“物联网+大数据”助力城轨运维迈入智慧新时代
2021-03-08


浙江浙大中控信息技术有限公司  王心光

一、引言

  十三五期间,国内城市轨道交通建设总投资规模超过2万亿,进入高速发展时期。按照国际上城轨运维市场规模占比总投资规模20%~30%进行估算,未来10年,国内城轨运维市场规模将达到每年千亿元以上,并逐渐转向城轨后运营时代。

保障运营安全、提升服务质量、降低运营成本是城市轨道交通运营的刚性需求,城轨运维业务日益成为全行业的关注焦点。在运维方面,国内大部分城市的设备设施运维智能化水平较低,在状态感知监测、诊断分析和维修决策上主要依靠人工作业,对维修数据的深度挖掘和分析能力不足,难以实现设备状态的预测预警和全生命周期维修策略的优化;维修模式以“故障修+计划修”为主,巡检维修修程呆滞不灵活;与企业资产管理系统(EAM)和采购系统联动不足,资产管理困难,库存和采购管理粗放、不精细,最终造成企业维修成本高、维修资源共享低、维修模式不集约等一系列问题。

随着工业物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代应用技术的发展,国内城轨运营模式迫切需要转变传统模式,将新一代的智能技术引入行业,构建城轨运维新型架构体系,以提高运维效率为目的,以全面感知、深度融合、主动服务、科学决策为宗旨,通过建设实时的动态信息服务体系、深度挖掘运维管理所需的相关数据、形成问题分析模型,实现资源配置优化能力、业务决策能力、资源管理能力、辅助服务能力的提升,从而建立高效、环保、人性、资源高度协调的多层次、立体化的智慧运维体系。

 

 

二、智慧运维等级划分

城轨智慧运维体系,以减少故障持续时间实现设备设施和系统的可用性提升为主要目标,因此可以按照可维护性指标RAMS和提升管理效率的原则,将城轨智慧运维体系划分为如下5个等级:

等级
划分

等级
描述

智慧运维典型场景

状态本地监测

远程集中监测

智能状态巡视

智能联动管理

运维数据可视化

可靠性数据模型

智能诊断决策

故障预测健康管理

运维体系自动运行

GoM0

状态本地监测

 

 

 

 

 

 

 

 

GoM1

智能状态巡视

 

 

 

 

 

 

GoM2

智能联动管理

 

 

 

 

GoM3

智能诊断决策

 

 

GoM4

智能故障预测

1 智慧运维等级和对应的典型场景

GoM0级 - 状态本地监测:以现场设备状态指示、子系统分散监测为主,设备状态巡视及状态检测需要到现场设备查看,工作效率低,故障持续时间长。

GoM1级 - 智能状态巡视:实时采集并远程实现设备状态监测,对设备状态进行初步分析,以统计结果方式呈现设备故障情况,代替设备人工巡检过程,初步实现设备端的故障在线监测和报警上传,缩短故障检测时间。

GoM2级 - 智能联动管理:通过设备与管理系统数据互联,实时推送故障报警到现场维修人员终端,缩短故障响应时间,提升系统可维护性指标。

GoM3级 - 智能分析决策:通过数据建模,开发专家系统,实现设备故障智能诊断和定位,并给出合理化建议,缩短故障诊断、定位时间。

GoM4级 - 智能故障预测:通过人工智能和大数据分析技术,实现故障预测预警,优化维修修程,实现故障的状态修和预防修,减少故障导致设备停机次数,实现运维成本最小化。

 

三、运维等级选择和设计原则

城轨运营智慧运维体系的建设,需要充分考虑企业的实际运维模式和维修策略,因地制宜,不能盲目的追求全专业、全设备采用高等级的运维方案,避免出现“过度修”的情况,导致初期投入成本和后期管理成本的大幅度上升。

城轨交通智慧运维应满足如下不同专业设备设施运维功能的共性和个性化需求,包括但不限于:

1基础结构类:隧道、桥梁、车站结构等;

2行车运输类:车辆、信号、供电、牵引、轨旁线路、轨道监测、人防门/防淹门等;

3乘客服务类:通信传输、AFC、安检、CCTV、PIS、PA等;

4)车站设备类:通风空调、冷水机组、车站照明、电扶梯、屏蔽门、火灾自动报警、门禁、给排水等。

通常,城轨企业根据自身意愿、运维人员技能水平和外部市场资源情况,设立供电、车辆、通号、机电、工务等部门进行设备运维业务管理,分为委外维保、自主维保和市场采购等三种主要模式。

1)委外维保:建议GoM等级0-1级,以设备在线监测和预警为核心,打通与设备设施委外厂家维护平台的数据互联,提升厂家的维修服务响应速度。

2)自主维保:建议GoM等级2-4级,建立设备维修大数据分析,具有设备设施健康管理、设备故障预测和维修业务数字化决策的核心能力。

3)市场采购:建议GoM等级1-2级,打通与企业资产管理、采购系统的数据互通,以维修成本最小化为核心目标。

在进行智慧运维体系建设时,除了考虑不同专业的维修模式,对于不同专业的设备设施,也需要采用基于FEMA(设备潜在失效结果分析)模型的四象限分析法,根据设备设施的故障发生频次以及故障结果的严重程度,优化不同专业不同设备的维修策略和修程,并以此作为智慧运维体系建设的参考依据之一。

