鐵路工務線路維修方案智能決策系統的設計與實現

沈 鹍，王東妍，樊 濤，徐 鵬，任京楠

（1. 中國鐵道科學研究院集團有限公司 電子計算技術研究所，北京 100081；2. 北京交通大學 交通運輸學院，北京 100044）

截至2020年底，全國鐵路運營里程達到14.6萬km，其中，高速鐵路（簡稱：高鐵）運營里程達3.79萬km，并將長期保持高速增長[1]。隨著鐵路運營里程的增加，建設規模增長、設備老齡化、人員成本增加等問題逐漸凸顯，鐵路工務線路的養護維修成本也隨之增長。由于近年來鐵路工務線路各種動軌檢車、搭載式檢測、軌檢小車、電子道尺等動靜態檢測檢查設備的運用，線路檢測檢查數據快速增長，這凸顯出海量檢測檢查數據的處理和分析能力不足的問題。

目前，我國鐵路推廣的工務安全生產管理信息系統實現了檢測檢查數據的統一接入，但需人工進行二次復核分析入庫，導致對數據的深層挖掘和應用不足[2]，使設備的狀態無法準確掌控，以致編排的維修計劃不夠合理。此外，鐵路工務部門目前尚未達到“標準化、規范化、集成化”的管理要求[3]，亟須加快工務運營維護管理組織的優化升級，因而研發高效精準的鐵路工務線路維修方案智能決策系統顯得十分迫切。

1 研究背景

陶竑宇[4]針對我國鐵路軌道管理信息系統功能單一、各子系統間缺乏數據交互等問題，研究了軌道單元質量均衡管理信息系統的構建方法。何洋等人[5]針對復雜苛刻的工務養護條件，探索了管理單元劃分的基本原則和方法。徐貴紅等人[6]建立鐵路工務安全生產管理分析系統，實現了圍繞設備狀態的t鐵路工務生產組織管理閉環系統。賈慧青[7]針對鐵路工務安全生產管理系統中工務維修與管理的現狀進行了探究。孫雷等人[8]等針對鐵路工務養護問題，設計鐵路工務維修輔助平臺。方文斌等人[9]基于鐵路的成本問題，分析了時間驅動作業成本法在鐵路維修部門的具體應用。

本文在上述研究的基礎上，根據鐵路工務線路維修的修程修制，設計并實現了面向鐵路工務線路維修方案的智能決策系統（簡稱：智能決策系統），建立鐵路工務線路設備單元量化分析體系，為鐵路工務線路養護維修方案的制訂提供更科學的支持，保障精準計劃維修開展，減少人工分析及計劃編制，提高管理效能。

2 系統設計

2.1 系統目標

鐵路工務線路設備作為保障鐵路運輸安全的關鍵設備，具有結構復雜、技術性強等特點。為確保鐵路的安全運營，鐵路工務線路需加強設備檢測檢查數據單元的量化分析，推進維修組織優化升級，制訂合適的養護維修計劃。智能決策系統的目的是實現維修方案的自動編制，包括制訂設備狀態評價規則和編制單元維修方案。

（1）制訂設備狀態評價規則。智能決策系統按照單元劃分原則，將鐵路工務線路設備劃分為若干單元，對動軌檢車大值、車載重復晃車、添乘重復晃車等動態檢測結果進行單元量化分析。此外，智能決策系統還能制訂分析規則，將點狀病害納入周狀態修。

（2）編制單元維修方案。智能決策系統建立月度設備檢測檢查數據與病害類型、作業項目、作業機具、天窗類型、人員工時等的對應關系。智能決策系統能夠智能化推送最差的設備單元，并以最差設備單元優先維修為準則，自動測算最差設備單元修后運行質量達到優良的工作量，輔助車間/站段人員編制月度單元維修方案。

2.2 系統架構

智能決策系統的架構如圖1所示，由感知層、傳輸層、數據資源層、數據平臺層和應用層組成。

圖1 智能決策系統架構

（1）感知層按檢測類型可分為移動檢測、固定監測和日常檢查；按監測方式可分為動軌檢車、搭載式檢測、定點監測、專業檢查和常規檢查。檢測監測是實現鐵路線路全面感知、實時診斷、智能分析的重要手段[10]，主要獲取鐵路工務線路設備服役狀態下的幾何尺寸數據、結構化病害數據、圖像等非結構化數據。

