付亞超

(軌道交通工程信息化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中鐵一院),西安 710043)

引言

截至2020年底，中國(以下文中涉及全國數(shù)據(jù)均指中國大陸地區(qū)，不含港澳臺(tái))共有45個(gè)城市開通城市軌道交通(以下簡稱“城軌交通”)運(yùn)營線路244條，運(yùn)營線路總長7 969.7 km，累計(jì)投運(yùn)車輛段和停車場(chǎng)共計(jì)384座[1]。在全自動(dòng)運(yùn)行技術(shù)的推動(dòng)下[2-6]，在5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的加持下[7-13]，各城軌公司針對(duì)自身在運(yùn)維過程中存在的問題紛紛開展了智能運(yùn)維工作。其中，上海地鐵相繼開展了供電、車輛、工務(wù)、通信信號(hào)等全專業(yè)智能運(yùn)維系統(tǒng)研究[14-17]，并取得了較好的效果；北京、廣州等城軌公司、設(shè)計(jì)院和高校重點(diǎn)對(duì)車輛智能運(yùn)維技術(shù)進(jìn)行了研究[18-22]，提高了地鐵運(yùn)營的可靠性，優(yōu)化了運(yùn)維單位的結(jié)構(gòu)和人員構(gòu)成。

根據(jù)調(diào)研，城軌智能運(yùn)維尚處于專業(yè)試點(diǎn)發(fā)展階段，目前只有北京地鐵初步建立了車輛智能運(yùn)維的評(píng)價(jià)指標(biāo)[23]，對(duì)于智能運(yùn)維水平的評(píng)價(jià)體系尚未建立。根據(jù)目前智能運(yùn)維的發(fā)展現(xiàn)狀，對(duì)車輛基地智能運(yùn)維指標(biāo)及評(píng)價(jià)體系進(jìn)行了研究。

1 車輛基地智能運(yùn)維簡介

車輛基地智能運(yùn)維以車輛智能運(yùn)維為中心，兼顧車輛基地內(nèi)機(jī)電設(shè)備、工藝設(shè)備、基礎(chǔ)設(shè)施、材料保障等智能運(yùn)維工作。

車輛基地智能運(yùn)維是以車載監(jiān)測(cè)設(shè)備、軌旁檢測(cè)設(shè)備、檢修設(shè)備、物料計(jì)劃、修程修制為主要管控對(duì)象，圍繞設(shè)備運(yùn)維全過程質(zhì)量控制，采用移動(dòng)通信、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵系統(tǒng)和設(shè)備故障自診斷、遠(yuǎn)程集中監(jiān)測(cè)、專家系統(tǒng)綜合決策、故障預(yù)測(cè)健康管理等功能的綜合智能維修系統(tǒng)，以提高安全服務(wù)水平和管理效率，降低勞動(dòng)強(qiáng)度、技能要求和運(yùn)維成本，以自然科學(xué)特征為主的活動(dòng)。

2 車輛基地智能運(yùn)維評(píng)價(jià)體系

2.1 車輛基地智能運(yùn)維評(píng)價(jià)體系的建立

構(gòu)建車輛基地智能運(yùn)維評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是對(duì)車輛基地智能運(yùn)維綜合評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)，應(yīng)能客觀、全面、科學(xué)的反映車輛基地實(shí)行智能運(yùn)維策略的能力。對(duì)于車輛基地智能運(yùn)維來說，智能運(yùn)維的技術(shù)水平及裝備、車輛檢修效率和效益均是車輛基地實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維的主要因素。經(jīng)調(diào)研、對(duì)比、分析及篩選，并根據(jù)《城市軌道交通運(yùn)營指標(biāo)體系》[24]，建立車輛基地智能運(yùn)維評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見表1。

表1 車輛基地智能運(yùn)維評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

該評(píng)價(jià)體系從車輛基地智能運(yùn)維的技術(shù)指標(biāo)、效率類指標(biāo)、效果(效益)類和安全類指標(biāo)4個(gè)維度，15個(gè)具體指標(biāo)綜合分析車輛基地智能運(yùn)維能力。

