賀莉娜 郭澤闊

(1.北京市軌道交通運(yùn)營管理有限公司，100068，北京；2.北京城建設(shè)計發(fā)展集團(tuán)股份有限公司，100037，北京∥第一作者，高級工程師)

0 引言

2020年3月,中國城市軌道交通協(xié)會發(fā)布了《中國城市軌道交通智慧城軌發(fā)展綱要》[1](以下簡為《綱要》)?！毒V要》中描繪了中國智慧城市軌道交通的建設(shè)藍(lán)圖，指出了智能化運(yùn)維是智慧城市軌道交通的重要組成部分，并提出了智能化運(yùn)維在2025年和2035年的發(fā)展目標(biāo)。城市軌道交通智能化運(yùn)維毫無疑問是當(dāng)前國內(nèi)城市軌道交通的行業(yè)熱點，目前國內(nèi)各地城市軌道交通公司以及各軌道交通設(shè)備供貨商都在開展智能化運(yùn)維的相關(guān)研究。

文獻(xiàn) [2] 以城市軌道交通車輛智能化運(yùn)維為例，描繪了智能化運(yùn)維應(yīng)建成何樣，并具備哪些功能；文獻(xiàn) [3]以城市軌道交通車輛智能化運(yùn)維為例，探討了智能化運(yùn)維的建設(shè)目標(biāo)和實現(xiàn)步驟，并提出規(guī)范化運(yùn)維、信息化運(yùn)維、智能化運(yùn)維等“三步走”的概念。

本文首先分析了國內(nèi)外城市軌道交通智能化運(yùn)維的應(yīng)用現(xiàn)狀及其存在的問題，然后提出了建設(shè)城市軌道交通智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)的頂層目標(biāo)及意義；其次介紹了城市軌道交通智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)的實現(xiàn)方案；最后展望了城市軌道交通智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)對實現(xiàn)《綱要》中智能化運(yùn)維2025年和2035年的發(fā)展目標(biāo)的戰(zhàn)略意義和作用。

1 國內(nèi)外軌道交通智能化運(yùn)維的應(yīng)用現(xiàn)狀及存在問題

1.1 國外軌道交通智能化運(yùn)維的應(yīng)用現(xiàn)狀

2010年后，瑞士進(jìn)行鐵路多維度數(shù)據(jù)采集，利用大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動進(jìn)行運(yùn)營維護(hù)決策[4]。2014年，日本提出軌道交通“智能維護(hù)計劃”，即利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)運(yùn)維智能化，提高運(yùn)維效率。2016年，美國一級鐵路進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)預(yù)測和故障分析，以實現(xiàn)報警預(yù)測[5]。目前，全世界范圍內(nèi)的智能化運(yùn)維尚處于探索和研究狀態(tài)，軌道交通全系統(tǒng)智能化運(yùn)維還沒有實際應(yīng)用；運(yùn)用大數(shù)據(jù)、AI(人工智能)、狀態(tài)監(jiān)測、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理等技術(shù)開展的智能化運(yùn)維研究，實現(xiàn)了由計劃修到狀態(tài)修、設(shè)備設(shè)施的故障預(yù)警、故障報警、全生命周期預(yù)測以及運(yùn)維決策支持等功能[6]。

1.2 國內(nèi)鐵路智能化運(yùn)維現(xiàn)狀

目前我國對鐵路智能化運(yùn)維系統(tǒng)已開展了一定研究，并通過采用大數(shù)據(jù)、云計算和AI等技術(shù)，通過對數(shù)據(jù)的全面采集、設(shè)備狀態(tài)的全面感知進(jìn)行智能分析處理，以實現(xiàn)人員、設(shè)備和環(huán)境的協(xié)同，從而引領(lǐng)鐵路運(yùn)維工作模式的深度變革。由此，南寧鐵路局實現(xiàn)通信、信號、車載各專業(yè)的融合；懷邵衡鐵路搭建智能大數(shù)據(jù)運(yùn)維平臺，實現(xiàn)了通信、信號子系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸集整理，各系統(tǒng)的互聯(lián)互通、數(shù)據(jù)集成及標(biāo)準(zhǔn)化，實現(xiàn)了設(shè)備的健康管理、綜合監(jiān)測和生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析等功能[7]。我國鐵路智能化運(yùn)維系統(tǒng)構(gòu)建了多專業(yè)、多系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集，并進(jìn)行了智能化運(yùn)維的試點應(yīng)用；但在數(shù)據(jù)融合方面仍存在一定困難，需對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，智能分析和輔助決策等技術(shù)尚需不斷積累和持續(xù)完善。

