摘要：在大数据背景下，各地城轨企业对设施设备运维信息化技术的应用，必须明确总体思路与架构体系，以保证顶层设计的科学性与合理性。
关键词：大数据；城市轨道交通；运维；信息化技术；应用
引言
运维信息化技术应用的逻辑思路可以总结为2种：一种是自下而上的思路，一种是自上而下的思路，自下而上的思路因初期信息基础建设投入大、成效显现周期长，比较适合现阶段运营线路较少、设施设备信息化基础较好的城轨系统，但应注重在建线路信息化功能的配套及新旧线路接口的兼容性。自上而下的思路则更适用于线网已初具规模且缺乏信息化技术应用总体规划的系统，逐步实现不同运维业务或专业的信息化应用。
所提应用架构按照数据全生命周期的逻辑关系搭建，跳出传统以专业划分维保业务的思路，从更加宏观的决策、管理、业务及共享等方面实施应用，可作为城轨企业设施设备运维信息化建设的参考。
1城市轨道交通设备运维管理系统的特点与现状
城市轨道交通具有站点多、站点分散、站点设备种类多、设备管控难度大的特点。随着运营线路的增多，设备数量剧增，设备维护管理信息化的重要性愈发突显，目前虽然已经建立了一些设备管理信息系统，但是各个系统的业务不够完善、系统不统一，并且相对孤立，信息数据源利用度不高，而且运营公司在设备运维管理系统的投资也逐年上升。大数据服务可以有效地解决上述问题。
2城轨运维面临的挑战
在我国城轨迅猛发展的背景下，各地逐步进入网络化运营阶段，设施设备运维工作面临一系列新挑战，主要体现在以下5个方面：
（1）设施设备规模迅速扩张。随着各地新线不断开通运行，需要维护的设备数量激增，给各地运营维保部门带来空前压力。上海地铁“十二五”期间全网设施设备总量增长了33%；广州地铁平均每条运营线路的设施设备数达到2万余台（套），全网共计有超过20万台（套）设施设备。
（2）技术多样化对运维水平提出更高要求。受技术条件、功能需求、建设时序、系统供应商等多种因素影响，设施设备呈现出多种制式共存的特点，新、老线路设施设备所用技术不同，不同寿命阶段的运行状况、安全可靠度和维护需求也各异。例如，上海地铁仅信号供应商就有中国铁路通信信号集团公司、北京交控科技股份有限公司、卡斯柯信号有限公司、阿尔斯通（中国）有限公司、西门子股份公司、英维斯（中国）有限公司、庞巴迪公司、上海自仪泰雷兹交通自动化系统有限公司8家之多。
（3）生产组织复杂程度迅速增加。各类设施设备位置分散、修程与工艺各异，且各专业、各设备之间接口复杂、相互关联，使运维工作的组织与实施日益复杂。随着运营时间推移，设备老化程度越来越严重，运维压力将进一步增加。
（4）专业技术力量随网络化进程被迅速摊薄。目前，维保从业人员普遍年龄较小，工作年限不足，管理人员大都缺乏经验。随着新开通城市和线网规模持续高速增长，有经验的专业技术人员力量不断被摊薄。
（5）信息化需求突出。面对规模、体量的飞速增长和运维压力的持续加大，传统运维模式已无法满足现阶段的需求，提高运维效率、加强科技含量、实现信息化与智能化运维已经迫在眉睫。
3基于大数据的信息化技术应用思路与架构
3.1总体思路
通过梳理我国典型城市在大数据背景下城轨的信息化应用，可以发现其基本思路是相似的，即按照数据获取、存储、处理、分析及应用的逻辑顺序进行总体设计，并将应用框架分解为数据层、基础层、业务层、管理层、决策层、应用层等层级。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆不论应用框架的层级如何划分，运维信息化技术应用的逻辑思路可以总结为2种：
一是自下而上的思路，即从数据源头出发，通过配套信息基础设施设备，首先实现运维工作数据化，进而形成规模庞大、持续更新的数据库资源，最后将数据应用于各类设施设备的维保业务中去。
二是自上而下的思路，强调从实际决策与管理需求出发，分别搭建不同维保业务的信息化系统或平台，最终形成包含各类维保信息的数据库资源。对于自下而上的应用思路，其特点是数据结构清晰，框架系统性和完整性强，能够在一定程度上打破运维工作的专业划分与信息隔离，实现维保数据的按需调用与实时共享。京投公司的北京轨道交通资产管理系统以及京港地铁的运营资产全生命周期管理理念都属于该思路的应用。这一思路的缺点是基础数据的获取及入库需要较长时期的积累，短期内难以对决策分析及应用提供支持；对于运营线路，涉及大规模的设施设备信息化改造，需投入大量的资源保障实施效果。对于自上而下的应用思路，其特点是以需求为导向、目标明确，信息化应用对维保业务及管理、决策的支持作用显现较快。上海地铁的信号数据分析平台、广州地铁基于移动终端的标准化作业模板和现场安全管理等应用，都属于自上而下的思路。这一思路的缺点是不同维保业务间目标差异性大，各类数据系统会出现一定程度上的“信息孤岛”；对源数据的采集与分析存在重复，各子系统间的整合较难，造成资源浪费，并提升了成本。
3.2应用架构
不论选取哪种应用思路，设施设备运维信息化应用的逻辑顺序是一致的，即从数据获取到数据处理与分析，最后进行数据应用的过程不会变。据此逻辑关系，构建运维信息化应用的3层架构体系：基础层、数据层和应用层。
（1）基础层主要解决数据获取与存储的问题，包括硬件设备、基础环境和信息录入3个部分，强调搭建状态监测设备、智能检测设备、存储设备、传输设备以及各种终端设备的硬件基础体系，确保网络传输环境的畅通与安全，并通过各种平台与系统实现基础信息、维修记录、故障数据、规程规制等录入。
（2）数据层汇集了基础层获取的全部数据信息，主要包括数据处理、数据分析与数据更新3部分。首先对数据进行分类及格式转换，特别是对录入的半结构化和非结构化数据进行整理，然后结合维保业务分类进行不同接口下的数据分析，涵盖运行状态研判、故障警告、检修提示、趋势研判等内容，最后按照时序对数据进行同步和备份。
（3）应用层进一步分为4个层级，自上而下分别是决策层、管理层、业务层和接口层。决策层注重对企业发展战略、绩效、成本、运行状态等的把握；管理层主要从资产管理和人力资源管理2个维度展开，分别对资产核算、更新改造、资产报废及人员考勤、排班与资质进行管理；业务层从设备管理、维修计划与作业管理、标准管理和物资管理等方面展开应用，各业务部门或专业可分别据此研发相应平台或系统；接口层从数据资源共享角度，预留了设施设备运维业务与列车运行、客运组织、应急决策、信息发布等应用的接口，有效规避不同业务与专业间的信息壁垒。
结束语
城轨设施设备规模庞大、种类繁多、专业复杂、作业区域广，导致各地每年在设施设备维修养护方面都需要投入大量资源，维修养护费用成为城轨运营成本的主要支出之一。随着各地新建线路持续投入运营，网络化特征逐步显现，运营维护（简称运维）的压力将进一步增加，跨越式发展下的问题也将逐渐暴露。为提高运维工作效率，提升系统安全运行水平，实现精细化运维，引入信息化、智能化的技术与手段就显得十分必要。
参考文献：
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论文作者:张惠
论文发表刊物:《基层建设》2018年第28期
论文发表时间:2018/11/14
标签：数据论文; 设备论文; 思路论文; 设施论文; 业务论文; 自上而下论文; 技术论文; 《基层建设》2018年第28期论文;