大數據技術在鐵路機務安全管理中的實踐應用

劉德成

（上海大屯能源股份有限公司徐沛鐵路管理處，江蘇 徐州 221611）

0 引言

隨著我國科學技術的快速進步，鐵路信息化程度不斷提升。作為新時代前沿產業，大數據與互聯網、物聯網、云計算被并稱為改變人們生活的重要技術。近年來，我國鐵路建設事業高速發展，截至2022 年底，全國鐵路營業里程已達15.5 萬公里，其中高鐵營業里程為4.2 萬公里。國家“十四五”規劃綱要提出加快建設交通強國，隨著新設備、新技術、新工藝、新材料等投入使用，鐵路運輸、工程建設、設備設施、沿線環境等安全風險分級管控任務日益繁重，使用大數據技術并發揮其內涵與作用，對于提升鐵路機務安全管理水平有重要意義。

1 我國鐵路機務安全管理體系

我國鐵路機務安全管理體系（見圖1）是為確保鐵路運輸安全而建立的一套系統性管理體系[1]。它涵蓋了多個方面，包括制訂安全方針、確定目標和責任、規劃與組織安全管理、風險評估與控制、培訓與教育、事故調查與分析等。

圖1 中國鐵路運營安全管理體系

首先，鐵路部門制訂了明確的安全方針和目標，將安全放在首要位置，并確保所有相關人員都理解和遵守這些原則[2]。

其次，鐵路機務安全管理體系制訂了具體的責任分工，明確了各級管理人員和員工在安全工作中的職責和義務，確保每個人都對自己的行為和決策負責。

最后，鐵路機務安全管理體系還包括有效的風險評估與控制機制。2023 年，國家鐵路局正式印發《鐵路機務安全風險分級管控和隱患排查治理管理辦法》（國鐵安監規〔2023〕9 號）、《鐵路交通重大事故隱患判定標準（試行）》（國鐵安監規〔2023〕12 號），進一步規范和加強鐵路雙重預防機制建設，明確了鐵路機務安全風險的定義、等級、類型劃分和鐵路單位、監管部門等各方的主體責任。另外，健全人防、物防、技防手段，實施動態監測預警和風險防控工作制度等，為鐵路單位安全風險分級管控提供了有力支撐。

此外，鐵路部門應注重教育，為員工提供必要的知識、技能和意識培訓，使其能夠正確應對各種安全風險。

2 大數據管理理論

2.1 大數據技術概述

大數據技術是指用于處理大規模數據集的計算機科學和信息技術。隨著互聯網的發展和智能設備的普及，現代社會產生的數據量呈現爆炸式增長[3]。這些數據包含各種結構化、半結構化和非結構化的信息，如文本、圖像、音頻、視頻等。大數據技術涉及高效的數據采集和存儲方式，包括分布式存儲系統、云存儲、數據庫技術以及數據湖等，采用并行計算和分布式處理技術，能夠快速處理大規模數據集。常見的工具和框架包括Hadoop、Spark 和Flink 等。

2.2 大數據管理核心技術

2.2.1 數據存儲與處理

大數據管理需要有效地存儲和處理海量數據。傳統的關系型數據庫在面對大規模數據時性能有限，因此出現了一些新的數據存儲和處理技術，如分布式文件系統（如Hadoop 的HDFS）、列式數據庫、NoSQL數據庫等。這些技術具有可水平擴展性和高吞吐量，能夠應對大數據量和高并發訪問需求[4]。

2.2.2 數據采集與清洗

大數據管理需要從各種來源獲取數據，并進行清洗和預處理。數據采集技術包括數字化識別、數據爬蟲、傳感器數據采集等。數據清洗則涉及數據去重、異常值處理、缺失值填充等操作，以確保數據質量符合分析要求。另外，大數據管理需要使用適當的技術和工具進行數據處理和分析，涉及并行計算、分布式數據處理和大規模機器學習等。常用的大數據處理和分析框架包括Hadoop、Spark、Flink 等，這一步驟具有非常重要的意義，具體而言，其在大數據處理流程中的作用如圖2 所示。

