关于推进城轨智能运维发展的几点思考

城市轨道交通行业数字化转型是必然的发展趋势，智能运维作为实现行业数字化转型的系统性解决方案之一，具有重要的技术支持和保障作用。在过去10多年，为提升城市轨道交通设施设备运行可靠性和维护效率，上海地铁以维保业务为载体，以场景应用为核心，以工业互联网、人工智能、大数据、云计算等技术手段为基础，作了一些探索和实践，初步建立智能运维体系，取得一些成效。

由于上海城市轨道交通网络中部分线路建成时间较早，部分设施设备技术条件不成熟，智能运维的应用范围还不够广泛，线路之间、专业之间关联度比较低，数据挖掘仍不够充分，实现的技术与功能还有一定局限性。当前一些设施设备维护管理理念需要与智能运维技术升级同步不断转变，总结过去智能运维建设的经验，通过实践应用获得的感悟，这些思考有助于推进智能运维的进一步发展。

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上海地铁智能运维的基本发展历程

上海地铁智能运维系统建设是随着设施设备数字化技术的发展逐步建立起来的。2000年至2010年是最初试点阶段，研究试点的目的主要是为了快速查找故障和提高日常维护数据测量效率，主要利用车辆、供电部分设备自带的故障自动诊断技术和一些设施设备部件在线自动测量技术来实现。信号专业开始试点道岔微机监测，可以及时发现道岔故障。这些试点仅仅是针对具体设备或部件，零星的还不成系统，使用的技术手段比较简单，取得的成效也有限。

2011年至2017年是逐步专业系统建立阶段。随着车辆、信号、供电等部分设备运行状态数据采集能力提高，还有图像识别技术不断进步，上海地铁开始建立车辆、信号和供电等专业级智能运维平台，目标更加明确，希望能通过智能运维进一步提高维护水平，不断改善设施设备运行可靠性，合理控制运维成本。车辆专业建立起专业平台，能够采集部分车型轮对外观尺寸自动测量、振动检测、弓网关系简易监测、空调、车门状态等数据，并作简单的数据分析展示；通号专业以部分线路信号道岔转辙机在线监测为基础，初步建立平台进行数据分析和预警；供电专业以一条线路的变电设备为试点，基于SCADA数据、故障录波数据以及变电机房视频建立专业平台。这些专业级智能运维雏形平台能够帮助运维作业人员对部分设备故障快速定位，替代了部分设备人工巡检，提供少量设备状态的预警预测，在提高设备故障处置效率，减少部分巡视人员，以及对部分设备的状态展示方面取得了比较明显的成效。2018年以后至今是全面发展阶段。上海地铁进入了智能运维的全面拓展建设和应用，借鉴其它行业智能运维的经验，运用成熟的技术理论，研发针对性的数据采集工具，建立了部分设施设备数据模型，深入探索基于智能运维支持的全寿命周期设备管理体系，逐步完善设施设备运维生产组织模式，取得了初步成效。不断完善车辆、通号、供电等专业级平台，车辆专业已涵盖所有22个子系统，专业平台成为国家发改委立项的示范项目；通号已覆盖信号CBTC系统的计轴、电源、转辙机以及通信的传输、无线、CCTV、PIS和广播等子系统；供电已基本覆盖变电、接触网和SCADA等三个子专业领域13大类设备。在此基础上，

工务和机电设备（包括基地和车站）等专业，初步建立了专业级平台，工务基本建立了轨道和隧道结构子专业数据检测和分析应用，基地建立了物联网云平台。同时，对轮轨、弓网、电源等跨专业的数据开展交互关系研究，推动智能运维系统性建设，编制各专业建设的技术标准，制定总体方案，确定了未来的建设规划路线，具备各专业全面建设的条件。

与此同时，全国各地城市轨道交通同行对于智能运维越来越重视，开展了大量试点应用，主要设备供应商加强了智能运维领域关键技术的研发和推广应用，从事信息化专业和自动化专业的供应商也不断研发智能运维管理平台，还引入了云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，大力推动智能运维技术进步和在城市轨道交通的应用。