1.3 國內(nèi)城市軌道交通智能化運(yùn)維現(xiàn)狀

國內(nèi)各城市軌道交通的智能化運(yùn)維還處于探討研究階段。北京、上海的智能化運(yùn)維研究起步較早，正在構(gòu)建以車輛智能化運(yùn)維為核心的運(yùn)維平臺，但尚未形成統(tǒng)一技術(shù)。深圳自上而下形成頂層架構(gòu)，但限于運(yùn)營的想法，建設(shè)尚未落地。在標(biāo)準(zhǔn)上，運(yùn)維系統(tǒng)結(jié)構(gòu)龐大、接口繁多，建設(shè)成本高，但發(fā)展前景廣闊大有可為。

1.4 智能化運(yùn)維建設(shè)急需解決的問題

根據(jù)廣泛調(diào)研與總結(jié)，目前軌道交通智能化運(yùn)維亟待解決的問題主要包含[8]：

1) 系統(tǒng)封閉：智能化運(yùn)維是軌道交通的車輛、機(jī)電、通信、信號、供電、軌道各專業(yè)深度融合的新型智能化運(yùn)維系統(tǒng)。目前，不同專業(yè)的智能化運(yùn)維系統(tǒng)各自為戰(zhàn)、獨立運(yùn)行，且系統(tǒng)分散、接口繁多。然而，全專業(yè)的智能化運(yùn)維系統(tǒng)投資巨大，企業(yè)難以承擔(dān)。

2) 數(shù)據(jù)缺乏篩選與創(chuàng)造價值：設(shè)備設(shè)施數(shù)據(jù)采集監(jiān)測的數(shù)據(jù)量大且未經(jīng)篩選與過濾，難以形成有價值的數(shù)據(jù)，致運(yùn)維系統(tǒng)效率低下；同時，對專業(yè)化極強(qiáng)的設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)的有效分析和挖掘也遇到瓶頸。

3) 運(yùn)維模式缺乏智能化：運(yùn)維模式缺乏從運(yùn)維數(shù)據(jù)到知識的提煉、缺乏設(shè)備的個性化和智能化運(yùn)維策略，缺乏運(yùn)維過程中的AI輔助。

4) 設(shè)備模型未實現(xiàn)可視化：城市軌道交通系統(tǒng)的設(shè)備設(shè)施多，各專業(yè)設(shè)備運(yùn)維模型抽象，還沒有實現(xiàn)故障的精準(zhǔn)定位，且不形象、不直觀。

5) 數(shù)據(jù)孤島：各專業(yè)進(jìn)行了設(shè)備設(shè)施數(shù)據(jù)的采集監(jiān)測，但設(shè)備之間數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、不規(guī)范，數(shù)據(jù)難以深度融合，只能形成數(shù)據(jù)孤島。

6) 投資建設(shè)不經(jīng)濟(jì)、不可持續(xù)：智能化運(yùn)維系統(tǒng)建設(shè)一次成型后，難以擴(kuò)展，但隨著檢測數(shù)據(jù)的積累，運(yùn)維服務(wù)卻需不斷升級，以實現(xiàn)全專業(yè)全系統(tǒng)升級。

基于此，本文提出了如下構(gòu)建城市軌道交通智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)：搭建開放、共享的智能化運(yùn)維系統(tǒng)架構(gòu)，構(gòu)建一個運(yùn)維中心，實現(xiàn)多專業(yè)數(shù)據(jù)融合，建立可視化模型，形成產(chǎn)業(yè)的系統(tǒng)聯(lián)動。

2 城市軌道交通智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)頂層設(shè)計目標(biāo)及特點

2.1 “四化”“三字”“兩全”

根據(jù)調(diào)研與研究，城市軌道交通智能化運(yùn)維的核心可概況為“四化”“三字”“兩全”?！八幕笔悄康模磳崿F(xiàn)全系統(tǒng)運(yùn)維智能化、檢修定制化、管理可視化、物料精細(xì)化?！叭帧笔翘攸c，總結(jié)為“簡”，即實現(xiàn)運(yùn)維管理化繁為簡；“智”，即應(yīng)用AI；“深”，即構(gòu)建全專業(yè)策略知識庫。“兩全”是范圍，系指“全方位”和“全過程”，即全方位涵蓋調(diào)度、檢修、運(yùn)維、現(xiàn)場和各個專業(yè)，全過程包括設(shè)備設(shè)計、制造、調(diào)式、運(yùn)行、檢修、改擴(kuò)建和退役的全生命周期，以實現(xiàn)空間和時間兩個維度的智能化運(yùn)維。

