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這家工程公司通過對傳感器信息進(jìn)行監(jiān)測來發(fā)現(xiàn)故障前兆，提前進(jìn)行鐵路維護(hù).

西門子設(shè)計列車有近150年的歷史，包括1879年的第一臺電動客運機(jī)車。而它最近在軌道上的創(chuàng)新是由數(shù)據(jù)分析驅(qū)動的。利用傳感器分析列車和軌道上的信息，有助于使鐵路維護(hù)方法從被動變?yōu)橹鲃印?/p>

通過診斷傳感器數(shù)據(jù)，評估部件的狀態(tài)，公司可以提前發(fā)現(xiàn)顯示什么時候會出現(xiàn)故障的模式。然后，通過實時監(jiān)測信息，西門子在故障導(dǎo)致服務(wù)中斷之前迅速做出反應(yīng)。如果檢測到異常，則發(fā)送部件進(jìn)行檢查。

這種方法的好處包括減少延誤、增加里程、降低勞動力成本，并且提高了維護(hù)計劃的效率。這樣，西門子能夠為客戶提供更多基于性能維護(hù)的合同。

在軌道上應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)

幾年前，在德國的一家機(jī)車工廠，西門子召集了一批數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師來開發(fā)預(yù)測列車部件和鐵路基礎(chǔ)設(shè)施故障的算法。

西門子移動數(shù)據(jù)服務(wù)主任Gerhard Kress向《英國計算機(jī)世界》解釋說：“這是因為工業(yè)數(shù)據(jù)的表現(xiàn)與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)不同，我們使用的很多經(jīng)典分析模型在這種環(huán)境下效果不佳。另外，因為這些部件不會經(jīng)常性的出現(xiàn)故障，所以需要極高的預(yù)測精度，比我們之前見過的任何其他組件都高?！?/p>

僅在過去兩年中，這一團(tuán)隊已經(jīng)在新的數(shù)學(xué)方法上提交了30項不同的專利。

2013年，西門子轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)供應(yīng)商Teradata，目的是讓這些模型具有先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析功能。西門子部署了自己版本的Teradata統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)（UDA），包括數(shù)據(jù)倉庫、Aster發(fā)現(xiàn)分析工具和Hadoop應(yīng)用。

預(yù)測分析增強(qiáng)了檢測能力，使西門子在俄羅斯的高速列車的可用性提高到了99.96%，而泰國的地鐵機(jī)車可用性則達(dá)到了99.98%。

西門子還使用這個框架為英國很多地區(qū)的列車提供主動維護(hù)，包括倫敦的Thameslink鐵路系統(tǒng)。

列車上的傳感器設(shè)置

Kress把他的列車數(shù)據(jù)分析策略分成三個部分：了解不同部件的狀態(tài)來預(yù)測故障；利用天氣、平穩(wěn)的行駛和多功能衛(wèi)生間來提高乘客的體驗；最大限度地提高能源效率，降低運行成本。

他說：“一輛列車在生命周期中消耗的能量比購買列車的成本高得多。如果做得好，很容易將能耗成本降低10%?！?/p>

一輛機(jī)車通常有150到200個傳感器，高速列車每節(jié)車廂有300到350個傳感器。這包括每個制動器上的一些傳感器，它們分析制動壓力和液壓油，以保證列車能及時制動。它們測量部件的溫度和壓力，并將數(shù)據(jù)與數(shù)千份故障和修復(fù)報告記錄進(jìn)行比較。

Kress表示：“傳感器也存在故障風(fēng)險，如果安裝太多的傳感器，它們帶來的問題比其能解決的問題還要多。我們盡可能少地采用傳感器，因為安裝得越多，出故障的可能性就越大?！?/p>

電機(jī)、變速箱、軸承和車輪都是機(jī)械連接的，并不是都需要各自的傳感器。西門子可以使用一個虛擬傳感器，它通過算法評估來計算每個部分的誤差，例如傳熱率等。