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关于智能运维系统建设的体会

上海地铁智能运维建设过程是边摸索、边试点，循序推进。初期是以需求和问题为导向，到后期是以目标为导向，主要是解决因设施设备影响运营的一些难题，遵循数据化、信息化、数字化和智能化发展的规律，突出重点，集中力量建设。

1、顶层设计与自下而上搭建专业级平台相结合

上海地铁智能运维建设采取先从部件级试点开始，再自下而上搭建专业级平台，最后作顶层设计

。这是由于受到当时的技术条件和需求认知的限制，是探索式发展的必然经历。国内各地城市轨道交通基本都有网络化规划，但是目前建设和运营规模大小不同，在不同的建设发展阶段当地社会对于运营的需求不尽相同，管理部门对于运营管理的要求也略有差异，因此对于智能运维规划建设应当与各地城市轨道交通建设阶段、运营规模和管理要求相适应。同时智能运维的技术条件不断成熟，在智能运维系统规划建设时应考虑自上而下的顶层设计与自下而上的专业平台建设相关结合。

顶层设计重点考虑系统建设方向和总体方案、运用的基础理论、系统数据和接口等方面的技术标准、共享数据库的规模、分期建设的策划等需要统筹或形成统一标准的事项。

专业平台建设更多是从设施设备运行和维护自身要求出发，更加注重实效性，主要是基础数据采集、传输、分析，不同设备数据采集的方法，管理平台。智能运维初期建设建议从具备成熟数据采集技术条件的专业开始，比较多的是车辆专业，从牵引、轮对、车门、受电弓等子系统或部件设备进行搭建专业级平台。如果条件较好，可以同时搭建信号、供电、轨道等专业平台，在具备一定规模后要尽快完善智能运维整体系统的顶层设计，特别是技术标准要尽早制定，及时应用跨专业的数据分析。

2、注重提高数据质量

智能运维是城市轨道交通数字化转型的系统解决方案之一，其关键的驱动要素是数据。

上海地铁经历的发展之路来看，数据主要是从设施设备运行过程中采集的，有在线实时采集，也有离线采集。有直接采集，也有间接采集。在设施设备维护过程中的测量和测试数据也很重要，尤其历年来的维护数据，以往都是纸质记录或是非结构化的数据，这些要设法转变为结构化数据，这些对于数据建模意义重大。此外，

要加强与设施设备供应商和施工单位的合作，收集在设计、制造、安装和调试过程中的数据，这是数据分析模型设计的重要基础。

统一各类数据的结构标准和接口标准是非常困难的工作，希望行业协会和设施设备制造的政府主管能加强数据标准性的管理，为智能运维或是数据广泛应用创造条件。当前主要是要

依靠与设施设备制造商和供应商的紧密合作，先获取数据，再通过数据转换方式统一标准，以便在相关领域应用。

3、关注基础设施的重要性

在智能运维系统建设过程中，

基础设施建设同样很重要。数据传输网络和数据库是关键。

如果能够建设智能运维数据专用网络，可以极大发挥智能运维的效率，特别是无线传输网络，需要覆盖车辆基地、车站设备用房、轨行区、折返线、存车线和站外设备区。数据库要考虑共享数据库和专业数据库的设置，可以集中统一设置，也可以根据需要进行分布式布置，各类数据库规模应有一定超前裕量。

信息安全是智能运维的重要保障。

智能运维大部分数据是从生产网域采集的，但是应用是在管理网域，生产网域必须保证绝对信息安全，两网安全隔离的配套措施应在智能运维系统建设时同步建设。

数据库还要考虑异地备份的安全保障措施。

4、厘清智能运维与SCADA和综合监控的关系

上海地铁在智能运维系统建设过程中，对于系统内容是有些不同理解的，特别是供电专业和机电专业智能运维平台与SCADA和综合监控系统的关系。

智能运维系统的对象是设施设备性能状态，

主要是通过采集分析设施设备性能状态的数据对设施设备性能变化趋势作判断，同时也需要采集部分设施设备所构成系统的运行数据，与性能数据融合，建立分析有效模型，以便于对设施设备性能状态的变化趋势作更精确的判断，