2.2 功能機(jī)到智能機(jī)的突破

城市軌道交通智能化運(yùn)維最終需突破專業(yè)壁壘，以實現(xiàn)功能機(jī)到智能機(jī)的突破。城市軌道交通智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)，最終應(yīng)提供一種以運(yùn)維過程為核心，按正向設(shè)計思路的建設(shè)方案。其不再是車輛、機(jī)電、通信、信號、供電、軌道各專業(yè)單兵作戰(zhàn)、獨立運(yùn)行的割裂模式，而將形成多專業(yè)深度融合的運(yùn)維系統(tǒng)，以減少平臺的重復(fù)搭建，為專業(yè)設(shè)備供應(yīng)商提供平臺，實現(xiàn)各自領(lǐng)域的智能化運(yùn)維。

2.3 系統(tǒng)頂層設(shè)計目標(biāo)

智能化運(yùn)維頂層設(shè)計的目標(biāo)不是實現(xiàn)某個設(shè)備或某個專業(yè)的單個智能化運(yùn)維，而是將全專業(yè)深度融合的智能化運(yùn)維系統(tǒng)。其將達(dá)到《智能化運(yùn)維等級白皮書》[9]中的GoM4(智能化維修等級4，如圖1所示)，以實現(xiàn)狀態(tài)預(yù)警、維修調(diào)度、故障診斷、3D(三維空間)展示、人/機(jī)/物/料聯(lián)動、動態(tài)優(yōu)化定檢周期等的功能，最終實現(xiàn)生態(tài)鏈搭建。

圖1 智能化維修等級Fig.1 Grade of intelligent maintenance

所謂智能化運(yùn)維生態(tài)鏈(見圖2)，是需要終端用戶、設(shè)備供貨商、檢測設(shè)備供貨商和云平臺服務(wù)商共同搭建，以實現(xiàn)開放、協(xié)同、智能的系統(tǒng)。終端用戶一方面提供設(shè)備日常運(yùn)維數(shù)據(jù)，另一方面得到智能化運(yùn)維支持；其他設(shè)備供貨商提供相關(guān)檢測、監(jiān)測數(shù)據(jù)，生態(tài)系統(tǒng)則根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)，利用AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)來實現(xiàn)減員增效的目的。

圖2 智能化運(yùn)維生態(tài)鏈Fig.2 Intelligent operation and maintenance ecological chain

2.4 智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)的特點

智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)的特點可總結(jié)為“簡、智、深、安、協(xié)、活、省”七個字。前述中已介紹“簡”“智”“深”即智能化運(yùn)維的“三字”特點；本文提出的生態(tài)系統(tǒng)更兼具“安”“協(xié)”“活”“省”的特點。具體可理解為：

1) “簡”：實現(xiàn)運(yùn)維管理化繁為簡，出現(xiàn)問題及時響應(yīng)、自動分析和優(yōu)化，把流程的處理精簡和高效組合起來，讓問題匹配正確的場景，找到正確的人，并在第一時間正確處理。

2) “智”：應(yīng)用AI，通過大量檢測數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行場景分類，用數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器分析，讓機(jī)器自動準(zhǔn)確判斷。

3) “深”：構(gòu)建全專業(yè)知識庫，隨著智能化運(yùn)維系統(tǒng)應(yīng)用，積累的故障數(shù)據(jù)增多，對應(yīng)的知識庫豐富，維修水平也隨之提高。

4) “安”：基于故障導(dǎo)向安全理念來設(shè)計智能化運(yùn)維，確保運(yùn)維安全。

5) “協(xié)”：全系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同合作，利益共享。

6) “活”：運(yùn)維系統(tǒng)建設(shè)靈活，可橫向、縱向擴(kuò)展。

7) “省”：省時、省心、省錢分別對應(yīng)建設(shè)周期短、協(xié)調(diào)和整合難度小、節(jié)約投資。

3 智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)方案構(gòu)架及其關(guān)鍵技術(shù)