 

四、多层次的智慧运维体系建设

城轨智慧运维以实现关键设备设施的精准维护维修为目标导向,采用工业物联网、大数据、云计算、人工智能等技术手段,实现运维场景的智能化闭环,实现故障自诊断、远程集中监测、大数据预测与健康管理、智能化巡检、移动化运维等综合智能维修功能。

智慧运维体系包括智能感知诊断、智慧分析预警、智慧维修作业和智能资产联动等多个层次逐步实现故障现场检测向物联网远程在线监测转变,维护维修管理由人工经验支撑向数据支撑转变,维修模式由“故障修”、“计划修”向“状态修”、“预测修”转变,形成轨道交通网络集约维护新模式。

 

1、智能感知诊断

智能感知诊断通过视频分析、图像智能识别、智能机器人、多功能传感器、物联网、5G、边缘计算等技术对设备设施(包括轨道、隧道、桥梁、供电等)在线数据进行实时感知,包含运行/安全健康感知、身份感知、位置感知和运行环境感知,利用人工录入、信息导入、在线采集、关联系统接口数据互联互通等方式,对设备设施的故障大数据进行实时高效采集和云端汇聚,从而构建工业互联网平台的设备设施运维数据基础。

设备的智能感知诊断应设置智能物联网关、边缘计算控制器等对设备设施的实时动态数据进行端数据预处理,对异构数据进行协议转换,对高频数据进行筛选和过滤。

应在靠近设备设施或数据源头的网络边缘侧,设置融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,就近提供边缘智能服务,满足设备数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

2、智能分析预测

建立设备设施的维修大数据平台,并开展设备维修大数据的相关应用:

1)数据可视化

运用3D、GIS、BIM等技术,对设备设施进行三维空间设备模型的构建,可以将车站、轨行区设备设施的运行情况直观、清晰地展现出来;运用物联网技术,将各类设备设施的数据添加到数字化表示中,实现设备设施数据的数字化,从而更深入地了解运营状况,以实现辅助现场维修人员快速查找故障设备位置,维修人员室内定位和就近派单,基于移动端快速查阅维修资料、为不同专业不同岗位的维修人员定制数据驾驶舱等功能。

2)数据分析与建模

通过对感知及诊断数据进行深度挖掘,从故障数量、位置、频次等维度分析状态演化机理与规律,将设备状态数据与行车数据、客流数据、环境数据以及不同设备设施状态间数据等进行多源数据关联分析,分析劣化趋势、预测健康状态、评估使用寿命、辨识与预警安全风险,并建立相应的知识库。维修数据建模和体系建设种类包括但不限于:RCM(设备可靠性管理)、LCC(全生命周期成本管理)、PHM(设备健康管理)、TPM(全员生产维护体系)、设备6S管理模型等。

3)故障预测与专家决策

对关键设备设施建立设备专家系统,将设备技术专家、运维管理专家、数据挖掘专家的经验应用于智慧运维中,实现对故障诊断及运维管理的综合辅助决策通过设备故障机理及性能指标,结合设备历史故障、试验及运营数据、梳理出各类设备健康特征、亚健康特征、故障特征,拟合出设备的可靠性曲线及健康模型,并由此初步确定设备健康状态的评估模型,进行准确的故障预测预警。

3、智能维修作业

智能维修作业基于设备履历数据、健康状态分析预警数据以及维修决策数据,对维修保养计划进行统计分析及优化,提升维保效率;基于对设备健康状态的监测,自动触发维修及保养工单。工单任务完成以后,自动生成报告;自动评估运维人员工作效率及质量;基于设备预测及故障类维保信息,智能预测备件库存、物料、资金及人力等方面需求;基于实时数据检测及智能评估,定期自动生成设备健康状态报告。

采用巡检机器人及视频分析技术,针对各种传感器状态数据进行自动巡检及分析,降低人力巡检成本;借助移动运维终端设备,可对需点检的设备设施进行逐一扫描,查看设备履历信息并将点检结果上传。

4、智能业务联动

智能业务联动通过统一物资、设备设施与资产管理的颗粒度,建立相应的编码,打通运维数据、物资数据与资产、企业ERP系统的数据互通,保证设备、物资、资产和价值属性与物理属性一致性,有效支撑物资的采购计划及订单管理、仓储管理、供应商管理、物料管理以及领用管理,有效支撑备品备件的智能追踪和优化、资产更新改造计划的智能编制与优化等,为企业资产保值、增值,创造基础。

四、小结

近几年,北京、上海、广州、深圳、南京、成都等城市都纷纷开始探索以大数据为支撑的城轨智慧运维体系建设。2020年3月,中国城市轨道交通协会发布《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》,明确将“智慧运维安全”作为“1-8-1-1”建设蓝图的8大体系之一,倡导建立智慧运维和安全保障体系,稳步提升运维智能化和安全运行水平。未来,中控信息将积极与浙江省各城市地铁用户合作,在城轨智慧运维领域进行探索和创新,为浙江省城市轨道交通实现绿色、安全运营贡献自己的一份力量。