2.1.1 技術(shù)類指標(biāo)

車輛基地智能技術(shù)類指標(biāo)體系包括運(yùn)維設(shè)備配置水平、智能運(yùn)維建設(shè)水平、智能運(yùn)維系統(tǒng)的決策能力和智能運(yùn)維人員技術(shù)水平等4個(gè)指標(biāo)。

運(yùn)維設(shè)備配置水平：反映車輛基地智能運(yùn)維設(shè)備配置狀況和水平。車輛基地智能運(yùn)維設(shè)備配置主要包括軌旁監(jiān)測(cè)設(shè)備、車載監(jiān)測(cè)設(shè)備、移動(dòng)檢測(cè)設(shè)備、智能存儲(chǔ)設(shè)備等，能夠直接、客觀地反饋車輛基地智能運(yùn)維的裝備能力。

運(yùn)維平臺(tái)建設(shè)水平：智能運(yùn)維平臺(tái)是車輛基地智能運(yùn)維體系的重要組成部分，平臺(tái)既是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、提取、篩選、分析的載體，又是對(duì)智能運(yùn)維相關(guān)應(yīng)用的重要窗口，故起到承上啟下的作用。車輛基地智能運(yùn)維平臺(tái)包括單項(xiàng)運(yùn)維設(shè)備的平臺(tái)，發(fā)展到最高層級(jí)即車輛基地智能運(yùn)維體系綜合應(yīng)用的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

運(yùn)維系統(tǒng)決策能力：反映車輛基地智能運(yùn)維系統(tǒng)建立后，其產(chǎn)生的具體效果。車輛基地智能運(yùn)維系統(tǒng)建立后，需對(duì)既有業(yè)務(wù)水平和效率有所提升，又需要產(chǎn)生新的應(yīng)用，以指導(dǎo)車輛基地的運(yùn)維。

運(yùn)維人員技術(shù)水平：反饋車輛基地智能運(yùn)維系統(tǒng)建立后，現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員和技術(shù)管理人員對(duì)智能運(yùn)維系統(tǒng)的適應(yīng)性和提升性等問題。建成的智能運(yùn)維體系需對(duì)現(xiàn)場(chǎng)檢修人員、技術(shù)管理人員進(jìn)行培訓(xùn)，以適應(yīng)新系統(tǒng)和新裝備。

2.1.2 效率類指標(biāo)

車輛基地智能運(yùn)維效率類指標(biāo)是體現(xiàn)車輛基地管理水平和維修技能的指標(biāo)，包括車輛利用率、維修人員人車比、故障平均修復(fù)時(shí)間、各級(jí)修程平均庫停時(shí)間、備件周轉(zhuǎn)率等5個(gè)指標(biāo)。

車輛利用率：反饋能夠上線運(yùn)營的電客車數(shù)量和全線配屬電客車數(shù)量的比值，此值能夠直接體現(xiàn)建設(shè)車輛基地智能運(yùn)維對(duì)車輛檢修的效率；車輛利用率越高，說明建設(shè)車輛基地智能運(yùn)維系統(tǒng)后，檢修效率越高，效果越明顯。

維修人員人車比：維修人員和電客車數(shù)量的比值，比值越大，說明單輛車投入的檢修人員較多，檢修效率越低。經(jīng)調(diào)研，傳統(tǒng)運(yùn)維情況下維修人員人車比約為0.6，車輛基地智能運(yùn)維系統(tǒng)建設(shè)后，維修人員人車比可降低到0.3～0.4[9]。

故障平均修復(fù)時(shí)間：車輛故障平均修復(fù)時(shí)間是指車輛報(bào)修的所有故障從入庫檢修開始到修復(fù)交驗(yàn)位置所用的平均時(shí)間。修復(fù)時(shí)間越長，占用資源越多，檢修效率也就越低。

各級(jí)修程平均庫停時(shí)間：各級(jí)修程平均庫停時(shí)間是指車輛在進(jìn)行各級(jí)檢修時(shí)(列檢、雙周檢、三月檢、定修、臨修等修程)需在庫中停留的時(shí)間。停留時(shí)間越長，車輛利用率就越低，檢修效率也越低。

