城市軌道交通AFC智能運維系統探討

付保明，張 寧，陸 斌

（1．蘇州市軌道交通集團有限公司，江蘇蘇州 215006；2．東南大學智能運輸系統研究中心軌道交通研究所，南京 210018；3．南京熊貓信息產業有限公司，南京 210038）

截至2021年年中，國內共有49個城市開通運營軌道交通，運營里程達8 448.67 km，線網規模和客流規模居全球第一。在軌道交通建設快速推進的同時，大量新技術被應用到軌道交通中，使設備的使用操作、維護維修等變得日益復雜，對管理人員提出了更高要求。但在網絡化運營的情況下，運營管理的數字化、信息化、智能化卻發展緩慢，尤其在設備運維方面，大多數企業仍舊采用傳統的定期檢修加故障維修的維護模式，存在運維效率低、成本高等問題[1]。隨著大數據、物聯網、云計算、人工智能、故障預測與健康管理等技術的發展與成熟，一些城市嘗試整合相關技術，構建智能運維平臺，實現了信號[2]、供電[3]、車輛[4]等機電系統的智能化運維，取得了不錯的效果。同時，有學者進一步提出了綜合運維方案[5]，將軌道交通通信、信號、車輛等專業的運維需求進行整合，實現跨專業、跨工種的智能診斷和綜合分析，為軌道交通運維發展提供了方向。

自 動 售 檢 票（Automatic Fare Collection, AFC）系統直接面向乘客，為乘客提供購票、檢票等服務，其系統狀態直接影響運營服務水平及乘客滿意度。同時，移動支付、人臉識別等“互聯網+”技術在該系統中的應用，對系統可靠性提出了更高要求，使得人員的使用要求、維護維修及培訓過程都變得日益復雜。當前，國內對該系統智能運維的研究尚處于起步階段，研究文獻甚少，因此考慮將相關智能化技術應用到AFC系統，實現系統的智能化運維，對提升設備可用性、提高該系統運維水平、降低運維成本、延長設備生命周期有著重要的意義。

1 智能運維概念

城市軌道交通智能維保是充分利用智能化、信息化和大數據等手段，在獲取大量的設備運行狀態數據基礎上，通過數據計算和深度挖掘，指導設備運用與維護、優化運營管理方式和管理成本，從而提升運營管理活動和促進高質量可持續發展的過程[6]。通過智能化運維，運營單位可在設備管理、設備維修管理、備品備件管理、人員管理等方面提升管理水平，降低運維成本。針對AFC系統，智能運維的內容主要如圖1所示。

圖1 智能運維主要內容Fig.1 Main contents of intelligent operation and maintenance

1）運維信息化：利用物聯網、云存儲等技術，將與系統設備相關的結構化及非結構化數據行自動采集、存儲，為智能運維提供數據基礎。

2）系統管理可視化：利用數據可視化技術，直觀、真實、精確地展示設備的基礎信息及運行狀態信息，便于運維人員實時掌握系統狀態。

3）運維決策智能化：利用大數據分析等技術，進行設備狀態預測及故障分析，為運維方案提供依據，實現AFC系統設備的全壽命周期管理。

4）運維作業標準化：采用智能維修輔助終端，實現作業流程的標準化、信息化，降低運維人員的勞動強度，提高維修效率。

5）運營保障協同化：對AFC系統各級設備、運維人員、備品備件、維修工具等資源進行實時監測，從而實現配置優化、精準調度和協同運轉。

2 運維現狀及問題

當前，地鐵AFC系統設備運維工作主要包括設備點檢、計劃性巡檢、故障管理、技術資料管理、備件管理、工單管理和任務管理等。資料管理以紙質臺賬管理為主，維修以定期檢修加故障維修為主。傳統的運維模式存在的問題如圖2所示。

圖2 當前運維存在的問題Fig.2 Problems in current operation and maintenance

2.1 信息化水平低

從最初的單線運營到如今的網絡化運營，運營管理部門積累了豐富的管理經驗和大量的設備維護資料，但大量的設備維護信息仍保留在紙質臺賬里，管理經驗也只體現在維護手冊中。一些地鐵公司雖建立了維保派單系統及備件管理系統，但這些系統也只是實現部分管理環節的信息化。運維管理的信息化是實現運維智能化的基礎，當前運維管理的信息化水平直接制約了運維信息的深度挖掘和二次利用，制約運維管理模式的優化，制約運維管理效率的提升。