智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)集合人力資源、故障信息、資產(chǎn)數(shù)據(jù)、運(yùn)行狀態(tài)等內(nèi)容，在內(nèi)部構(gòu)建知識庫、維修策略庫、既有專家支持系統(tǒng)，以實現(xiàn)3D展示平臺、預(yù)警平臺、維修調(diào)度平臺、文檔管理平臺、物資管理平臺，同時明確智能化運(yùn)維訴求。

3.1 系統(tǒng)方案

如圖3所示，將城市軌道交通人力資源數(shù)據(jù)、設(shè)備或人工或巡檢維修故障數(shù)據(jù)、運(yùn)維資產(chǎn)數(shù)據(jù)、機(jī)電或車輛或供電或線路或通信的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)池輸入AI大腦以提供數(shù)據(jù)支持；知識庫錄入城市軌道交通各專業(yè)的專業(yè)知識、各設(shè)備的操作手冊、指導(dǎo)書，輸入AI大腦以提供知識；運(yùn)維檢修修程、故障預(yù)警規(guī)則等形成維修策略庫輸入AI大腦提供維修策略，并經(jīng)過AI運(yùn)算及時更新維修策略。

圖3 智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)(GoM4)方案Fig.3 Intelligent operation and maintenance ecosystem scheme (GoM4)

通過AI大腦輸出指令，實現(xiàn)城市軌道交通運(yùn)維6大平臺功能。

1) 3D展示平臺：將系統(tǒng)的所有設(shè)備和運(yùn)維數(shù)據(jù)都實現(xiàn)3D可視化，以達(dá)到所見即所得，各專業(yè)共用一張圖的效果；現(xiàn)場維修人員隨時調(diào)用設(shè)備的3D模型，利用虛擬現(xiàn)實/增強(qiáng)現(xiàn)實(VR/AR)技術(shù)展示設(shè)備，輔助運(yùn)維。

2) 預(yù)警平臺：將所有設(shè)備故障數(shù)據(jù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)經(jīng)AI大腦處理，進(jìn)行設(shè)備隱患預(yù)警與篩查；運(yùn)維管理人員可通過應(yīng)用層小程序、應(yīng)用程序(APP)、大屏等途徑了解預(yù)警信息，及時做出合理檢修計劃。

3) 維修調(diào)度平臺：將所有設(shè)備實現(xiàn)日常維修調(diào)度、故障維修調(diào)度，根據(jù)AI大腦做出故障診斷、維修策略，達(dá)到運(yùn)維人員、設(shè)備最優(yōu)化配置；運(yùn)維人員可通過應(yīng)用層小程序、APP途徑了解設(shè)備運(yùn)維策略。

4) 文檔管理平臺：可進(jìn)行所有設(shè)備運(yùn)行、故障、維修報告、操作手冊、專業(yè)指導(dǎo)書、修程、檢修內(nèi)容、運(yùn)維人員檢修工作、計劃等各類文檔的輸出管理；運(yùn)維管理人員通過應(yīng)用層APP可查詢文檔數(shù)據(jù)。

5) 物資管理平臺：可對所有設(shè)備的備品備件進(jìn)行動態(tài)管理、存儲與管理策略的制定；運(yùn)維物料管理人員可通過應(yīng)用層APP進(jìn)行資產(chǎn)管理。

6) 訴求平臺：在實際運(yùn)維過程中，在預(yù)設(shè)的運(yùn)維規(guī)則以外，運(yùn)維人員也可以根據(jù)生產(chǎn)需求提出數(shù)據(jù)分析或維修建議等訴求，AI大腦依據(jù)數(shù)據(jù)庫、知識庫、策略庫以及現(xiàn)場數(shù)據(jù)，通過智能算法給出數(shù)據(jù)或方案。

3.2 系統(tǒng)架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)簡述

生態(tài)系統(tǒng)架構(gòu)由運(yùn)維大腦、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口和云平臺構(gòu)成，運(yùn)維大腦分區(qū)為數(shù)據(jù)腦區(qū)、AI算法腦區(qū)、知識腦區(qū)、3D可視化腦區(qū)，如圖4所示。

圖4 智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)架構(gòu)Fig.4 Intelligent operation and maintenance ecosystem architecture

