纪东 张向峰 赵魁
1. 北京市地铁运营有限公司运营四分公司 北京 100102；
2. 北京市地铁运营有限公司 北京 100044
随着互联网技术不断发展，当前我国已经进入到了大数据时代，各种信息技术以及智能化系统应运而生。在此基础上，大数据、云计算、物联网、区块链、5G技术等应用到了城市建设的各个领域当中，展现出了极大的价值。想要确保智能“轨道”交通系统维保工作顺利、高质量实施，就应该结合智能“轨道”交通系统信息化发展趋势，引入大数据信息挖掘技术手段，为智能“轨道”交通系统维保工作奠定扎实的技术基础保障。自从进入到了信息化社会当中，各种数据信息传播速度更快，智能“轨道”交通系统每时每刻都会产生巨量的数据信息，其中有很多数据信息对系统维保有着重要价值。科学合理的引入大数据信息挖掘技术手段，可以第一时间对智能“轨道”交通系统产生的数据信息进行搜集获取、整理分析和挖掘，探索出对智能“轨道”交通系统维保有价值的数据信息，在强大的数据信息支持保障之下，第一时间发现轨道交通当中潜在的故障隐患，并且及时进行维修保护，实现轨道交通稳定、安全、高效运行。本文将针对智能“轨道”交通系统中数据挖掘技术的应用相关内容进行详细分析。
数据挖掘技术（Data Mining）作为一种数据信息处理技术手段，主要的运行模式便是从大量、不完全、有噪声、模糊的、随机的数据信息当中，提取隐含在其中、人们事前并不清晰、不直观、不了解的信息知识。大数据挖掘技术在应用的过程中，会在数据信息库当中挖掘出对管理工作具备价值的数据信息，并且选择合适的工具、统计方式、事例、决策树、推理规则、模糊集、神经网络、遗传算法等诸多模式进行数据信息处理，并且得出对目标管理内容有价值的数据信息[1]。
2.1 有利于强化轨道交通数据处理速度
结合轨道交通维保工作实际情况来看，不仅需要不断完善乘客信息系统以及车站查询系统等，还需要进一步强化城市轨道交通各类数据信息交互处理精细化水平。将大数据信息挖掘技术手段引入到智能“轨道”交通系统当中，可以充分展现出大数据信息挖掘技术的价值，实现对轨道车辆行程、每一辆车的运行状态、每辆车运行时间等进行动态化捕捉和发布，这样更加便于帮助广大乘客们结合自己的出行需求，合理的安排自身出行时间[2]。与此同时，针对轨道交通工作来说，在实际开展的过程中往往会涉及大量的数据信息处理，引入大数据信息挖掘技术手段，能够对巨量、复杂的数据信息进行处理，将各类轨道交通数据信息进行汇总和处理，强化轨道交通数据处理速度，确保智能“轨道”交通系统运维工作稳定、高质量实施。
2.2 有利于提升轨道交通故障排查与处理水平
智能化大数据环境，从客观角度上来看，为轨道交通运维工作带来了一定挑战[3]。维保工作部门，必须要借助大数据信息挖掘技术手段对轨道交通各项工作开展动态化实时监控[4]。引入大数据信息挖掘技术手段，可以有效帮助交管部门构建出一套完整的轨道交通故障自动报警机制，这样可以进一步强化轨道交通运行故障检测与检修工作精准化、精细化开展，切实提升轨道交通故障排查与处理水平。
3.1 案例概况
以A地铁运行为例，在进行设备运维管理的过程中，大数据信息挖掘技术手段在智能“轨道”交通系统当中应用，服务于轨道交通设备的运维管控，动态化对智能“轨道”交通系统系统当中各项设备运行情况进行数据信息管控采集，对获取的数据信息之间因果关系进行把控，从而总结出对维保管理工作具备价值的数据信息[5-6]。在实施轨道交通维保工作时，非常注重数据信息收集、数据信息挖掘，在分析各项数据信息的基础上，获取具备更高价值的维保数据信息。例如，针对车辆管理维护来说，若车辆存在既往故障数据，那么便可以在大数据信息挖掘的过程中，有针对性地对车辆故障历史情况进行分析，提前预测车辆各项设备的失稳潜在隐患，有序完成潜在故障设备的更换，确保列车运行安全稳定性。在数据库对比分析环节，可以借助数据信息分析的形式，确定故障问题并且消除故障表现，对A地铁的运行安全奠定扎实基础保障。
3.2 具体应用
3.2.1 分析交通设备用电量消耗。针对A地铁运行单位来说，借助大数据信息分析技术手段，对A地铁2020年2至3月的用电消耗情况进行了数据采集和分析，采集的数据信息显示比去年2至3月份明显少很多。
3.2.2 分析交通工具舒适度。针对A地铁运营实际情况来说，以列车稳定性数据来作为评判交通工具舒适性的重要评价因素。借助每月抽查的当时，对A地铁运营的舒适度进行分析，发现2021年开始，A地铁运营从横纵方向上有所提速，同时整体舒适程度有所降低。对A地铁运营2021年7月17号、21号运行情况进行分析，均存在增速稳定性问题。通过对交通工具开展调试和管理，以及大数据信息对比来看，因为7月正值学生们的放假季、旅游季，所以乘车人数也相对较多，导致该时段的列车交通运行稳定性有所降低，这也是2021年7月A地铁运营舒适度降低的主要原因之一。