備件周轉(zhuǎn)率：備件周轉(zhuǎn)率是指車輛基地配品備件的周轉(zhuǎn)效率。車輛基地智能運(yùn)維系統(tǒng)建設(shè)后，可進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，對(duì)備件的采購、庫存進(jìn)行優(yōu)化和指導(dǎo)，備件周轉(zhuǎn)率提高后，可減少備件占用空間，提升檢修效率。

2.1.3 效果(效益)類指標(biāo)

效果(效益)類指標(biāo)是影響車輛運(yùn)行穩(wěn)定和健康狀態(tài)指標(biāo)，也是能夠反饋車輛基地維修成本節(jié)約管控的指標(biāo)。由于車輛基地是以車輛檢修為主，其投入產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)性不明顯，故暫不考慮由于智能運(yùn)維帶來的經(jīng)濟(jì)類指標(biāo)，主要考慮其社會(huì)效益類指標(biāo)，包括乘客舒適度、能源消耗水平、工作人員舒適度、車輛平均故障率等4個(gè)指標(biāo)。

乘客舒適度：反饋在運(yùn)營過程中乘客對(duì)車輛噪聲、溫度、乘客信息系統(tǒng)的滿意及舒適程度，能夠從側(cè)面反饋出車輛維修水平。乘客舒適度越高，就能體現(xiàn)車輛智能運(yùn)維的水平就越高。

能源消耗水平：能源消耗水平是指車輛基地內(nèi)電力、天然氣等能源消耗水平。通過建立車輛基地智能運(yùn)維水平，通過研究，能夠一定程度降低電力等能源的消耗水平。

工作人員舒適度：工作人員舒適度是反饋工作人員在車輛基地工作時(shí)環(huán)境、安全等綜合指標(biāo)。通過建立車輛基地智能運(yùn)維系統(tǒng)，人員作業(yè)環(huán)境、作業(yè)安全得到一定程度的提升。

車輛平均故障率：車輛平均故障率是指系統(tǒng)記錄的由于車輛原因造成運(yùn)營故障發(fā)生的頻率，該指標(biāo)是衡量車輛健康狀況和維修質(zhì)量的基礎(chǔ)性安全指標(biāo)。平均故障率越小，反饋車輛智能運(yùn)維水平越高。

2.1.4 安全類指標(biāo)

安全類指標(biāo)是由于車輛基地在運(yùn)行過程及由于車輛基地運(yùn)營造成的各類安全問題。主要包括車輛平均故障率、作業(yè)人員工傷率以及機(jī)電設(shè)備故障率等。

作業(yè)人員工傷率：作業(yè)人員工傷率是指作業(yè)人員在作業(yè)過程中由于環(huán)境、設(shè)備或者自身等原因受傷概率。通過建立車輛基地智能運(yùn)維系統(tǒng)，使部分工序由“機(jī)檢”替代“人檢”，能夠一定程度降低作業(yè)人員工傷概率。

機(jī)電設(shè)備故障率：機(jī)電設(shè)備故障率是指車輛基地內(nèi)泵、風(fēng)機(jī)、供電等設(shè)備發(fā)生故障的概率，通過建立車輛基地智能運(yùn)維系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)部分設(shè)備的健康監(jiān)測(cè)和故障預(yù)測(cè)，降低機(jī)電設(shè)備的故障發(fā)生率，提升系統(tǒng)安全性。

2.2 車輛基地智能運(yùn)維水平判斷指標(biāo)

根據(jù)車輛基地智能運(yùn)維發(fā)展階段，車輛基地智能運(yùn)維水平按照由低到高可劃分為傳統(tǒng)運(yùn)維、自動(dòng)化運(yùn)維、敏捷型運(yùn)維、智能運(yùn)維等4個(gè)等級(jí)[25]，并按照0～10的分值區(qū)間對(duì)對(duì)應(yīng)的智能運(yùn)維發(fā)展程度進(jìn)行打分，具體見表2。

表2 車輛基地智能運(yùn)維程度判斷指標(biāo)

