铁路动车段作为动车组运用检修基地，各类探伤检测、机械加工、监控监测等关键检修设备体量大、种类多、型号杂，加之下辖动车所、生产车间点多面广，给关键检修设备的维护保养、故障诊断、异常响应带来极大难度。随着机械加工工艺、数控电子技术、信息技术信创要求的日新月异，传统的设备管理模式已难以满足动车组运维对数字化、智能化发展的需要。为此，构建一个基于物联网、数字孪生^[1]、大数据等新兴数字技术的智慧管理平台，实现关键检修设备动态监控运行情况、自我检测功能、快速诊断故障、精准评估健康，进一步提升关键检修设备全流程管控效率和质量，更好地为动车组运维检修、安全运行提供基础保障。

1 设备管理现状

以长三角地区某铁路动车段为例，该动车段拥有“运用维护+高级检修”的动车组运维检修模式，配套的关键检修设备种类全、规模大，经统计，该动车段共配属车轮故障在线检测设备（LY）、动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS）、移动式空心车轴超声波探伤机、不落轮车床、地坑式架车机及受电弓及车顶状态动态检测设备（SJ）等各类关键检修设备共计24类486台/套。

1.1 基础管理现状

铁路动车段关键检修设备采用段、车间两级管理模式，因涉及部门多，并且缺乏有效的数字化管理手段，导致设备基础管理较薄弱，例如段、车之间一些新增、调剂、报废的关键检修设备管理数据不对称；设备管理部门不能第一时间掌握生产现场检修设备实际运行状态和异常信息；设备管理的可视化和数据分析运用的程度不高，导致一些设备隐患、缺陷无法提前发现。

1.2 检修维护现状

铁路动车段关键检修设备修程分为点检、巡检、小修、大修四级^[2]，检修维护成本较高。经调研主要不足一是参与检修维护的人数多，以该段配备486台/套关键检修设备为例，每年参与设备定期检修维护的专职人员约200人以上；二是检修维护投入的材料配件成本高，关键检修设备采用四级修程的计划预防修，即到达对应修程的检修维护周期，必须依照设备检修工艺标准更换对应的材料配件，每年设备维护成本支出巨大。

1.3 应急处置现状

关键检修设备使用频率高、技术复杂，日常使用中发生故障概率较高，且因其关键属性，发生故障后对动车组运维检修秩序影响较大。

由此可见，当前关键检修设备管理模式，在时效性、经济性、科学性上有诸多不足，急需研究应用更加科学高效的管理方式手段，适应动车组运维检修行业的快速发展。

2 平台总体框架

以前文浅析铁路动车段关键检修设备管理现状问题为导向，研究构建一个数字化智慧管理平台，旨在解决关键检修设备管理基础薄弱、检修维护成本高、故障应急处置效率低、运行数据应用不充分等问题，该平台主要采用“平台+应用”模式，运用大数据、数字孪生、物联网等技术进行构建，由感知层、数据层、业务层、应用层4部分组成。

1.4 感知层

感知层作为智慧管理平台的核心结构底座，主要负责实时监测、采集关键检修设备的运行参数，为故障诊断、监控评估、寿命预测等提供数据源。感知层依托关键检修设备自身监测功能，实现设备运行数据采集。以三层作业平台^[3]为例，通过应用多源传感技术，增设电压、电流、气压、霍尔传感器，辅助视觉识别装置，将三层作业平台升级为能自我感知“跑、冒、滴、漏”的智慧设备，将设备运行的各类数据解析、报送至智慧管理平台，可实时掌握三层作业平台工作状态。

1.5 数据层

数据层主要由串口服务器、交换机等组成，负责将感知层采集的大量基础数据存储、处理和应用，并按功能划分为基础数据和监控数据，经过加密、权限管理、元数据仓库、数据标准化、数据清洗等处理后，能有效提升数据的安全性、一致性、准确性和附加值^[4]。

1.6 业务层

业务层是通过大数据分析和人工智能技术，将数据层报送数据进行再处理、再分析，发掘其中潜在关联、规律和异常，提炼高价值的信息以助力设备管理决策的制定。根据逻辑架构具体可划分为智能分析及智能决策两部分。

1.7 应用层

应用层主要功能是采用智能分析、智能管理、智能运维的理念，结合业务层分析、决策以及预测的算法结果，通过数字孪生进行可视化展示具象化的设备、人员、环境等状态。根据铁路动车段设备业务管理要求，搭建关键检修设备智慧管理平台应用架构，主要功能包括：数字地图、故障诊断、健康评估、智能点巡检以及综合管理5大功能模块。

