大數據在鐵路機務安全管理中的應用

摘要：隨著鐵路信息化建設的不斷推進，大數據技術對促進行業轉型升級、優化安全管理、提升企業核心競爭力的作用日益凸顯。鐵路機務大數據應用系統立足鐵路機務運輸生產實際，以大數據應用為核心，通過總體架構設計，開展面向應用研究，充分挖掘鐵路機務數據的深層價值，服務于提高機車運用周轉效率、改善設備維護質量、保障機車運行安全、改進人員使用現狀、完善生產管理手段、提升行業綜合效益，為鐵路機務專業的運輸生產精細化、安全生產智能化、綜合管理信息化發展提供了一定的技術支持，有利于大數據技術在機務運輸生產中的扎實推廣。

關鍵詞：鐵路;機務;大數據;總體架構;關鍵技術

職工執行作業標準情況、機車設備質量保障水平、規章制度與現場的適宜性、影響運輸安全的外部環境因素等等。這些最終都以一條條安全信息的形式傳遞給了企業管理人員，同時這些信息的數量、要素特征、質量等又反映了管理人員履職盡責的質量和現場安全風險管控水平，是進行管理決策的重要依據。研究開發安全信息數據分析平臺，運用“大數據”分析方法，抓住安全重點問題，找準風險管控的薄弱點，對癥施策，對提高安全風險分級管控和隱患排查治理工作水平具有現實意義。

一、借力信息網絡技術，構建安全大數據平臺

（一）研發安全風險信息分析平臺，提高信息化管理水平

以筆者所在單位應用的安全風險信息分析平臺為例，其構架可概括為“6333”型，即：6個功能模塊（基礎管理、風險管理、研判預警、過程控制、應急管理、評價體系）、3個信息錄入通道（安全管理信息中心、安全信息分析中心、機車質量跟蹤分析中心）、3種安全預警方式（監督檢查預警、數據分析預警、職工行為預警）和3個考核評價體系（安全發展趨勢評價、干部履職評價、職工行為評價），達到安全信息同步共享、風險預警同步顯示、危害處置同步監督，形成覆蓋機務段各職能部門、車間班組、生產崗點的全方位、全過程風險控制體系，使安全風險從信息收集、識別研判、預警分析、過程控制到分級落實、跟蹤督辦、考核評價更加系統全面、直觀簡捷、實時適用。

（二）構建信息數據庫，實現安全信息存儲模塊化

搭建系統完整的安全信息數據庫，實現安全信息數量倍增、要素完整、標準統一、數據可用，集中存儲。一是構建基礎管理信息數據庫。按照國鐵集團、鐵路局、機務段3個層次，區分技術規章、企業標準、制度措施，建立基礎管理信息數據模塊，對基礎管理文件由專業部門歸口管理，定期更新完善。二是構建安全風險信息數據庫。區分局管控系統確定風險、管理人員檢查發現風險、專題研究督辦風險、現場反饋收集風險等19個安全風險信息數據模塊，以發生時間、發生位置、關系人、天氣情況、列車類別、風險概述等項點，全面構建覆蓋動車、客車、萬噸列車、施工、調車、人身安全為重點的安全風險信息數據庫。三是構建應急管理信息數據庫。將歷年來全國鐵路機務系統典型事故案例、非正常情況應急處置等納入應急管理信息數據模塊，并對雨、雪、霧、霾、霜、風、沙等惡劣天氣條件下易發安全風險信息進行專項統計、集中存儲。通過查詢獲取特定月份、季度和不同天氣條件下高頻率事故種類信息，為準確防范隨季節或天氣變化誘發重點安全風險提供數據。

（三）拓寬信息渠道，實現安全信息收集全面化

以“三個中心”為主要信息載體，整合搭建信息收集平臺。一是建立安全管理信息中心。以應急指導中心獲知信息、管理干部檢查發現信息等現場信息為源點，實行科室、車間24小時安全信息“零報告”制度，全天候收集匯總全段現場安全生產信息，實時掌控現場安全風險項點。二是建立安全信息分析中心。擴充監控分析室管理職能，整合形成以LKJ（列車運行監控裝置）、LBJ（列車防護報警裝置）、STP（無線調車機車信號和監控系統）、EOAS（動車組司機操控信息分析系統）、6A（機車車載安全防護系統）及錄音筆語音、機車乘務員防盹睡預警為一體的綜合信息分析中心，充分發揮“大數據”作用優勢，實現行車安全裝備信息集中管理。三是建立機車質量跟蹤分析中心。踐行“以檢為主，以檢定修”的理念，將配屬機車區分為內燃機車、電力機車等不同機型和客車、貨車、調車、動車等不同類別，建立機統-6（機車臨修登記票）、機統-28（機車定期檢修報活登記簿）專項數據信息模塊，全面匯總運行中發生的故障信息，運用“數字化”檢修，提高質量保障能力。同時用活移動媒體、暢通既有渠道，建立以手機微信實時傳輸、突發事件電話直報、合理化建議征集等多種信息收集渠道，實現安全信息收集實時化、全面化。

