅压缩单次车底深度检测时间。

04智能探伤机器人作业能力与优势能够实现全天候、无人化整列探伤，精准探测肉眼无法发现的裂纹等隐患，二者配合使故障识别准确率趋近100%，为动车组安全运行提供有力保障。

05机器人系统与检修过程控制系统的融合智能检测机器人已接入检修过程控制系统，生产调度员可通过系统实时监控机器人的作业轨迹、检测数据与设备状态，实现检修作业全过程的远程管控与高效管理。智能探伤机器人作业原理与优势

全自动激光导航与精准贴合技术智能探伤机器人搭载AGV全自动激光导航系统，能够自主规划路径，将探头紧密贴合在车轴等关键承力部件表面，实现对动车组的精准“把脉问诊”。

全天候无人化整列探伤能力该机器人可摆脱人工操作限制，实现全天候、无人化的整列动车组探伤作业，有效覆盖传统人工在夜间及恶劣天气下的作业盲区。

故障识别准确率趋近100%通过与智能检测机器人协同作业，二者配合实现了对微小裂纹等隐患的高精度识别，使故障识别准确率趋近100%，大幅提升检修质量。机器人协同作业模式与人机交互智能机器人“黄金搭档”协同作业智能检测机器人与智能探伤机器人组成“黄金搭档”，开启人机协同作业新模式。智能检测机器人34分钟完成一列动车组车底扫描，效率提升40%；智能探伤机器人实现全天候、无人化整列探伤，二者配合使故障识别准确率趋近100%。机器人作业过程实时监控与远程管控智能检测机器人接入检修过程控制系统，技术人员可通过手持终端查看机器人作业轨迹、检测数据与设备状态。生产调度员能实时监控作业进度，实现对检修过程的全过程远程管控。人机协同下的质量复核闭环管理在磨耗件更换工位，作业人员更换配件后，用手持终端拍照上传，AI智能识别模型自动分析比对安装状态。信息同步至管理系统供技术人员远程审核确认，形成“作业—拍照—AI初判—人工复核”的检修复核完整闭环。机器人检测效率与准确率提升数据

智能检测机器人：效率提升40%智能检测机器人搭载高清探头与毫米级精度扫描技术，34分钟即可完成一列动车组车底扫描，整体作业效率较传统人工提升40%。

智能探伤机器人：全天候无人化探伤智能探伤机器人搭载AGV全自动激光导航系统，可实现全天候、无人化整列探伤，将关键承力部件的检测时间大幅压缩。

人机协同：故障识别准确率趋近100%智能检测机器人与智能探伤机器人协同作业，形成“黄金搭档”，结合AI算法分析，使故障识别准确率趋近100%，有效拦截潜在故障。AI视觉识别与质量管控03磨耗件安装状态AI智能识别系统系统工作流程作业人员更换磨耗件后，使用手持终端对配件拍照，图片自动上传至系统，AI智能识别模型进行实时分析比对，即时判断安装状态是否合格，并将信息同步上传至管理系统。关键应用场景已实现对闸片、碳滑板等多类磨耗件安装状态的实时比对分析，有效杜绝因人为疏忽导致的潜在安全风险，防控配件脱落隐患。构建完整检修复核闭环AI智能识别模型实现关键作业步骤图像的实时智能分析，信息同步上传至管理系统，供技术人员远程审核确认，形成“作业—拍照—AI初判—人工复核”的完整闭环。磨耗件安装状态AI自动判定作业人员更换闸片、碳滑板等磨耗件后，手持终端拍照即可上传，AI智能识别模型实时分析比对，即时判断安装状态是否合格，形成检修复核完整闭环，有效杜绝人为疏忽导致的潜在安全风险。关键作业步骤图像智能分析AI智能识别模型对关键作业步骤图像进行实时智能分析，并将信息同步上传至管理系统，供技术人员远程审核确认，提升检修质量管控的数字化、智能化水平。高精度图像采集与比对技术智能检测机器人搭载高清探头，以毫米级精度对车底零部件进行全方位扫描，所采集图像与标准图像库进行实时比对，助力故障精准识别，故障识别准确率趋近100%。关键部件缺陷图像实时分析技术检修复核闭环管理流程构建01AI智能识别模型实时分析福州动车段青创团队搭建的AI智能识别模型，实现关键作业步骤图像的实时智能分析，将信息同步上传至管理系统，供技术人员远程审核确认。02磨耗件安装状态自动判定在磨耗件更换工位，作业人员用手持终端对配件拍照，图片自动上传并进行AI分析比对，即时判断安装状态是否合格，已实现对闸片、碳滑板等多类磨耗件的实时比对分析。03形成完整检修复核闭环通过“作业—拍照—AI初判—人工复核”的流程，有效杜绝因人为疏忽导致的潜在安全风险，防控配件脱落隐患，构建起检修复核的完整闭环管理。AI视觉大模型在检修中的应用突破