3 車輛基地智能運(yùn)維評(píng)估模型建立

根據(jù)上節(jié)闡述，影響車輛基地智能運(yùn)維的因素主要由4個(gè)維度、15個(gè)主要具體因素(指標(biāo))，需確定各個(gè)因素對(duì)車輛基地智能運(yùn)維的影響程度，也就是權(quán)重分析。目前，多層級(jí)因素評(píng)價(jià)方法有層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)、熵權(quán)法等。因此，主要選用層次分析法和熵權(quán)法對(duì)車輛基地智能運(yùn)維等級(jí)進(jìn)行研究。

3.1 基于AHP的評(píng)估模型建立過程

當(dāng)車輛基地智能運(yùn)維的15個(gè)指標(biāo)各有1個(gè)單獨(dú)賦值時(shí)，可使用AHP進(jìn)行車輛基地智能運(yùn)維水平評(píng)估。具體評(píng)估步驟如下。

步驟1：建立層次結(jié)構(gòu)模型。根據(jù)車輛基地智能運(yùn)維4個(gè)維度和15個(gè)因素建立層次結(jié)構(gòu)模型。如圖1所示。

圖1 車輛基地層次結(jié)構(gòu)模型示意

步驟2：構(gòu)造判斷矩陣。根據(jù)層次模型建立本層對(duì)上一層因數(shù)的判斷矩陣。

經(jīng)過討論、比較和判斷，給出第二層對(duì)第一層的兩兩比較判斷矩陣如下

分別給出第三層對(duì)第二層的3個(gè)比較判斷矩陣

步驟3：利用歸一法求出單層次權(quán)重，并進(jìn)行矩陣的一致性檢驗(yàn)。單層次權(quán)重見表3。

表3 單層次權(quán)重及其一致性檢驗(yàn)

步驟4：將B1-P、B2-P、B3-P、B4-P單層次權(quán)重向量組合為15(行)×3(列)的矩陣，并與A-B權(quán)重向量相乘，即得出15個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。

W=(0.010 5，0.028 5，0.055 5，0.055 5，0.027 0，

0.162 0，0.162 0，0.090 0，0.018 0，0.029 7，

0.082 5，0.059 4，0.197 6， 0.022 4， 0.008 4)T

(1)

通過式(1)可對(duì)車輛基地智能運(yùn)維的15個(gè)指標(biāo)重要程度進(jìn)行排序，具體見表4。

表4 車輛基地智能運(yùn)維指標(biāo)重要程度排序

步驟5：根據(jù)因素權(quán)重和各因素的賦值，得出車輛基地智能運(yùn)維水平得分。

(2)

式中，Ci為第i個(gè)指標(biāo)的賦值，賦值一般邀請(qǐng)專家打分完成。當(dāng)車輛基地的智能運(yùn)維程度進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，需要邀請(qǐng)業(yè)界1名或者數(shù)名專家進(jìn)行綜合判斷后打分。專家需進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研、組織調(diào)查問卷、查看相關(guān)履歷檔案等與智能運(yùn)維指標(biāo)相關(guān)的內(nèi)容后，通過綜合判斷后對(duì)指標(biāo)進(jìn)行打分。

3.2 基于熵權(quán)法的評(píng)估模型建立過程

當(dāng)車輛基地智能運(yùn)維的15個(gè)指標(biāo)各出現(xiàn)2個(gè)及以上的賦值時(shí)，需對(duì)指標(biāo)賦值利用熵權(quán)法進(jìn)行歸一化處理，然后再根據(jù)AHP建立的指標(biāo)權(quán)重確定車輛基地智能運(yùn)維水平。熵權(quán)法具體評(píng)估步驟如下。

步驟1：對(duì)各指標(biāo)賦值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

(3)

式中，wij為指標(biāo)賦值矩陣；Yij為標(biāo)準(zhǔn)化處理后的矩陣。

步驟2：求出信息熵。信息熵公式為

(4)

步驟3：求出各賦值的權(quán)重。權(quán)重計(jì)算公式為

(5)

步驟4：求出各指標(biāo)信息熵后的賦值。賦值公式為

(6)