二、推進數據智能分析，科學研判安全風險

（一）創新數據分析方式，挖掘現場主要風險

應用安全風險信息分析平臺的“來源、分布、類型、天氣情況、時間點、構成、地域、綜合”8個數據分析模塊，區分管理、現場、類型等不同分析目標功能，綜合運用形狀、色彩、尺寸、位置、方向等視覺元素，以數據表格和圖形圖像的形式，使圖示數據更加直觀。

（二）運用數據對比分析，研判安全發展形勢

依據平臺設置的8個數據分析模塊，通過數據智能對比分析結果，以日、周、月三個時間節點，及時掌握安全風險變化和發展趨勢。一是實施每日分析研判。由安全風險管理辦公室對24小時內收集到的各類安全信息逐條甄選，重點研判，對關鍵性、突發性問題，及時利用手機微信平臺發布預警，對嚴重隱患問題督促責任部門重點分析，責任部門調查分析后通過系統提交分析報告，對超時未提交的自動提醒，報告審核未通過返回完善，閉環管理。二是實施每周分析研判。以每日分析為基點歸類梳理，研判一周傾向性、關鍵性問題，通過平臺發布，對涉及動車、客車、施工等嚴重問題利用平臺預警功能、行政督察督辦通知書等方式，開展專項督辦預警。三是實施嚴重安全問題檢查分析研判。月度安全例會上要求發生嚴重安全問題的部門進行檢查發言，深度剖析查找基礎管理、現場控制等方面存在的不足和問題，以規范管理促進現場落標、以現場控制提升管理效能。

（三）發揮數據分析優勢，補強過程控制手段

機務管理點多、線長、人員分散，傳統“人盯人”的方式難以全面有效監控現場作業，管理機制創新才能更好發揮數據分析優勢。一是完善現場監控體系。借力現代化安全裝備優勢，推進“人防與技防”相結合的信息化監控體系建設，采用調車實時監控系統、機車乘務員防盹睡系統、STP（無線調車機車信號和監控系統）等先進安全技術裝備，實現關鍵作業過程、關鍵作業崗點的全方位、全過程監控。二是完善結合部管控體系。成立涵蓋機務運用、檢修、整備為一體的生產調度指揮中心，配強機車運用調度、信息收集咨詢、檢修生產調度等職能，實現全段安全生產調度集中統一管理，有效規避結合部安全信息的流失，減少中間環節梗阻，便于結合部問題有效得到協調處置。三是完善應急處置體系。變“被動響應”為“主動防范”，借力機車運用調度中心平臺，設立專門熱線，組織運用、安全、技術、質檢專業技術人員24小時不間斷輪班值守，配合運用車間進行非正常行車處置的專業指導，可以極大提高機車運用調度指揮效能和非正常行車處置能力。

三、依托數據分析結果，超前阻斷安全風險

（一）感知變化，提高管控的時效性

把區域分析與趨勢分析結果相結合，通過對站場或區間發生問題排名晉級和數量增比統計分析，從管理規范化、作業標準化等方面剖析問題主要原因，對癥施策，才能及時阻斷風險。例如：2018年四季度，個別新增站場、新增值乘交路安全風險問題連續排名月度環比晉級且數量增加10%以上。據此變化研究發現，安全風險主要受運輸值乘交路變化影響，導致部分管理制度措施不同程度出現空檔，段安委會及時開展整章建制、補強短板。2019年以來，新增站場、值乘交路內安全風險問題月度環比降量達到26%。

（二）把握重點，提高決策的科學性

把分布分析與趨勢分析結果相結合，通過對各車間周期內發生安全風險問題數量和在全段范圍內的占比統計分析，從管理流程是否順暢、崗位職責是否明細等方面剖析問題的主要原因，找準安全管控弱點，可以有效提高管理決策效率。

（三）客觀檢驗，提高評價的權威性

把類型分析與趨勢分析結果相結合，對風險隱患整治工作效果，通過對比兩個不同階段內某一問題或相關聯的一類問題發生數量變化情況，科學驗證評價實施制度措施的安全管控效能。

基于大數據思維和技術構建的新型安全風險管控模式，充分利用位置分散、種類繁多、體量龐大的安全信息，借助計算機高效智能計算，使安全信息的數量、位置、種類等特征通過圖示化的形式進行鮮明直觀的展示，并進行發展趨勢預測，為管理者精準定位管控重點、難點、薄弱點提供了依據，從而通過補強人防、物防、技防過程控制手段，阻斷事故發生發展鏈條，有效提高了管控的實效性、決策的科學性和評價的權威性。

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[3]董云豐.鐵路機務公司安全信息化綜合管理平臺構建[J].科技與創新，2019，18：113-115.

作者簡介：

姓名：孟俊宇 出生年月：1996年6月 性別：男 民族：漢族 籍貫：甘肅省張掖市 單位：中國鐵路蘭州局集團有限公司嘉峪關機務段 學位：工學學士學位 職位：電力機車副司機 職稱：助理工程師 究方向：鐵路機務