2.2 管理體系不健全

AFC系統是由清分子系統、中央計算機子系統、車站計算機子系統及車站終端設備組成的復雜網絡系統[7]。其中，自動檢票機（Automatic Gate Machine，AGM）、自動售票機（Ticket Vending Machine，TVM）等終端設備集成了票卡讀寫器、票卡發售/回收模塊、工控機、紙/硬幣處理模塊、通行邏輯控制模塊等眾多核心模塊。鑒于國內AFC系統的招標建設模式，不同線路的系統集成商和設備模塊供貨商均可能不同，因此不同模塊的故障原因、故障頻次、維修策略不盡相同。而定期檢修加故障維修的維護模式未能充分考慮各設備模塊間的差異，存在部分設備過度維保而部分設備欠保養的現象。全面、規范化、流程化和細致化的維保體系有待進一步完善。

2.3 運維效率低

當前運維模式下，運維人員無法實時掌握設備的運行狀態，無法第一時間對設備故障進行處理。當設備發生故障時，需現場管理人員先將故障信息上報運維部門，運維部門再通過派單系統安排維修人員至現場處理。任一環節的脫節都會影響現場故障的處理。同時，由于維修人員并不能提前獲取故障原因、維修策略等信息，需要現場分析、處理，這進一步拖延了維修的時間。

此外，故障處理完全依靠維修人員的經驗，需要維修人員具有極高的業務素養。但運維人員經驗參差不齊，難以確保故障的高效處理。

簡化維修流程，及時為維修人員提供必要的故障原因、維修方案等運維輔助信息，能夠有效縮短維修時間，提高維修效率。

2.4 運維成本高

由于AFC系統設備種類多、數量大，現有運維模式需要維持龐大的運維隊伍。運維部門可以采取運維人員外包等方式減少自身人員配置，降低人力成本。但外包人員的業務素質卻難以保障，綜合維修成本依然居高不下。

此外，備品備件管理與使用部門不一致，管理部門缺乏備件采購的科學指導依據。為滿足現場需求，在運營初期直接大量采購各類備件，運營過程中再依據使用部門意見進行補充采購，存在庫存種類和數量與現場使用需求不匹配、采購滯后于現場需求等問題。不僅產生高昂的初期采購成本及庫存管理成本，還會導致投資的浪費。

因此，急需通過構建AFC智能運維系統，在實現系統設備智能化管理的基礎上，優化運維模式，降低運維成本，提高運營管理水平。

3 智能運維系統設計

依據智能運維的基本概念，結合AFC系統運維的業務需求及現狀，從系統業務功能、架構等架構層面，對智能運維系統的設計進行詳細描述。

3.1 系統業務功能

3.1.1 設備管理

設備管理涉及集成設備（如檢票機）和主要部件（如扇門）的管理，主要包括設備及部件基礎信息、使用情況等。智能運維系統不僅對設備及主要部件信息進行全面的采集，而且利用BIM等信息技術對AFC系統設備及部件進行幾何建模，并將模型與安裝位置、運行狀況等信息結合，在實現設備快速定位與基礎信息查詢的同時，可直觀、真實、精確地展示設備形狀、設備分布、設備運行狀況。主要部件管理功能的內容如圖3所示。

圖3 部件管理內容Fig.3 Contents of the management of components and parts

3.1.2 維修管理

不同于傳統運維模式，智能運維系統可對設備歷史運行狀態信息、檢修記錄、維修記錄進行自動化分析，建立設備故障預測模型，并結合設備實時運行狀態，對設備的運行狀態進行預測，進而實現設備狀態修。同時，通過設備故障數據的統計分析，建立設備故障診斷模型，為維修人員提供輔助決策。此外，通過運維數據的智能化分析結果，制定靈活多變的檢修方案，打破傳統檢修模式，減少現場巡檢及檢修的頻次，降低檢修成本。維修管理功能的主要內容如圖4所示。

圖4 維修管理內容Fig.4 Contents of maintenance management

智能運維系統實現故障管理、檢修管理與工單管理的聯動，實時通過智能維修終端將工單及設備基本信息、故障信息、維修方案等推送給一線運維人員，在確保響應速度的同時提高維修質量。

3.1.3 備件管理

通過搭建線網級的備品備件管理系統，實現線網備品備件的數字化統一管理。管理人員能夠快速查閱分布于各線路車輛段有關備件的規格型號、庫存量、存放位置等信息，進而實現備件的跨線路調配，提高備件的利用率，避免資源浪費。同時，通過對全線網的設備故障更換數據進行分析，建立備件消耗預警模型，為管理人員提供定制化、差異化的采購計劃，在保證備件供應的同時，降低采購成本。