步驟5：利用AHP求出車輛基地智能運(yùn)維水平得分。

4 算例分析

4.1 基于AHP車輛基地智能運(yùn)維水平計(jì)算

3個(gè)車輛基地智能運(yùn)維項(xiàng)目需進(jìn)行智能運(yùn)維程度評(píng)價(jià)，特邀請(qǐng)1名專家對(duì)3個(gè)車輛基地智能運(yùn)維各指標(biāo)進(jìn)行打分，具體分值見表5。

根據(jù)表2關(guān)于車輛基地智能運(yùn)維的判斷指標(biāo)，可以得出3個(gè)車輛基地智能運(yùn)維等級(jí)。

車輛基地1智能運(yùn)維得分為8.39分，位于第四等級(jí)，即智能運(yùn)維階段。

車輛基地2智能運(yùn)維得分為7.18分，位于第三等級(jí)，即敏捷型運(yùn)維階段。

車輛基地3智能運(yùn)維得分為5.69分，位于第二等級(jí)，即自動(dòng)化運(yùn)維階段。

4.2 基于熵權(quán)法車輛基地智能運(yùn)維水平計(jì)算

某城市地鐵車輛基地進(jìn)行智能運(yùn)維改造后，對(duì)其智能運(yùn)維等級(jí)進(jìn)行判斷，特邀請(qǐng)10名專家對(duì)智能運(yùn)維的15個(gè)指標(biāo)分別進(jìn)行打分，具體打分見表6。

表5 3個(gè)車輛基地智能運(yùn)維情況打分

表6 某車輛基地智能運(yùn)維情況專家打分

利用式(3)對(duì)打分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后，見表7。

表7 打分?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

利用式(4)計(jì)算出各個(gè)權(quán)重的信息熵，見表8。

表8 信息熵計(jì)算

利用式(5)計(jì)算出每個(gè)專家的權(quán)重，如表9所示。

表9 每個(gè)專家對(duì)一個(gè)指標(biāo)的打分權(quán)重

根據(jù)式(5)計(jì)算出每個(gè)專家加權(quán)后每個(gè)指標(biāo)打分，見表10。

表10 加權(quán)后的每項(xiàng)指標(biāo)打分

根據(jù)式(2)，計(jì)算出該車輛基地智能運(yùn)維的打分為

(7)

根據(jù)表2中車輛基地智能運(yùn)維的判斷指標(biāo)，可以得出該智能運(yùn)維得分為7.82，位于第四等級(jí)，即智能運(yùn)維階段。

5 結(jié)論

(1)車輛基地智能運(yùn)維指標(biāo)重要程度。通過層次分析法(AHP)對(duì)影響車輛基地智能運(yùn)維15個(gè)因素進(jìn)行了分析，并得出其對(duì)應(yīng)的影響權(quán)重。因素“車輛平均故障率”得分最高，對(duì)車輛基地智能運(yùn)維影響最大，“機(jī)電設(shè)施故障率”得分最低，對(duì)車輛基地智能運(yùn)維影響較小。

(2)城軌公司可根據(jù)車輛基地智能運(yùn)維的權(quán)重排序，確定有效提升智能運(yùn)維水平的策略，有針對(duì)性的提升車輛基地智能運(yùn)維程度和等級(jí)。

(3)基于層次分析法(AHP)能有效確定車輛基地各因素的權(quán)重，但在其決策過程中，判斷矩陣、各因素賦值均為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)、調(diào)查問卷等方式得出，且只能對(duì)各因素賦值一組得分，主管因素對(duì)車輛基地智能運(yùn)維水平影響較大。

(4)基于熵權(quán)法進(jìn)行的車輛基地智能運(yùn)維水平計(jì)算，可以根據(jù)需要組成數(shù)名專家共同為同一車輛基地智能運(yùn)維得分，并通過熵權(quán)法對(duì)得分進(jìn)行加權(quán)歸一，使車輛基地智能運(yùn)維的打分更客觀。

(5)建議在實(shí)際的評(píng)價(jià)過程中，可使用基于AHP+熵權(quán)法的組合方式，對(duì)車輛基地智能運(yùn)維水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。