（2）傳輸層是連接感知層、數據資源層和數據平臺層的紐帶，其功能是將感知層獲取的數據信息通過互聯網、專用通信網和無線傳感網等及時安全地傳輸至數據資源層和數據平臺層，為數據的匯集共享和治理提供支撐。

（3）數據資源層主要對結構化數據、圖像數據、時序數據等進行管理。這些數據來自設備資產、各類檢測檢查、維修歷史記錄等，并通過傳輸層進行匯集、存儲及治理。

（4）數據平臺層具備數據共享、數據挖掘分析等功能，將數據資源層的多源數據通過統計和分析，為鐵路工務線路維修方案智能決策提供支持。數據平臺層依托檢測檢查數據，建立數據挖掘、深度學習等算法庫，對檢測檢查數據進行對比分析、趨勢分析、量化分析，得到缺陷診斷、缺陷報警、單元分析等客觀準確的分析結果，為鐵路工務線路維修方案的智能決策提供科學的數據支撐。

（5）應用層包括單元量化分析、方案篩選、計劃編制、狀態評價等。應用層以提升鐵路工務線路維修效率效益為目的，充分運用檢測檢查數據，將檢測檢查數據與單元設備狀態、單元設備維護和單元設備管理充分關聯，進行單元量化分析，將扣分排序靠前的設備單元優先納入次月計劃修。

智能決策系統能夠推進鐵路工務線路設備的全生命周期管理，發揮缺陷診斷、單元分析；指導精準維修；提高服務質量的作用。

3 系統實現

依托我國鐵路推廣的鐵路工務安全生產管理信息系統，智能決策系統完善了鐵路工務線路維修方案傳統的業務邏輯，實現檢測—分析—計劃—作業—驗收的閉環管理。鐵路工務線路維修方案的生產閉環管理如圖2所示。

圖2 鐵路工務線路維修生產閉環管理

智能決策系統使鐵路工務線路維修方案實現了5個“自動”：自動評定設備，明確養修重點；自動測算工時，合理安排計劃；自動維修設計，精細界定任務；自動生成計劃，精益編制流程；自動評價效果，同步追蹤質量。

3.1 自動評定設備

在鐵路工務線路設備精細檢查的基礎上，車間在每月18日通過智能決策系統自動抓取動靜態檢測檢查數據，對設備單元進行量化分析，形成設備單元的綜合評分。智能決策系統能夠對區間直線單元、區間曲線單元、道岔單元和股道單元的扣分情況，按照從高到低的順序進行排序，并顯示扣分項目和扣分分值，直觀準確地反映設備的狀態。智能決策系統對設備單元量化分析結果如圖3所示。

圖3 設備單元量化分析結果

車間依據自動評定排序，對比月度設備質量分析報告建議養修地點，將扣分排名靠前的設備單元納入次月計劃修建議。通過固化狀態修計劃來源，智能決策系統能夠明確養修重點，減少人工分析工作量，降低人為因素對計劃的干預，提高設備質量分析的科學性和客觀性。

3.2 自動測算工時

智能決策系統將采集的工作量與單項作業工時定額相關聯，自動核算每個設備單元的綜合維修計劃工時。車間根據次月天窗、培訓、人員等因素，在每月18日之前預估各工區的生產能力，并以總作業能力的70%作為計劃維修可用工時，按上行、下行、單線、站區等劃分規則，將相應的作業能力錄入智能決策系統。智能決策系統生產組織月度天窗作業能力估算結果如圖4所示。

圖4 生產組織月度作業能力估算

智能決策系統按照計劃修和臨時修用工比例為7:3的標準，結合線、橋、安等專業科室定期聯合組織的計劃對接會，生成最終計劃維修任務。在選擇計劃維修單元時，智能決策系統通過自動累加計劃消耗工時，從天窗類型與車間作業能力兩方面進行對比，實現對計劃安排飽和度的評價，輔助車間合理安排維修計劃和任務。