3.2.3 分析交通工具维保模式。集合A地铁运营设备维保工作模式的实际情况来看，主要存在以下几种模式。其一，事后维修。针对事后维修来说，便是在轨道交通运行环节出现实际故障问题之后，构建出了故障报修、维修派单、维修方案校准、维修品质验收、维修成本统筹等诸多管理程序[7]。在实施事后维修环节来说，需要首先统筹维保工作资源，实现设备故障问题检修和处理。由列车员对列车设备故障进行报修申请，对故障设备、故障问题进行有效检测，并且形成维保派单，有效执行列车检修的各项程序。在设备维修完毕之后，由大数据系统进行质量检验分析，确保列车各项设备运行稳定、运行安全之后，才能完成验收工作。其二，故障预测。针对故障预测来说，大数据系统结合往期设备故障的表现来看，对可能引发设备故障的因素进行分析与排查，并且建立形成设备维保管理目标。结合A地铁运营情况来说，构建了设备阶段性功能保养、设备故障问题巡检等诸多管理机制，以期望提升设备故障预防有效性，完善故障管理体系内容[8]。结合各项设备的功能保养需求来看，完整制定设备保障检修方案可以指导维保工作人员顺利、稳定开展工作，此外借助大数据信息挖掘技术手段，还能够最大程度做好故障巡检工作，及时排查设备潜在的隐患，确保设备配件及时进行更换。针对A地铁运营来说，借助大数据信息技术手段，在2021年5月开展了2次设备保养；
2021年全年自动化故障巡检30次，指导维修工作16次。
4.1 实现大数据信息内部共享交互
智能“轨道”交通系统想要充分展现出大数据信息挖掘技术的维保价值，就应该从全面的角度搜集智能“轨道”交通系统数据信息，完善信息化设备管理平台，并且大力收集数据信息，形成数据共享机制，为大数据信息挖掘工作奠定扎实基础[9]。此外，还应能够不断提升设备故障联动有效性，减少充分劳动等诸多问题，保障设备数据同步管理的效果。因为相同部门当中的设备类型具备一致性，所以能够形成模块化数据类型，并且能够给从客观角度上对数据信息挖掘处理量进行处理管控。在编程数据库当中，可以有效实现数据信息的导入/导出，形成数据共享处理体系，实现数据共享，为智能“轨道”交通系统维保管理奠定完整、全面的数据基础保障。例如，在A城市地铁运营的过程，在智能“轨道”交通系统内部增设了全面化系统数据库，其中涵盖了交通设备信息管理系统数据、交通设备部件损耗管理系统数据、备用零件管理系统数据、轨道交通日常维保系统数据、交通设备档案信息数据等内容，真正实现了大数据信息内部共享交互。此外，各个数据系统之间的信息数据交互，可以在轨道交通出现故障时，开展共享式数据信息录入，形成多个系统之间数据同步，为诸多管理工作奠定数据信息联动基础。此外，各个系统之间数据信息共享，可以将系统入口有效地整合在相同公用平台当中，完整精准地显示设备管理信息内容，这样可以促进轨道交通各管理部门的信息化规范性，实现轨道交通数据资源共享目标。
4.2 构建各个部门之间局域用网联动机制
针对轨道交通来说，可能存在各个智能“轨道”交通系统设备管理和数据信息独立性，这就在一定程度上增加了大数据信息采集的片面性，对维保管理工作带来了一定难度，很难全面保障大数据信息技术分析全面性。此外，设备之间存在相互作用的关系，所以为了实现轨道交通高质量维保管控，应该组建信息共享平台，完成各类部门的设备以及大数据信息整合，以便于强化大数据信息分析的精准性与精密性，更加清晰化确定轨道交通各个设备和环节运行状态。针对A城市地铁运营实际情况来看，轨道交通工具运行很容易出现设备磨损情况，导致对电气程序、电客车轮性能等带来直接损害。为此，想要实现高质量的维保管控，应该强化局域用网体系联动机制开发，联系各个部门设备故障信息，以期构建出完善的大数据设备管理机制，提升数据信息的智能性水平，展现出大数据信息技术的优势，提升轨道交通运行效率。
总而言之，数据挖掘技术在智能“轨道”交通系统中应用意义重大，不仅可以强化轨道交通数据处理速度，而且还可以在提升轨道交通故障排查与处理水平的基础上，促进轨道交通管理体系智能化发展。在信息化和大数据时代的当下，智能“轨道”交通系统在各个城市当中稳步建成，想要充分展现出智能“轨道”交通系统的价值，就应该保持与时俱进的态势，积极引入现代化大数据挖掘技术手段，动态化搜集并且分析智能“轨道”交通系统当中的各项数据信息，为智能“轨道”交通系统运维保护工作奠定扎实基础。
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