城市軌道交通設備維護管理難點與改進策略

摘 要：近年來，盡管城市軌道交通迅猛發展，設備維護管理仍然面臨諸多難點。論文深入剖析這些問題，涵蓋故障診斷與預測技術滯后致使多數故障難以及時察覺，管理協同存在障礙部門間信息不暢流程銜接脫節，維修人員技能與培訓體系不匹配新技術應用遭遇資金、適配性及人員素養瓶頸等。針對上述難點提出一系列改進策略，旨在提升城市軌道交通設備維護管理水平，保障運營安全高效推動行業可持續發展。

關鍵詞：智能運維 分級維修 新技術應用 人員培訓

1 緒論

城市軌道交通作為現代城市的動脈，承擔著巨大的客運壓力，其設備的穩定運行至關重要。然而，在實際運營中，設備維護管理面臨重重挑戰。一方面，傳統的維護模式過度依賴定期檢修，故障診斷缺乏前瞻性，往往在設備故障發生后才進行補救，不僅造成運營延誤，還增加維修成本。另一方面，組織管理松散，各部門各自為政，信息流通受阻，維修流程繁瑣復雜。再者，面對日新月異的技術革新，維修人員知識更新緩慢，新技術引入困難重重。這些難點嚴重制約城市軌道交通的發展，亟須深入探討并尋找切實可行的改進策略，以保障設備可靠運行，滿足城市發展需求。

2 城市軌道交通設備維護管理難點

2.1 設備復雜性帶來的技術挑戰

2.1.1 多專業設備協同維護困難

從專業技術角度看各專業技術體系獨立，溝通存在專業壁壘。在日常工作中通信專業專注于數據傳輸信號專業側重于行車指揮，不同專業人員知識結構差異顯著導致在交流設備運行原理與維護要點時，難以迅速達成共識。據相關調研顯示，在處理復雜故障時約60%的時間耗費在專業間的溝通協調上，極大影響了維護效率。

在維護計劃方面，多專業協同也困難重重。各專業基于自身設備壽命周期和運行特點制定維護計劃，致使資源沖突頻繁發生。以某城市軌道交通線路為例在高峰時段，供電設備的停電檢修需求車輛的日常檢修安排與機電設備的維護計劃相互交織，人力、檢修場地及作業時間窗口嚴重不足導致約30%的維護任務無法按時完成，延誤運營時間累計每月達數小時，給城市軌道交通的穩定運行帶來極大壓力[1]。

2.1.2 故障診斷與預測技術不足

當前多數設備仍依賴傳統的定期檢修模式，故障診斷多在設備出現明顯異常后才啟動，缺乏前瞻性。以車輛轉向架為例，其關鍵零部件磨損、變形等初期故障跡象往往難以被實時捕捉，約70%的故障是在例行檢查或已經影響運行時才被發現，這增加了維修成本還易造成運營延誤。

從預測層面看，大數據與智能算法應用尚淺。城市軌道交通積累海量運營數據，但未充分挖掘，無法基于歷史故障、運行參數等構建精準預測模型，難以為設備維護提前規劃合理調配資源致使設備突發故障時維修倉促，嚴重威脅運營可靠性與安全性。

2.2 管理協同難題

市軌道交通設備維護管理中的協同難題，已成為制約運營效率提升的關鍵因素。組織架構層面，各部門以及不同專業的維修班組各自為政現象突出。運營部門專注于日常行車調度追求準點率，維修部門側重于設備檢修質量，但兩者缺乏常態化溝通機制。例如，運營部門發現車輛輕微異常震動反饋給維修部門后，因信息傳遞層級繁瑣缺乏有效跟蹤，維修班組難以及時響應平均響應延遲可達2-3小時，導致小故障累積成大隱患。

流程協同上，故障報修、備件領用、維修計劃審批等流程銜接不暢。報修流程復雜，一線人員發現設備故障后需通過多道手續上報涉及紙質文檔填寫多部門簽字，耗費大量時間約40%的故障報修在流程周轉階段超1小時。備件管理混亂維修所需備件領用審批冗長，庫存信息更新不及時常出現有庫存卻顯示無貨的情況耽誤維修進度，使得設備停機時間延長，影響城市軌道交通整體運營穩定性與服務質量[2]。

2.3 人員與標準化問題

2.3.1 維修人員技能不足

現階段維修人員技能方面的短板已然十分醒目地暴露出來，隨著科技的迅猛進步與持續創新，城市軌道交通領域迎來了一系列融合諸多前沿學科精湛技藝的新型設備，諸如智能供電系統、具備高度數字化特征的信號裝置等，它們逐漸成為保障軌道交通順暢運行的關鍵支柱。反觀現有的維修人員隊伍，絕大多數是在傳統工科專業知識體系的浸潤下成長起來的，其知識架構因長期未得到及時更新而顯得陳舊過時，面對這些全新的高度復雜的設備故障時，常常陷入迷茫與無助[3]。據詳實的調查數據顯示，超過60%的維修人員在遭遇新設備故障之際，根本無法迅速且精準地鎖定問題根源，操作過程更是顯得極為生疏與笨拙，相較于那些技術嫻熟的維修能手而言，他們耗費在維修工作上的時間要多出30%至50%之多，這般巨大的時間差無疑極大地拖延了設備搶修的緊急進程，給整個軌道交通的正常運營秩序造成了難以估量的負面影響。