从“看得见”到“看得懂”的跨越传统巡检依赖人工判断图像内容，AI视觉大模型实现自动判定设备状态（正常、轻微异常、严重隐患），标志着智能巡检从“识别型”向“预测型”的历史性跨越。

多模态感知融合提升识别精度集成高清可见光、红外热成像、紫外放电检测、激光雷达等多种传感数据，通过AI视觉大模型统一分析，设备缺陷识别准确率突破99%。

高铁场景下的高效应用实例北京交通大学联合京沪高铁公司开发“智慧天眼”系统，采用北斗+5G无人机自动巡检，接触网支架、桥梁缝隙等细节一览无余，巡检效率大幅提升。

毫秒级响应与精准定位能力结合5G+边缘计算技术，AI视觉大模型实现毫秒级预警响应；采用SLAM+北斗融合定位，机器人定位精度达±5毫米，保障检测数据的精准性。智能故障诊断与预警系统04多源异构数据采集与融合从动车组传感器、控制系统、历史故障记录等多渠道收集实时运行数据，包括振动、温度、电流、图像等，采用多源异构数据融合技术整合信息，构建多维数据特征空间，提升诊断全面性与准确性。数据预处理与特征提取对采集的数据进行清洗、去噪、归一化、标准化等预处理操作，利用深度学习方法对噪声数据进行处理与特征提取，结合时间序列分析技术对动态变化建模，提高数据质量和模型对故障模式的识别能力。故障模型建立与匹配识别根据过往故障数据和专家知识，建立包含不同故障类型特征模式的故障模型库。将预处理后的数据与故障模型库进行匹配，运用机器学习、深度学习、模式识别等技术识别潜在故障类型并确定故障位置。实时监控与智能预警机制设计基于时间序列分析的实时监控算法，构建多级预警体系，结合置信度评估与阈值设定。集成物联网与5G通信技术，实现远程监控与动态调整预警策略，在故障发生初期或潜伏期识别征兆并提前报警。基于多源数据的故障诊断技术原理智能预警模型构建与运行机制

模型核心功能：实时数据监测与异常捕捉智能预警模型通过接入动车组实时运行数据，运用大数据分析和机器学习算法，主动捕捉微小异常征兆，实现故障的早期识别与预警。

预警机制：故障定位与处置建议推送在检测到异常后，模型能够精准定位故障位置，并智能推送针对性的处置建议，辅助技术人员快速响应，将安全防线前移。

实际应用成效：潜在故障的有效拦截自2026年以来，福州动车段依托智能预警模型已成功拦截5起潜在故障，显著提升了动车组运行的可靠性与安全性，实现了从“故障修”到“预防修”的转变。潜在故障提前拦截案例分析福州动车段智能预警模型应用成效福州动车段技术中心自主研发的智能预警模型，通过实时分析动车组运行数据，主动捕捉微小异常征兆。自2026年以来，已成功拦截5起潜在故障，实现了从“事后处置”到“事前预防”的转变。春运前夕潜在故障预警处置在2026年春运前夕，该智能预警系统成功预警并指导处置了3起潜在故障，避免了可能发生的运行故障或晚点，为春运期间动车组的安全正点运行提供了有力保障。轴箱双重弹簧裂纹隐患识别国内首套“动车组关键配件AI辅助检修系统”投入使用后，福州动车段地勤机械师通过系统传回的影像及分析数据，发现轴箱双重弹簧内层隐蔽的裂痕迹象，及时消除重要安全风险源。该系统隐患分辨率达99.91%，投用以来已消除动车组安全隐患140多起。故障处置建议智能推送系统实时数据驱动的智能预警模型