其本质上是数据分析系统。

SCADA系统主要是控制变电设备构成的电力运行系统，

对其开关量进行控制和检测，反映系统和单体设备的运行数据，主要是电压值和电流值。运营人员通过操作系统内各类电力设备（部分是自动调整），调配电能，监视运行状态，确保电力系统正常运行。综合监控系统通常是控制环控、给排水、低压配电、电梯等机电设备、通信设备运行，有的也包含电力设备，AFC、屏蔽门设备的运行，互联信号系统运行数据，运营人员通过操作系统内各类设备按预先设计的工况（或运行规则）联动运行，

为乘客提供服务。SCADA和综合监控系统本质上是自动化运行系统

。智能运维系统数据分析需要使用SCADA和综合监控系统的部分运行数据，但是仅仅分析这些数据是远远不够的，更多的要直接从设备上采集数据。

从信息安全的要求来看，SCADA和综合监控应该设置在生产网域，智能运维系统应该设置在管理网域，生产网域与管理网域必须实行单向隔离，也就是智能运维系统只能单向从SCADA和综合监控系统获得数据。上海地铁的实践经验表明，

智能运维系统与SCADA和综合监控的功能和作用是各不同的，不能互相替代或是简单整合，但是为了确保数据有效性和可靠性，节约投资，智能运维系统建设时可以共享SCADA和综合监控的部分数据采集层。

5、注重技术理论融合

支撑智能运维系统建设和应用的技术理论比较多，各种理论融合支持很重要。

当前上海地铁的智能运维主要是基于CPS系统理论，即Cyber-Physical System，信息-物理系统（也有翻译成赛博-实体系统）；MES系统理论，即Manufacturing Execution System，生产制造执行系统；Digital Twin技术，即数字孪生技术，还需要应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链、视频识别、图像测量等众多技术。这些技术理论较多是在智能制造领域应用广泛，很难直接应用到轨道交通设施设备运维业务上，需要转化和融合，选择合适的技术理论应用到具体设备和系统上。

新的技术理论还要与已有的承载ERP、EAM等系统的信息化技术有效衔接和融合，避免重复建设。此外，广泛了解先进技术在其它行业设备维护和设备制造方面的应用，可以拓展对于轨道交通设施设备运维方面应用的思路。新技术引用要从细节入手，做好设备运行维护的数据采集试点，逐步纳入专业级智能运维的推广应用。同时，在智能运维建设和应用过程中要注意及时总结新的理论知识，建立相应的技术规范，推动实践到理论到再实践到再理论的有效进步。

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关于智能运维应用的体会

上海地铁智能运维建设过程不断有新的突破，系统不断完善，取得了不少成果。智能运维的应用同样持续带来令人欣喜的成效，设施设备可靠性不断提高，作业效率不断提升，给设施设备维护管理和运营管理带来全新的改变。

1、设备故障处置效率不断提升

智能运维应用最直观的收获就是设备故障处置效率提升，对运营影响程度减小。

应用智能运维系统的设备发生故障时，大部分故障点的确定仅仅只需1-2分钟，而且大部分故障在对运营造成影响前就能处置完毕。如信号专业，2020年对及时处置未对运营有影响的故障占故障总数的90%左右，以往这类故障不到70%。

应用智能运维后设施设备可靠性不断提升。

近五年来各类设施设备数量增幅达30%以上，列车车门和道岔设备等关键设备可靠性指标稳步提升，2020年列车车门设备故障数量比2016年下降49.7%，信号道岔设备故障数量比五年前下降42.9%，设施设备故障绝对数大幅下降，运行可靠度提升195%。

智能运维支持运营应急处置更加从容。

在网络指挥中心，维保调度实时监控智能运维系统，后台不断推送数据分析结果。一旦发生运营故障可以及时与运营调度联系，通过后台分析结果支持调度和司机快速处置，特别是车辆、信号和供电故障处置更加便捷快速。在重点区段维保值守保驾利用智能运维可以更加直观地了解设备运行的实际状况，发生故障时多专业协同处置，后续增援力量及时到位，与车站客运部门紧密协作，快速处置。