1) 數(shù)據(jù)腦區(qū)從設(shè)備中獲取數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式和接口，對不同專業(yè)不同設(shè)備運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清洗、存儲、管理等。從低價值原始數(shù)據(jù)構(gòu)建高價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，建立公共數(shù)據(jù)池并將高價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)清晰高效地存儲到運(yùn)維數(shù)據(jù)池中。目的是將數(shù)據(jù)從原始的雜亂狀態(tài)，構(gòu)建成可信的、高價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為運(yùn)維需求提供可信的大數(shù)據(jù)支持。

2) AI算法腦區(qū)利用當(dāng)前先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)、對抗學(xué)習(xí)、自學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等系列機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建面向智能化運(yùn)維的AI算法庫。應(yīng)用關(guān)聯(lián)挖掘，根據(jù)故障時設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，挖掘故障因素之間的關(guān)聯(lián)；應(yīng)用預(yù)警預(yù)測利用具有記憶功能的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對運(yùn)維過程進(jìn)行預(yù)測；應(yīng)用優(yōu)化調(diào)度基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)實現(xiàn)運(yùn)維資源優(yōu)化配置；利用離散群點檢測技術(shù)對設(shè)備子系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)測，實現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測功能。

3) 知識腦區(qū)利用知識圖譜技術(shù)，將運(yùn)維手冊、運(yùn)維歷史數(shù)據(jù)、常用運(yùn)維經(jīng)驗等輸入運(yùn)維大腦，構(gòu)建運(yùn)維知識庫?，F(xiàn)場運(yùn)維遇困難時，實時給出關(guān)鍵詞查詢，系統(tǒng)智能理出可能的故障點，返回維修指導(dǎo)、歷史案例、關(guān)聯(lián)故障和設(shè)備3D結(jié)構(gòu)圖。

4) 3D可視化腦區(qū)將所有數(shù)據(jù)和模型實時三維可視化動態(tài)顯示，利于整體態(tài)勢的直觀表達(dá)，實現(xiàn)“所見即所得”，達(dá)到故障可視化、狀態(tài)可視化、態(tài)勢可視化，以及事故的快速排查和多專業(yè)會診；現(xiàn)場維修人員也可調(diào)用設(shè)備的3D模型，利用VR/AR眼鏡全息展示設(shè)備，輔助運(yùn)維。

生態(tài)系統(tǒng)架構(gòu)采用端-云架構(gòu)。運(yùn)維大腦相關(guān)核心技術(shù)在云端運(yùn)行，對客戶端的訴求作實時響應(yīng)處理，便于維護(hù)和降低硬件成本。客戶端包括顯示大屏、手持終端和手機(jī)APP等，顯示大屏根據(jù)需求實現(xiàn)任務(wù)實時跟蹤、監(jiān)控和顯示；手持終端針對特定的運(yùn)維任務(wù)定制；手機(jī)APP實現(xiàn)身份驗證、手機(jī)支付、站點查詢等功能。

各專業(yè)設(shè)備設(shè)施數(shù)據(jù)、站點數(shù)據(jù)采用標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式和接口，以實現(xiàn)開放的、可快速接入的、可深度融合的初始數(shù)據(jù)。

4 智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)推廣模式及應(yīng)用前景展望

4.1 生態(tài)系統(tǒng)推廣模式

智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)是一個強(qiáng)大、功能全面和范圍涵蓋極廣的系統(tǒng)。但本系統(tǒng)構(gòu)建并不復(fù)雜，由于其具備較強(qiáng)的可拓展性與非耦合性，所有系統(tǒng)均在云端進(jìn)行處理計算，可實現(xiàn)縱向與橫向擴(kuò)展。

由單個設(shè)備數(shù)據(jù)通過云端處理實現(xiàn)最小化系統(tǒng)的展示，縱向可拓展到城市軌道交通線路車輛、受電弓、站臺門、電扶梯等全專業(yè)全系統(tǒng)，可根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口實現(xiàn)輸入端無感知即插即用式擴(kuò)展，已達(dá)到縱向擴(kuò)展的目的。

由一條線實現(xiàn)的運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)可共享式橫向擴(kuò)展到其他城市軌道交通線路上，以實現(xiàn)多條線路的資源共享。

4.2 生態(tài)系統(tǒng)應(yīng)用前景展望

本文介紹的智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)具有廣闊的市場規(guī)模與價值：它能根據(jù)設(shè)備狀態(tài)，縮短設(shè)備檢修周期，優(yōu)化各設(shè)備檢修制度；它能減少人員檢查、維護(hù)時間，縮短單位設(shè)備維護(hù)、檢修工時；它能將提升物資周轉(zhuǎn)效率，減少備品備件庫存；它能建立信息化、數(shù)字化設(shè)備履歷，精簡設(shè)備的檢驗、測試設(shè)施。