圖2 多處理階段

2.2.3 數據挖掘與機器學習

大數據管理的另一個核心技術是數據挖掘與機器學習。通過應用聚類、分類、回歸、關聯規則、推薦系統等算法，從海量數據中發現隱藏的模式和規律，以提供更深入的洞見和預測能力。在大數據管理中，保護數據的隱私和安全至關重要。相關技術包括數據加密、權限管理、身份驗證、訪問控制等，以確保只有授權人員可以訪問敏感數據，并防止數據泄漏和濫用[5]。

3 鐵路機務安全管理工作的特征

3.1 專業性與可靠性

鐵路機務安全管理需要較強的專業知識和技能，涉及復雜的機械、電氣及自動化設備等領域。機務人員需要掌握相關知識和技術，以確保機務設備的安全運行。同時，需要依托國家和行業制訂的機車車輛設計、制造、運用、檢修和維護等方面的標準和規范，進一步確保機務設備的安全可靠性。

3.2 周期性與緊密性

制訂合理的維護計劃和流程，定期對鐵路機務設備進行檢修和維護，并進行設備狀態監測，及時發現和解決潛在問題，以保證其安全性和可靠性。鐵路機務安全管理還涉及如人員管理、培訓教育、運行調度等環節，確保各個環節相互協調、密切配合，能為機務設備的安全運行提供更充分的保障[6]。

3.3 風險評估與控制

鐵路機務安全管理需要進行風險評估和控制，識別和評估可能存在的安全隱患和風險，并采取相應的措施進行控制和防范，包括技術改進、標準修訂、強化培訓等方面，同時要建立完善的事故調查和分析機制，對事故進行徹底的調查和分析，找出事故原因和責任，并提出相應的改進措施，以避免類似事故再次發生。

4 鐵路機務安全管理現狀

4.1 管理理念滯后

鐵路機務安全管理需要管理人員掌握先進的安全管理理念，但部分管理人員對安全管理工作的重視和認識不足，安全文化和意識缺失，安全管理理念滯后，對現代化的安全管理手段和方法應用不足。另外，如果管理層對管理人員的培訓和教育工作不到位，則難以更新其安全管理理念，難以有效應對日益復雜的安全管理挑戰。

4.2 管理方式與措施滯后

一些機務部門可能仍然采用傳統的管理模式和方法，注重指令式管理和層級控制，缺乏靈活性和創新性。這樣的管理方式無法適應快速變化的安全挑戰和需求，會限制安全管理的發展。現代鐵路機務安全管理需要進行大量的信息收集、處理和分析，以及進行及時有效的通信和協作。如果缺乏信息化平臺和系統支持，很難實施數據共享、風險預警和決策支持等方面的先進管理手段。同時，有效的績效評估可以進一步推動先進的安全管理，如果沒有建立完善的績效評估體系，缺乏科學的指標和方法，會降低評估和監測安全管理效果。

4.3 信息溝通協調不暢

機務安全管理需要依賴各種數據和信息進行決策和分析，由于數據來源具有多樣性和分散性特征，數據和信息斷層可能會導致工作人員無法全面了解安全情況和趨勢，從而影響有效的安全管理。在機務安全管理過程中，不同部門、崗位和層級之間的溝通和協調不暢，會導致信息傳遞錯誤或滯后，影響對安全風險的及時識別和應對。

5 使用大數據技術加強鐵路機務安全管理的策略

5.1 基于大數據技術開展工作人員管理

第一，通過大數據分析，建立人員信息數據庫，包括工作經歷、培訓記錄、資質認證等信息。將人員信息與其他系統（如績效評估、考勤管理）進行關聯，實現全面的人員管理。

第二，基于大數據技術，將工位數據與任務分配、設備狀態等數據進行關聯，優化人員調度和任務分配，提高工作效率。通過收集和分析現場工作人員的工作數據，如任務完成情況、工作質量等指標，建立績效評估模型，實現績效評估的數據驅動，客觀、公正地評價工作人員的表現。