3.2 系統架構設計

根據智能運維的主要業務場景，按照“一個數據平臺，多個業務系統”的模式構建系統，系統架構如圖5所示。

圖5 智能運維系統架構Fig.5 Architecture of intelligent operation and maintenance system

在該系統架構中，智能運維數據平臺采集并儲存各線AFC系統設備及模塊的基礎信息、使用信息、維修信息等；設備管理子系統實現設備基礎信息的維護、部件使用情況的跟蹤、設備狀態的監視等；維護管理子系統實現維護培訓、維修方案制定、故障分析、故障預測、智能工單及檢修計劃制定等；備件管理子系統實現備件的采購管理、庫存管理等。

3.3 業務架構設計

智能運維系統通過AFC系統實時獲取終端設備的運行狀態數據，并對數據進行數據清洗、轉換和存儲。同時，維修人員、備品備件、設備模型等信息通過管理終端納入智能運維系統的管理范疇。從信息處理流程的角度，智能運維系統可分為應用層、業務層、數據層和設備層4層架構，具體如圖6所示。

圖6 智能運維業務架構Fig.6 Architecture of the services of intelligent operation and maintenance

管理人員在應用層制定維修計劃、維修方案以及備件管理優化方案；同時，為維修人員提供直觀的設備模型及故障分析，從而提高其業務水平和維修效率。業務層根據應用層的具體需求，對具體的業務進行邏輯處理，制定相應的業務模型，為應用層的決策提供依據。

4 系統建設

智能運維系統建設尚處于初步探索階段，缺乏統一的建設標準。因此，建設部門應根據自身系統建設情況，結合大數據、人工智能等技術，并參考相關行業的應用案例，穩步推進AFC智能運維系統的建設。

4.1 制定標準規范

考慮到AFC系統的特殊性，在系統建設的過程，通過編制線網技術規程，對系統的業務、通訊、數據文件及讀寫器等進行定義和規范，從而確保各線路的互聯互通。根據線網規程，部分設備及其組成模塊的狀態信息能夠傳遞給上位系統。某地鐵線網規程中硬幣模塊狀態信息如表1所示。

與傳統AFC系統相比，智能運維系統所需的設備信息更加全面，為確保各線路的順利接入，需在既有線網規程的基礎上，補充編制智能運維相關技術標準，包括以下兩個方面。

1）系統業務規程：對AFC智能運維系統的主要業務進行定義，包括運維系統架構、主要系統功能及技術要求等。

表1 硬幣模塊狀態信息定義Tab.1 Definition of coin module status information

2）數據接口：對AFC智能運維系統與線路AFC系統的接口進行定義。若接口已在既有規程中有相關定義，則直接沿用既有標準；對于新增的數據及接口，則需進行相應的補充。

4.2 轉變管理思維

智能運維的核心在數據，是以數據為核心，業務為導向的閉環系統。在系統建設及運行過程中，充分認識到數據的重要性。在數據源方面，應在既有AFC系統數據信息的基礎上，通過新增傳感器、使用數字化維修終端、新增數據傳輸接口等形式，豐富運維數據的種類。在數據使用方面，充分利用大數據、人工智能等數據處理技術，對網絡化運營所積累的大量運維數據進行分析，構建符合各設備實際使用情況的故障診斷模型、設備狀態預警模型及備件預警模型。管理人員以模型結果為依據，開展故障維修、設備狀態修、備件采購等工作，實現運維工作的科學化管理。同時，隨著新的運維數據的不斷累積，運維模型進一步得到修正，運維方案更加切合實際運維需求。運維數據與業務關系如圖7所示。

圖7 數據與業務閉環示意Fig.7 Diagram of the closed loop of data and services

5 結論

智能化運維是實現設備全壽命周期管理、提升設備管理水平的重要途徑，也是智慧城軌的重要體現，更是運維管理的必然趨勢。筆者將智能運維與AFC運維工作結合，提出了AFC智能運維系統，為AFC系統運維提供了一種發展思路。建設數字化、可視化、智能化的AFC運維系統，能夠有效減輕運維人員壓力、降低運維成本、提高檢修及維修效率。在數據存儲、數據處理、數據建模、業務優化等方面仍有諸多問題尚待解決優化，AFC系統智能運維之路任重道遠。