本系統(tǒng)改變了目前常規(guī)智能化運(yùn)維建設(shè)模式。可將目前建設(shè)的機(jī)電、供電、車輛、工務(wù)、弱電等多系統(tǒng)運(yùn)維平臺取消，以上傳到云端來代替，節(jié)省了運(yùn)維平臺的搭建費(fèi)用，有利于整合行業(yè)優(yōu)質(zhì)資源，實現(xiàn)智能化運(yùn)維系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈分工合作，實現(xiàn)利益共享；有利于實現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)同創(chuàng)新，共享數(shù)據(jù)價值；有利于建立城市軌道交通智能化運(yùn)維系統(tǒng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，實現(xiàn)系統(tǒng)的規(guī)?；l(fā)展。

對于已初步達(dá)到網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營，已建立部分設(shè)備智能化運(yùn)維系統(tǒng)的城市軌道交通城市，本系統(tǒng)同樣具備可實施性：在既有平臺基礎(chǔ)上進(jìn)行整合，避免對未建立智能化運(yùn)維的設(shè)備系統(tǒng)二次建設(shè)平臺。已建立運(yùn)維設(shè)備系統(tǒng)的數(shù)據(jù)積累，可為運(yùn)維平臺提供大數(shù)據(jù)支持，更好地提高智能化運(yùn)維決策支持。

根據(jù)北京市地鐵運(yùn)營有限公司統(tǒng)計數(shù)據(jù)，北京地鐵每年運(yùn)營成本約為1 388萬元/km，其中人工成本為872萬元/km，電力費(fèi)用為245萬元/km，維修成本為272萬元/km。若采用本智能化運(yùn)維系統(tǒng)，估計可降低人工和維修成本10%以上，折合節(jié)約運(yùn)營成本為114萬元/km。據(jù)統(tǒng)計，至2018年底，全國已開通運(yùn)營的城市軌道交通線路長度為5 766.6 km，其中地鐵約為4 500 km。預(yù)計“十四五”期間，我國城市軌道交通將按平均每年500 km規(guī)模進(jìn)行建設(shè)。按全國4 500 km長的地鐵線路，可節(jié)省運(yùn)營成本達(dá)51.3億元/年，可見城市軌道交通智能化運(yùn)維市場前景廣闊。

根據(jù)北京、上海等地的情況，其智能化運(yùn)維系統(tǒng)建設(shè)費(fèi)用約為400萬元/km，其中平臺搭建費(fèi)用占比約為20%。若采用生態(tài)系統(tǒng)模式搭建平臺，將車輛、供電、信號、通信多個專業(yè)運(yùn)維平臺綜合為一個運(yùn)維平臺，可節(jié)省平臺重復(fù)搭建費(fèi)用、接口管理費(fèi)用等，預(yù)計其搭建費(fèi)用可降低一半左右。

5 結(jié)語

智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)為當(dāng)前城市軌道交通智能化運(yùn)維建設(shè)提供了一種新的解決思路，避免了多平臺建設(shè)、多專業(yè)之間系統(tǒng)封閉、數(shù)據(jù)多但價值低、建設(shè)投資大等問題，并利用AI和大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)在云平臺上的軌道交通運(yùn)維的智能化。智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)采集人力資源、故障信息、資產(chǎn)數(shù)據(jù)、運(yùn)行狀態(tài)等內(nèi)容，在內(nèi)部構(gòu)建知識庫、維修策略庫，學(xué)習(xí)既有專家支持系統(tǒng)；系統(tǒng)架構(gòu)包括數(shù)據(jù)腦區(qū)、AI算法腦區(qū)、運(yùn)維知識庫、3D可視化腦區(qū)、云平臺和標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口等6個部分。

目前，城市軌道交通智能化運(yùn)維系統(tǒng)建設(shè)剛剛起步，多專業(yè)系統(tǒng)的融合、數(shù)據(jù)價值的提煉、標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口、AI分析和云平臺等技術(shù)，均需要不斷積累和持續(xù)完善，并需要實現(xiàn)GoM4、狀態(tài)預(yù)警、維修調(diào)度、故障診斷、3D展示、人/機(jī)/物/料聯(lián)動、動態(tài)優(yōu)化定檢周期的功能，才能最終實現(xiàn)智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)。