系统通过实时分析动车组运行数据，运用大数据分析和机器学习算法，主动捕捉微小异常征兆，在故障发生前提前报警、定位。例如，福州动车段技术中心自主研发的智能预警模型，自2026年以来已成功拦截5起潜在故障。精准化故障定位与处置方案生成

在故障预警的同时，系统能够精准定位故障位置，并基于历史故障数据和专家知识，智能推送针对性的处置建议。如郑州动车段部署的“检修AI助手”，输入故障代码后不到10秒即可生成完整处置方案，大幅压缩应急响应时间。闭环管理与持续优化机制

系统将故障处置过程中的相关数据与结果同步上传至管理系统，形成“预警-处置-反馈”的完整闭环，供技术人员远程审核确认。同时，基于这些数据持续优化预警模型和处置方案，提升系统的准确性和有效性。检修过程控制系统与数字化管理05检修全流程监控与远程管控

检修过程控制系统：智慧大脑检修过程控制系统结合AI智能识别、大数据分析、物联网等技术，实现对动车检修过程的全流程监控与闭环管理，助力关键作业管控由传统人防向数智技防转变。

实时作业状态可视化调度大屏上，不同颜色指示灯实时显示各动车组检修状态（绿色完成、黄色进行中、红色异常），生产调度员可实时监控作业进度，实现全过程远程管控。

智能派工与任务推送系统建立“任务自己找人”的智能派工模式，动车组入库前自动同步所有检修任务，精准推送至相关作业班组及人员手持终端，明确检修项目与技术标准。

关键环节技术赋能在磨耗件更换、空心轴探伤等8个关键作业环节，引入AI智能识别、高精度智能扭力扳手及物模定位等技术，精准管控配件安装、工具清点等操作。

故障闭环管理机制系统自动判断动车组是否满足出库条件，若某项检修作业遗漏或未完成，立即提示不具备上线条件，杜绝动车组“带病”出库，构建完善的故障闭环管理。智能派工与任务状态实时追踪智能派工：任务自动推送，精准到人动车组入库前，系统自动同步所有检修任务，精准推送至相关作业班组及具体作业人员的手持终端，明确检修项目与技术标准，解决口头传达可能带来的错漏问题。实时状态监控：大屏可视化，一目了然调度大屏通过不同颜色指示灯实时显示各动车组检修状态（绿色完成、黄色进行中、红色异常），生产调度员可实时监控作业进度，实现全过程远程管控。任务进度追踪：数字化闭环管理作业人员通过手持终端完成检修后拍照上传，系统自动记录作业完成情况，形成“任务派工-作业执行-结果反馈”的数字化闭环，确保检修任务按时按质完成。关键作业环节技术管控方案智能机器人协同作业管控智能检测机器人与智能探伤机器人组成"黄金搭档"，实现人机协同作业新模式。智能检测机器人34分钟完成一列动车组车底扫描，效率提升40%；智能探伤机器人实现全天候、无人化整列探伤，二者配合使故障识别准确率趋近100%，并接入检修过程控制系统实现远程管控。AI智能识别质量复核管控在磨耗件更换工位，作业人员用手持终端拍照上传配件图像，AI智能识别模型自动分析比对，即时判定安装状态是否合格。已实现对闸片、碳滑板等多类磨耗件的实时比对分析，形成"作业—拍照—AI初判—人工复核"的完整闭环，杜绝人为疏忽导致的潜在安全风险。关键作业技术融合应用管控在磨耗件更换、空心轴探伤、齿轮箱油脂加注等8个关键作业环节，引入AI智能识别、高精度智能扭力扳手及物模定位等技术。如蓄电池检查中，智能电压表自动采集记录总电压并计算平均电压，单体电压超限即时报警，效率提升超60%，实现关键作业从传统人防向数智技防转变。检修过程全流程闭环管控检修过程控制系统结合AI、大数据分析和物联网技术，构建"任务自己找人"的智能派工模式，实时显示各动车组检修状态（绿-已完成、黄-进行中、红-异常）。系统自动判断动车组出库条件，对遗漏或未完成作业的动车组提示不具备上线条件，实现从入库派工、检修盯控到出库核查的全流程闭环管理。全流程故障闭环管理机制依托对各类检修数据的实时采集与分析，系统自动判断动车组是否满足出库条件。如果动车组某项检修作业遗漏或未完成，系统会立即提示该动车组不具备上线条件，杜绝动车组"带病"出库。从入库到出库的全程管控从动车组入库前的智能派工、入库后的检修盯控，到最终出库前的全面核查，系统实现对现场检修的全盘掌握与管控，全面保障动车组安全运行。AI辅助的检修复核闭环福州动车段青创团队搭建的AI智能识别模型，实现了关键作业步骤图像的实时智能分析，并将信息同步上传至管理系统，供技术人员远程审核确认，形成了检修复核的完整闭环。故障闭环管理与出库条件判定典型应用案例与实践成效06福州南动车所智能化检修实践