2、设施设备维护模式优化

最近一年多来，随着既有线智能运维逐步改造投用以及新线全自动运行系统和智能运维系统同步投用，设施设备维护模式正在悄然发生变革。以车辆为代表，正在建立基于智能运维支持的全寿命周期运维，在前期一条老线试点基础上，一条次新线和一条新线开展全寿命周期均衡维修，

利用智能运维对于关键设备部件进行性能状态预测，建立动态修程，逐步取消架大修，大幅减少列车维修扣车时间，车辆可用率将达96%以上。通号专业在新线建立基于智能运维的维护规程，取消人工巡检，根据智能运维系统对设备状态预测全面调整维护周期，基本实现设备状态修的维护模式。

大修改造通过系统设备状态分析，综合各线路使用寿命，采用网络统一的系统化更新升级，既最大限度发挥设备性能，又逐步统一了各个建设时期不同的技术标准，为互联互通创造条件。

供电专业在新线智能运维系统加大了巡检机器人的应用，对变电各类设备和机房环境全面检测，取消人工巡检。

从设备投用开始建立到最小可维修单元的设备履历，应用电子工单，实施维护过程动态更新，全面掌控设备状态和维护成本。接触网逐步采用基于状态评估的集中修模式，提供设备可靠性，降低维护成本。

与维护模式变革配套的生产信息化管理系统也开始进行优化和完善，确保维护全过程信息化记录。

备品备件库存根据设备状态和维护策略进行优化，逐步向零库存转变。

3、生产组织模式的改变

智能运维技术的日新月异，促进维护模式的革新，生产组织模式需要及时配套改革。近年来上海地铁设施设备运维生产组织开始了平台化转型。借鉴商业互联网和产业互联网组织架构演变的经验，数据驱动最大的变化是组织平台化，与数据中台配套的组织中台必须建立。

车辆和通号专业已基本建立了平台化组织架构，以建立网络化运维支持部为主，强化运维中台，集中力量进行数据挖掘和分析，部件集中维修和检验检测，对于现场维护部门（前台）赋能，有利于精准维修和快速抢修；对于职能部门（后台）支持，便于掌握全局，合理有效决策。供电和工务专业的中台除了对于前台数据和维修赋能外，还可以对专用检测和维修装备网络配置使用，具备设施设备维护组织从按线路配置到按区域配置的条件，现场维护多专业岗位复合也成为可能，维护力量可以快速响应。

智能运维逐步推广应用，不仅对设施设备基本功能配置提出要求，对于人员素质和人员管理提出了更高的要求。这几年，上海地铁一方面培养专业技术人员学习数据分析、信息通信技术，另一方面引进了大量数据分析和信息化技术方面的人才，学习专业技术特点，帮助各专业建立大量数据模型，有力支撑了智能运维广泛应用。在生产组织方面，研究建立人员能效信息化分析系统，配套智能运维生产组织，完善生产信息化管理，对于人员基本信息、工作动态、工时效率、培训成效、工作表现等进行全方位管理。同时，这些技术手段的应用，对于设施设备委外维护管理更加直观清晰，考评考核更加客观，管理改进更易推进，人员技能培训更有针对性。上海地铁智能运维的进步离不开上级领导的鼓励支持，各方面专家的鼎力相助，全体运维人员的共同努力。目前所取得的成果还只是成功路上的一小步，未来还需要得到行业主管部门和协会的更多指导；运维部门继续深化各类需求和应用场景；研究机构和高校不断加强基础理论研究；各家设施设备制造商在设计和制造源头上完善数据采集的数字底座；信息化企业持续优化数据分析技术和数据模型搭建，真正实现设备会说话、系统能思考、故障可预知的智能化设施设备运维生态。各城市轨道交通智能运维建设和推广应用可根据各自运营管理要求和设施设备特点，结合线网建设的各个阶段的进展情况，加强需求研究和顶层规划，确定合理的发展路线，推动深入应用，持续改善。