2.3.2 行業統一維護標準缺乏

不同城市甚至同一城市的不同線路，由于建設時期、參與企業各異，在設備維護上存在大量差別。以車輛檢修為例有的城市采用以運行里程為基準的預防性維護策略，規定每行駛10萬公里進行一次全面檢修；而有的則側重于時間周期，每半年開展一次深度維護。這種差異使得設備零部件通用性差，同一型號的車門在不同線路可能有細微差別互換性低，維修時需特殊定制配件增加成本，延長維修時間，據統計，因配件不通用導致維修周期平均延長2-3天，還易在緊急調配資源時出現混亂。在供電設備維護上，對于關鍵部件的清潔、調試步驟，各運營單位做法不一，有的簡化流程追求效率有的過度操作徒增設備損耗，缺乏精準衡量標準導致設備長期穩定性受損故障隱患滋生，嚴重影響城市軌道交通系統的可靠性與安全性，制約行業整體發展。

2.4 新技術應用瓶頸

資金投入方面的難題首當其沖，以智能運維系統為例若要構建一套能夠精準覆蓋全線的高精度傳感器網絡，意味著需要在每節車廂內的關鍵部位平均安置20-30個不同類型的傳感器在軌道沿線的道岔彎道等重點地段，每隔10-15米就要部署一個用于檢測軌道狀態的壓力傳感器與位移傳感器。車站內的核心設備上，同樣要配備相應的智能監測終端。如此大規模的傳感器部署其前期采購成本便高達500萬-800萬元。不僅如此后續每年用于數據存儲、傳輸及分析軟件的持續開發與升級的費用，保守估計也要30萬-50萬元。這對于那些資金相對緊張年盈利在500萬-1000萬元之間的運營單位而言，無疑是難以承受之重使得新技術的上馬仿若天方夜譚，舉步維艱。

城市軌道交通歷經多年發展，現有設備來源廣泛，不同年代不同廠商的產品交織并存，型號繁雜多樣。當引入如人工智能故障診斷物聯網實時監測等前沿新技術時，嚴重的接口不兼容問題便暴露無遺。據調查在某一線城市的軌道交通網絡中，超過60%的老舊設備控制系統采用的是已淘汰的RS232或RS485串口通信協議，而新技術往往要求基于TCP/IP等現代網絡協議進行數據交互數據格式更是大相徑庭。試圖對老舊設備進行改造，平均每臺設備的改造費用高達5萬-10萬元且改造過程復雜，極易引發既有設備的穩定性風險，致使新技術難以無縫嵌入現有體系如同齒輪間卡了石子運轉不暢。

3 改進策略與優化路徑

3.1 推廣預測性維護與狀態監測技術

預測性維護與狀態監測技術憑借密布于設備各個關鍵部位的傳感器網絡，能夠以極高的頻率實時采集海量運行數據。以地鐵車輛的軸承為例，通過安裝在軸承座上的高精度加速度傳感器可精準捕捉到微小至0.01g的振動變化，同時結合溫度傳感器反饋的實時溫度值，一同構成反映軸承健康狀態的關鍵參數集。利用大數據分析技術，對這些連續采集的數據進行預處理去除噪聲干擾后，運用機器學習算法構建故障預測模型。假設軸承的正常工作溫度范圍在（T1）至（T2）之間，振動加速度幅值在（A1）至（A2）之間，一旦監測到溫度值超過或者振動加速度幅值突破一般設定為0.05-0.1g，模型便可依據內置的邏輯判斷提前數天甚至數周預測出軸承故障風險，提前安排維護，避免突發故障導致的運營中斷。據相關統計，應用該技術后某地鐵線路車輛故障導致的運營延誤時長從原來每月平均10小時銳減至2小時以內，準點率提升超80%。

然而在推廣之路上困難重重。技術落地前期，僅一套覆蓋全線車輛核心設備的傳感器系統采購費用就高達500萬元以上，再加上專業數據分析軟件的定制開發，預計投入超800萬元，后續每年還需100萬元用于人員培訓及系統升級維護。現有的運維人員中，熟悉傳統維修技能的占比高達85%，能夠熟練運用數據分析工具進行模型運維與數據解讀的專業人員不足10%人員知識結構轉型壓力巨大。面對這些困境，運營方迫切需要攜手設備廠商科研機構整合各方資源，通過專項培訓聯合研發等方式攻克資金與人才瓶頸，逐步構建適配新技術的運維生態體系助力城市軌道交通設備維護管理實現質的飛躍。