3 功能模块简介

1.8 数字地图

数字地图模块结合数字孪生和GIS技术^[6]，通过动车段、车间2个层级，结合多层级检修设备状态界面，展示全段设备底数及分布配置情况，实现全段设备管理层级清晰、异常信息快速共享，重要运行数据“一图统览”的效果。

通过以地理位置信息为基础，将设备设施孪生模型、配置分布情况进行三维可视化展示，便于直观掌握所有设备分布概况。数字地图的交互界面可以进行缩放、平移和标记设备位置等操作，实现设备设施精准定位。

（1）段级界面以动车段下辖高级修基地、动车所地理信息为基座，展示设备设施分布及异常信息。通过段级设备驾驶舱，可获取设备运行状态、设备故障预警、能源消耗及环境监测信息等关键数据。

（2）车间级界面参照数字工厂理念，结合实时上传数据和数字孪生技术，展示车间设备设施的详细参数和状态。通过车间级驾驶舱，可查看本车间关键检修设备的实时数据、故障警报信息、检修维护和使用变更记录。

（3）设备界面为单个设备提供专属管理视图。设备界面基于物联网、数字孪生的技术，展示设备的详细信息和实时运行状态，可查看实时变化的BIM模型、运行状态、故障及维护记录，进行远程监测和控制，具体实时监测效果。

1.9 故障诊断

故障诊断模块划分为故障回填、故障字典、故障模型及日志管理，通过故障模型、字典数据智能分析、故障回填信息闭环、日志管理信息整合，实现设备设施故障处置的快速诊断、处理、上报、归档的全流程控制管理。依托设备自感知，设备管理人员可快速掌握当前三层平台故障现象、故障原因，精准锁定故障点，并根据平台给出的处置建议，快速决策应对措施，极大提高关键检修设备故障处置效率。

1.10 健康管理

健康管理模块是通过数据挖掘和深度学习技术，在设备精细化管理的基础上，利用检测数据、故障信息、运行状态等数据，结合健康状态评估、状态预警、辅助决策^[7]和寿命曲线等手段，对设备数字孪生虚拟实体进行同步标注，生成健康评估报告，提供准确的设备健康状态、风险评估，为合理制定设备检修计划提供依据，实现对设备设施的全面健康管理。同时，通过分析设备健康状况，预测设备的剩余寿命，合理制定维护计划和配件更换方案，实现精准施修，可靠延长设备的使用寿命^[8]。

1.11 智能点、巡检

智能点、巡检模块主要由设备自检、实时监控和影像管理组成，旨在依托检修设备强大的自感知、自监测能力，逐步替代人工检修维护，降低上道作业、登高作业等安全风险，减少设备维护人力资源投入。设备自检是实现智能巡检的基础，主要通过设备升级改造，增设相关的传感监测装置，实现设备自动检测监测性能及运行状态，并向智慧管理平台报送状态数据，辅助设备检修维护人员迅速发现异常情况和潜在故障，快速采取相应的处置措施。

1.12 综合管理

综合管理模块主要包括历史数据、技术资料、故障案例等，实现设备管理台账数字化，大幅提升各类关键检修设备管理台账、工艺标准、故障数据等管理的规范性和延续性，为达到关键检修设备全流程数字化管控提供支撑。

4 存在问题与难点

目前，该段动车组关键检修设备智慧管理平台构建已取得阶段性成果，77台/套关键检修设备已实现数据接入，由智慧管理平台集中统一管控，但在传统的设备管理模式向智能化、数字化方向的变革道路上，面临的新问题、新挑战也日渐凸显。

1.13 设备改造难度大

24类486台/套关键检修设备的制造单位涉及60余个，启用日期自2007年至2024年，各类设备出厂时的技术状态、制造工艺以及信息化程度差异极大，导致各设备间的数据交互异常复杂，部分设备没有外部通讯连接端口，运行参数、故障数据无法传输。

1.14 数据传输不可靠

智慧管理平台的设备维护预测、环境变化决策制定、设备健康评估以及大数据运用等，都对设备监测数据的准确性、可靠性、完整性提出高要求，通过对客户端各类设备的日均数据发送量及平台端日均数据接收量进行统计对比，发现部分关键设备监测数据精度不高，传输稳定性差，经调研发现主要有以下3点原因：一是各类改造设备加装的传感器类型不同，数据源的异构性导致数据质量控制失稳，例如真空吸污设备；二是部分移动设备的数据传输依赖于检修库内无线网络，以空心轴超声波探伤机为例，移动至无线信号薄弱区域，往往会出现数据传输中断情况；三是部分物联网传感器自身能力不足，精度、稳定性有限，不能有效地保证数据上传的准确性。