3.3 自動維修設計

當設備檢查組在正線道岔進行檢查時，使用平板電腦來輔助現場數據采集。當檢查數據導入系統后，智能決策系統通過錄入病害與作業項目、作業項目與機具材料、工作量與工時定額等維修作業的邏輯關聯，自動整合并生成了對設備單元整治項目、計劃工時和機具材料需求的任務界定，實現數據采集與維修設計的融合，減少了重復檢查的環節。

3.4 自動生成計劃

在對維修計劃分批至周的過程中，車間嚴格執行段“1-2-3-4”工作要求：1天處理點狀病害、2天組織聯合作業、3天安排生產任務、維修工區每周處理點狀病害不少于4處。基于智能決策系統，車間統籌考慮設備單元病害嚴重程度、天窗需求、作業干擾、整治流程等因素，只選擇計劃維修整治單元和單元詳情病害，即可錄入生產計劃模塊，自動生成月、周計劃。

智能決策系統精簡了傳統系統的重復列入、查找、捆綁病害等工作量較大的環節，減少車間計劃編制及狀態修錄入的工作量，以設備單元病害清單形式分批列入日計劃，精準生成日作業方案。此外，智能決策系統根據工區回單，自動追蹤任務執行進度，并更新剩余工作量，為車間管控工區執行維修設計提供支撐。

3.5 自動評價效果

智能決策系統能夠在設備檢查時同步對上一個周期完成的狀態修設備單元的作業質量進行追蹤，通過對比整治前后兩個周期設備單元評分的變化情況，實現對狀態修作業效果的自動評價及設備變化趨勢的分析。

4 關鍵技術

4.1 設備質量缺陷判識與狀態評估技術

設備質量缺陷判識與狀態評估技術利用鐵路工務線路的檢測檢查數據，分別對線路設備單元缺陷進行判識，評價設備質量狀態，并開展鐵路工務線路設備單元量化分析。同時，該技術能夠輔助專業分析人員判斷設備的狀態及缺陷，篩選重點病害地段，以更科學合理地編制維修生產計劃。

4.2 作業效果評價與質量追蹤技術

鐵路工務線路設備在維修后的評價，是確定當次維修有效性的重要指標。作業效果評價與質量追蹤技術對鐵路工務線路設備維修前后的檢測檢查數據進行對比分析，獲得設備的維修效果評價及狀態變化趨勢。通過設備病害生產閉環管理，該技術可展示以設備為核心的質量變化過程，以支撐設備的全生命周期管理。

5 應用效果

5.1 計劃更精準

科學固化狀態修計劃來源，提高了計劃的嚴謹性。鐵路工務線路設備單元按照“先嚴重、后一般”的原則納入狀態修計劃，以基礎整治保動態均衡，軌檢車月度平均軌道質量指數（TQI，Track Quality Index）同比下降。智能決策系統能夠使月度維修計劃安排更合理，實現以定額指導生產，提高月計劃的完成率。

5.2 管理更高效

智能決策系統通過自動分析，能夠減少設備評定、計劃確定與編制、維修設計、勞效管理等方面的人工工作量，釋放管理效能。此外，該系統還能使管理人員將更多的精力用于指導現場生產，提升作業有效率，提高生產任務驗收優良率。

5.3 掌控更精細

智能決策系統通過智能整合，使鐵路工務線路設備的掌控度得到了進一步提升。對設備檢查進度、管內薄弱設備、超期服役軌件、傷損軌件、備用料地點、待回收舊料地點等信息做到了快捷、精準、精細的掌握。

6 結束語

本文設計了鐵路工務線路維修方案智能決策系統，實現了檢測、分析、計劃、作業、驗收的閉環管理，自動編制生產計劃，增強數據分析的有效程度，提高維修計劃科學性與兌現率、提升作業效率、優化人財物資源運用等目標。目前，智能決策系統已在多個鐵路局集團公司的下屬車間進行試點推行。未來，本文將從建立維修知識庫、存儲實際作業典型案例等角度對智能決策系統的普適性進行完善，以進行大范圍推廣。