01智能机器人协同作业：效率与精准的双重提升智能检测机器人34分钟完成一列动车组车底扫描，整体作业效率提升40%；智能探伤机器人实现全天候、无人化整列探伤，二者配合使故障识别准确率趋近100%，开启人机协同新模式。

02AI智能识别：质量复核的“精准把关人”在磨耗件更换工位，作业人员用手持终端拍照后，AI智能识别模型自动分析比对，即时判断闸片、碳滑板等安装状态是否合格，形成“作业—拍照—AI初判—人工复核”的闭环，杜绝人为疏忽。

03智能预警模型：从“事后处置”到“事前预防”自主研发的智能预警模型实时分析动车组运行数据，主动捕捉微小异常征兆，在故障发生前报警、定位并推送处置建议。自2026年以来，已成功拦截5起潜在故障，将安全防线前移。

04检修过程控制系统：全流程远程管控与闭环管理智能检测机器人接入检修过程控制系统，生产调度员可实时监控作业轨迹、检测数据与设备状态，实现全过程远程管控。系统结合AI与大数据，构建故障闭环管理机制，确保动车组不“带病”出库。武汉动车段智能巡检机器人应用

智能巡检机器人核心功能武汉动车段智能巡检机器人集成传感技术、机器视觉与人工智能算法，可自主滑入地沟，对车底走行部进行精准扫描，能准确标识故障位置，生成二维图像、三维点云图像及系统报告。

人机协同检修模式成效“AI医师”将一级检修标准作业时间压缩至40分钟以内，比纯人工检修节省2人工作量，实现“机检为主、人检为辅”的高效协同共检模式，故障识别率高达98%以上。

PHM系统联动预警机器人采集数据与PHM（故障预测与健康管理）系统联动，该系统通过遍布车体的数千个传感器实时分析海量运行数据，在故障萌发前发出预警，春运期间筛查频率加密至每30分钟一次。郑州动车段检修AI助手系统成效

远程应急指挥效率提升传统随车机械师人工翻阅手册处置故障需数分钟，使用“检修AI助手”输入代码后，不到10秒即可获得完整处置方案，大幅压缩应急响应时间。

日常数据管理效能优化临修组以往需投入大量人力开展故障数据统计与分析，如今“检修AI助手”可自动完成，并能基于历史数据智能分析季节性故障规律，为配件储备和预防性检修提供科学依据。

推动检修模式向事前预警转变“检修AI助手”未来将进一步优化远程音视频应急指挥、大数据故障预测等功能，助力动车组检修工作从“事后处置”向“事前预警”转变，为旅客安全舒适出行保驾护航。检修效率显著提升智能检测机器人34分钟完成一列动车组车底扫描，整体作业效率提升40%；货车故障轨边图像检测（TFDS）列均作业时间从15分钟降至10分钟，效率提升2倍，部分实现5分钟整列货车毫米级“体检”。故障识别准确率大幅提高智能检测机器人与智能探伤机器人配合，故障识别准确率趋近100%；TFDS系统故障自动识别率超90%，部分达到99.8%；动车组关键配件AI辅助检修系统隐患分辨率达99.91%。安全风险有效防控AI智能识别系统有效杜绝因人为疏忽导致的潜在安全风险，防控配件脱落隐患；智能预警模型自2026