1.15 业务环节存在断点

当前动车运维行业数字化、信息化转型势头迅猛，各类管理系统层出不穷，由于缺少统一规划、顶层设计不充分等因素，造成各系统间互联互通性不强，存在数据孤岛、网络断链等情况，数据无法共享共用，甚至多重管理、重复研发，对关键检修设备智慧管理平台的深度应用造成一定制约。

5 应对策略和措施

1.16 分布排定改造计划

针对该铁路动车段关键检修设备分布及体量现状，综合考量设备关键性、技术复杂性、改造难度、与制造单位关联性等，分层分类制定了设备升级改造接入计划，通过设备数据接入，既可以有针对性地进行专项攻坚，也能大幅提高关键设备数据接入效率，更快健全设备设施管理平台大数据体系。

1.17 研发物联网子系统

研发集成多种通信协议（如MQTT、HTTP等）的物联网子系统，通过设备接入模块的适配协议与设备进行连接通信，实现不同类型设备间的数据交换和集成，完成数据信息的双向传输与共享。同时，可实时监测设备运行状态、在/离线情况，实现远程控制或固件升级。经统计，通过物联网子系统的开发应用，智慧管理平台的数据整体接收率提升了17%。

1.18 强化基础网络建设

全面梳理检修库无线AP的布设位置，对无线网络信号薄弱处进行补强，实现无线网络全覆盖整，同时针对部分物联网传感器能力不足及数据源异构问题，通过改进传感器结构设计、选用高性能材料，进一步提供数据采集质量和传输稳定性。

1.19 加强数据互联互通

对既有信息系统、数据库规范管理，通过开放数据接口，统一建设标准，实现必要数据的交互利用，铲除数据孤岛。同时，对新增系统开发，加强归口管理，优先信创替代，确保后续开发的各类信息化系统统一数据标准，互联互通，充分挖掘数据内在价值。

6 探索实施成效

目前关键检修设备智慧管理平台已在该铁路动车段上线应用，通过进一步优化段内基础设备设施配置，深度融合挖掘多源、海量数据信息，初步构建设备设施智能监测及标准化管理体系。

1.20 设备管理“一张图”

通过在智慧管理平台中架构段级、车间级以及设备三层管理界面，实现了设备设施数量、状态、故障、计划在“一张图”中集中管控，极大提高上下沟通、信息数据同步效率。

1.21 设备检修模式升级

综合设备大数据预测设备健康趋势，使设备周期性计划修逐步转变成状态预测修，降低设备异常，减少维修成本和停机率，提高设备使用效能和使用寿命，降低维护人工和材料成本。例如三层作业平台自纳入关键检修设备智慧管理平台统一管控后，通过实施设备远程点、巡检，提升临修故障处置效率，将大修由8年延迟至10年后，每线每年可节约40余万维护成本。

1.22 提升故障处置效率

基于设备自身感知能力补强及故障数据挖掘运用，提升设备故障快速精准定位，降低了排查时间，提高了故障临修效率和质量，更好的保障了动车组运维检修作业安全，初步实现了设备设施的全生命周期智能管理、维保维修的科学闭环、数据资产的智能积累及业务的智能运维，在发挥工装设备保工艺、保安全、提效率、增效益方面起到了积极作用。

1.23 降低上道作业风险

轨旁监测检测设备日常检查维护需要在“天窗”内上道作业，维护时效性难以保证，且检修维护人员上道作业安全风险较大。通过分析轨旁设备（例如LY、SJ、5T设备）^[9]自感知及视频监控数据，实现远程巡检，自动生成维修记录，有效减少人员上道作业频次，降低了上道作业安全风险。随着智慧管理平台进一步开发并深化使用，每月可至少减少60人次上道作业，有效缓解安全生产压力。

7 结论

本文综合应用智能运维、智能管理、智能决策理念，研究构建了一个融合物联网、大数据、数字孪生等新兴数字技术的关键检修设备智慧管理平台，实现设备实时监测、故障诊断、健康管理、智能巡检等多维度数字管理，并分析了构建平台过程中遇到的困难，为充分挖掘设备运行数据，推动设备修程修制改革，指导建立更加科学集约、精准高效的设备检修维护管理体系提供了底层数据和实现路径。

参考文献

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作者简介：董韬（1986年12月-）、男、汉族、江苏省盐城市、中国铁路上海局集团有限公司上海动车段、工程师、学士学位、动车检修。