第三，利用大數據技術，根據現場工作人員的工作情況和能力水平，分析其培訓需求和潛在瓶頸，提供個性化的培訓計劃和資源，幫助其提升業務技能和知識水平。

第四，通過大數據技術建立知識管理平臺，將現場工作人員的經驗和最佳實踐進行整理和分享，促進現場工作人員之間的學習和經驗交流，提高整個團隊的綜合素質和業務能力。

5.2 建立安全管理工作模式

第一，通過大數據分析，根據設備故障的類型和特征，制訂合理的維修計劃。優化維修過程和資源調度，提高維修效率，減少庫停時間，并根據設備運行狀態、維修歷史等數據，進行維修策略的優化和改進。

第二，利用數據可視化技術，將機務安全管理的關鍵指標和數據以圖表、模型等形式展示出來，可以幫助管理人員直觀地了解安全狀況，及時作出決策和調整，同時生成詳盡的報告，為決策者提供全面的信息支持。

第三，基于大數據技術，建立智能預測模型和決策支持系統。通過對大數據的分析和挖掘，獲取準確、科學的設備故障預測結果，進而作出合理的維修計劃和調度安排，最大程度地提高設備運行的安全性和效率。

第四，借助大數據技術，進行持續改進和創新。通過不斷收集和分析數據，發現潛在的問題和改進空間，持續優化鐵路機務安全管理的工作模式。

5.3 加強機務環境管理

第一，使用大數據技術，對采集的環境數據進行深入分析，識別正常范圍和異常情況。通過建立模型和算法，實現對環境異常的實時監測和預警，出現異常時及時通知相關人員采取必要的措施。

第二，基于大數據技術，建立環境監管平臺，通過收集和分析環境數據，實現對機務環境的全面監管和合規性管理，確保機務環境符合法規和標準要求。

第三，利用大數據技術，實時監控機務設備的能耗狀況。通過分析能耗數據，識別能耗高峰和異常情況，及時調整設備運行策略，優化人員設備操作，提高能源利用效率。

第四，基于大數據分析和模型預測技術，對機務環境進行長期預測和規劃。并通過分析歷史數據和趨勢，預測未來環境變化趨勢，為環境管理和規劃提供科學依據。建立環境信息共享平臺，將機務環境數據向公眾開放，并提供可視化展示和用戶參與等功能。通過公眾的監督和參與，提升環境管理的透明度和有效性。

5.4 打造機務大數據信息采集平臺

首先，明確平臺的主要目標和需求，確定需要采集的關鍵數據類型和指標。與相關部門、崗位和用戶進行溝通，了解他們對于數據的需求和使用場景。

其次，確定數據來源，并建立相應的接口和連接方式，以實現數據從各個設備、傳感器和系統的穩定獲取，可能涉及機車、車輛、信號設備等多個維度的數據采集。

再次，建立統一的數據存儲系統，選擇適當的數據庫技術和架構，確保數據的安全性、完整性和可靠性，同時滿足高容量和高性能的需求。另外，利用大數據技術和分析工具，對采集的數據進行清洗、加工和分析，包括數據清洗、模式挖掘、異常檢測、預測分析等，以提取有價值的信息。

最后，通過數據可視化技術，將數據以圖表、模型等形式展示出來，便于用戶直觀地理解和分析數據，同時需要建立靈活的報告模板和提供查詢功能，以滿足用戶的自定義和掌握完整信息的需求。

6 結語

在鐵路機務安全管理中，大數據技術的實踐應用為安全管理工作帶來了巨大的改進和革新。通過采集、分析和利用海量的數據，鐵路機務部門能夠更加全面地了解設備狀態、風險狀況和員工行為，從而更好地預防事故和優化安全管理措施。大數據技術在鐵路機務安全管理中的應用已取得了顯著成果，但隨著技術的不斷發展和安全管理需求的變化，需要持續優化和改進大數據技術的應用，以應對未來可能出現的挑戰，充分發揮大數據技術的優勢，為鐵路運輸事業的可持續發展提供保障。