建立分級分類維修策略：在城市軌道交通復雜且龐大的設備體系中，建立分級分類維修策略勢在必行。城市軌道交通涵蓋多類關鍵設備，不同設備在運營中的重要性故障發生概率及影響程度各異。

以車輛為例作為直接承載乘客運輸的核心裝備，安全性與可靠性要求極高一旦出現故障，不僅危及乘客生命安全，還會造成大面積運營延誤。對于車輛的關鍵系統如制動牽引，應列為一級維修重點采用預防性維修為主，基于運行里程運行時間嚴格制定高頻次檢修計劃，如每運行5000公里或半個月進行一次深度檢查，確保隱患及時排查。而像車內照明、座椅等附屬設施，故障影響相對較小，歸為三級維修范疇，可在故障發生后依報修響應，適當延長維修周期。

供電系統同樣如此，變電站設備關乎全線電力穩定供應，為一級需24小時實時監測定期全面維護；而沿線普通照明供電線路故障影響范圍有限，列為二級，依據日常巡檢結果按需維修。通過精準地分級分類能合理分配維修資源，避免“一刀切”造成的資源浪費與維修延誤。據統計實施該策略后，某城市軌道交通線路設備維修效率提升約30%，運營故障率降低20%，為安全高效運營筑牢根基。

3.2 標準化與人才培養

對于標準化來說統一的維護流程標準能確保從故障報修各環節緊密銜接，消除部門間溝通壁壘。例如規定所有設備故障報修必須在15分鐘內響應，維修人員1小時內到達現場，遵循標準化的診斷流程逐步排查，可大幅提高維修及時性。技術規范標準化要求對各類設備的檢修工藝操作步驟精確界定，保障維修質量穩定。質量評定標準化則為維修成果提供量化考核依據，判斷維修是否達標。

人才培養為標準化落地提供人力支撐。一方面通過院校合作定制化培養專業人才，課程設置緊密貼合標準化知識體系讓學生提前熟悉行業規范，另一方面針對在職人員開展常態化培訓，邀請專家解讀最新標準，結合案例實操演練提升技能水平。據調查，經過標準化培訓的維修人員維修一次合格率從70%提升至90%，且維修時間平均縮短20%，有力推動城市軌道交通設備維護管理向精細化、高效化邁進。

3.3 跨系統協同與新技術融合

跨系統協同旨在打破多專業系統之間的壁壘。傳統模式下，各系統獨立運維，信息流通不暢，常導致故障處理延遲。列車運行時突發通信中斷伴隨信號異常，若通信與信號部門缺乏協同會因相互推諉重復排查延誤搶修，影響運營。如今借助統一的智能運維平臺，各系統實時共享設備狀態故障信息，實現聯合調度。通過建立跨部門應急響應機制一旦出現問題，多專業人員迅速集結依據標準化協同流程同步開展診斷與維修大幅縮短故障恢復時間，保障運營連續性。

物聯網技術使各類設備得以跨越物理界限實現互聯互通。數以千計的高精密傳感器被精心部署于各個關鍵節點無論是穿梭于軌道之上的車輛輪軸處，時刻監測著細微至0.1℃溫度變化的傳感器以確保輪軸在嚴苛運行條件下保持最佳狀態，全方位守護電力輸送的穩定。海量、實時且精準的運行參數，為后續分析筑牢根基。

大數據分析技術在此基礎上大顯身手，深入挖掘數據富礦。專業的數據工程師運用復雜的聚類算法關聯規則挖掘等手段，將積累的數年歷史故障數據與當下實時運行數據巧妙融合，構建出高度定制化的故障預測模型。以地鐵車輛的制動系統關鍵零部件為例，通過對其過往數千次故障案例的剖析，結合當前運行里程運行環境溫濕度載重等實時信息，模型能夠提前數周甚至數月精準預判失效風險誤差控制在極小范圍內。

4 結論

綜上所述，城市軌道交通設備維護管理難點重重，但通過針對性地改進策略能夠有效應對。推廣預測性維護與狀態監測技術，可提前預警故障，減少突發情況；建立分級分類維修策略，合理分配資源，提高維修效率；跨系統協同與新技術融合打破專業壁壘，實現智能化運維；標準化流程結合人才培養為持續發展筑牢根基。這些策略相互配合，協同發力，有望全面提升設備維護管理水平。未來，隨著技術不斷進步與管理理念持續創新，城市軌道交通將向著更可靠、更高效的方向邁進，為城市居民提供更加優質、便捷的出行服務，助力城市繁榮發展。

參考文獻：

[1]曾敬霖.基于大數據的城市軌道交通設備維護管理新理念[J].運輸經理世界，2025（03）：1-3.

[2]沈曉晨，陳旭東，王仲春.城市軌道交通設施設備維護行業質量管理體系成熟度評價研究[J].中國質量，2024（04）：41-44.

[3]溫雪.大連地鐵設備維護管理系統的研究[D].大連：大連理工大學，2013.