還可以把不同部件的數(shù)據(jù)組合起來，這樣，列車和鐵軌上的傳感器互相監(jiān)測，從而減少了所需的檢查次數(shù)。

分析有什么好處？

西門子以前依靠應(yīng)急響應(yīng)和例行檢查保持列車正常運行。這一過程需要技術(shù)人員打開列車查找故障原因，然后去取回備件和工具，再返回進(jìn)行維修。

結(jié)果對維修時間和延遲都有很大的影響。列車上一扇損壞的門會導(dǎo)致兩站之間的運行時間增加10～15秒。經(jīng)過20站之后，列車已經(jīng)晚點五分鐘，當(dāng)天的整個行程都被推遲了。西門子現(xiàn)在監(jiān)測每列列車的車門，能夠在出現(xiàn)故障之前發(fā)現(xiàn)潛在的問題。

Kress說：“如果Thameslink的門有問題，在某些情況下，我們可以提前一個半星期發(fā)現(xiàn)這些問題。

然后技術(shù)人員可以去查看那個車廂右邊的五號門，他們走到那里，檢查一下，在那里放些潤滑油，然后再次啟動，不會再出現(xiàn)故障了?！?/p>

西門子還為歐洲之星列車提供維修服務(wù)，這些列車傳統(tǒng)上使用的傳感器會發(fā)出故障警報，并強(qiáng)制停車。然而，這些傳感器本身容易出現(xiàn)故障。

Kress回憶說：“幾年前出現(xiàn)過這種事，當(dāng)時我們部門還不存在，我們不得不撤離在軌道上工作的700人。

一年前也有過同樣的情況，看起來非常相似。我們首先意識到，這是一個傳感器問題。現(xiàn)在我們有信心，在列車出現(xiàn)這一問題的一個半星期之前，我們就能發(fā)現(xiàn)它。我們可以對操作人員說，你應(yīng)該把車廂那邊軸承上的傳感器換了，他們就這樣做了，對操作沒有任何干擾?！?/p>

為什么是Teradata？

Kress說；“Teradata是市場上唯一一家知道這個世界不僅僅是一個數(shù)據(jù)倉庫的公司。Teradata有競爭，但鑒于我們的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，我們需要一個能完成更多任務(wù)的系統(tǒng)，所以UDA對我們來說是最主要的?！?/p>

西門子采用了組合框架，包括Apache Spark和TensorFlow，為每一項分析任務(wù)開發(fā)了具體的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。鼓勵在單獨和安全的工作環(huán)境中使用這些模型進(jìn)行實驗。

Kress說；“我們要創(chuàng)建的分析模型是一個沙箱，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以使用這些數(shù)據(jù)來識別模型的結(jié)構(gòu)。一旦確定了結(jié)構(gòu)，我們會把模型投入使用，那么我們就有了一個經(jīng)典的三層架構(gòu)，即開發(fā)、測試和實施。”

這一連續(xù)的集成和部署過程使用了相同的底層數(shù)據(jù)湖，所以即使科學(xué)家在沙箱中，他們也可以看到存在的所有數(shù)據(jù)，知道怎樣組合數(shù)據(jù)點以獲得他們所需的深度分析結(jié)果。這一創(chuàng)造性的過程產(chǎn)生了一種可以在鐵路監(jiān)測中連續(xù)實施的分析模型。

西門子在其鐵路服務(wù)中，每秒采集大約5萬多個數(shù)據(jù)點，并且需要長時間存儲數(shù)據(jù)。在部署模型時，由于西門子分析工作負(fù)載非常復(fù)雜而且多樣，因此，必須采用Teradata。

Kress說：“我必須平衡所有這些不同的工作負(fù)載，讓系統(tǒng)保持穩(wěn)定。如果我在Hadoop上這樣做，我的一名員工會提交很多工作負(fù)載，接下來的兩天客戶不會得到任何回應(yīng)。這是不能接受的?！?