城市軌道交通智能運維管理指標體系研究

李政江，樊茜琪，韓斌

（1.同濟大學 交通運輸工程學院，上海 201804；2.同濟大學 鐵道與城市軌道交通研究院，上海 201804；3.上海軌道交通檢測認證（集團）有限公司，上海 201804）

0 引言

城市軌道交通是高效、安全、環保的公共交通方式，為城市發展和居民出行提供了重要支撐，其運行質量和安全性直接關系到城市發展和人民生活［1］。為保障城市軌道交通正常運營，需要對其進行有效的運維管理，提高設備可靠性和安全性、降低故障率和維修成本、延長設備壽命。

目前，城市軌道交通運維管理主要有2種模式：傳統運維模式和智能運維模式。傳統運維模式指根據設備制造商提供的技術規范和標準，按照固定的時間間隔或使用壽命對設備進行定期檢查、更換、修理等預防性運維活動，以及在設備發生故障時進行緊急處理的反應性運維活動［2］。這種模式依賴人工經驗判斷，缺乏對設備實時狀態的監測和分析，容易導致過度或不足的維護，造成資源浪費或存在安全隱患。智能運維模式是指利用物聯網、大數據、人工智能等先進技術手段，通過對設備進行實時在線監測、數據采集、分析挖掘等過程，實現對設備狀態的精準診斷、預測和優化，并根據設備實際需要制定個性化、靈活的運維計劃和方案，以及在設備發生故障時進行快速響應和恢復的主動性維護活動［3］。這種模式可以提高設備效率和可用性，降低故障風險和停機損失，節約人力物力。

智能運維成為城市軌道交通運維模式發展的必然趨勢，建立智能運維模式下的科學合理運維管理指標體系對于評價和監控城市軌道交通運行狀況及運維效果至關重要。通過建立指標體系，可以為軌道交通運營商提供客觀、公正、透明的評價工具，更好地了解軌道交通設施的運行情況，為軌道交通設施的運維管理提供科學依據，幫助其制定合理的運維計劃和策略、優化資源配置、提高服務質量、提高設施的可靠性和安全性；可以為軌道交通監管部門提供有效、可靠、靈活的監督手段，幫助其制定合理的政策和標準，加強對運營商的指導和督促，保障公共利益；可以為軌道交通研究機構提供豐富、詳實、動態的數據源，幫助其深入地研究和分析，推動軌道交通技術和管理的創新及發展。

1 運維模式

1.1 傳統

傳統運維模式主要依靠人工巡檢、定期保養、故障排除等方式，各專業獨立維保，信息共享程度低，數據較分散；受不同運營管理主體、不同素養層次的維保人員約束，數據記錄的準確性、規范性、統一性難以保證；多源異構數據缺乏有效的深入分析，在本領域一直未形成有效的研究，導致大量有價值的信息流失［4］。

1.2 智能

智能運維模式通過提升設備智能化水平，實現對設備全生命周期狀態信息的獲取與分析，并根據分析結果制定最優運營策略。

（1）實時監測：通過安裝各類傳感器采集設備各項參數數據，并通過物聯網技術將數據上傳至云端平臺進行存儲與處理。

（2）預測預警：通過大數據分析技術對歷史數據與實時數據進行挖掘及建模，結合人工智能技術對未來趨勢進行預測與預警，并及時向相關人員發送報警信息。

（3）診斷優化：通過人工智能技術對故障原因進行自動診斷，并根據診斷結果制定相應的優化方案，提高設備的可靠性和穩定性。

1.3 兩種模式差異

城市軌道交通在傳統運維模式和智能運維模式下的運維管理指標體系存在較大差異。

（1）目標層：傳統運維模式注重保證基本功能正常工作，并滿足相關法規要求；而智能運維模式追求提升整體性能水平，并實現持續改進。

（2）內容層：傳統運維模式關注單個設備或部件的狀態參數；而智能運維模式關注整個系統或網絡的關鍵性能指標。

（3）方法層：傳統運維模式采用經驗法則或固定公式計算；而智能運維模式采用數據驅動或機器學習方法建立。

（4）評價層：傳統運維模式以事后分析為主；而智能運維模式以事前預警為主。

因此，在運維模式新要求下，要根據不同的場景需求和技術條件合理建立運維管理指標體系，并不斷完善更新。

2 智能運維管理指標體系

2.1 目標

為實現智能運維，需要建立科學合理的管理指標體系，以評價城市軌道交通的設備狀況和運行效果，并為后續的優化改進提供依據。傳統的運維管理通常只關注設備層面，智能運維管理考慮經濟因素、乘客因素、監管認可等方面，以更全面的視角實施管理。智能運維管理指標體系應當可以識別智能運維模式下影響城市軌道交通系統運維質量和成本的關鍵因素；建立反映智能運維管理目標、過程和結果的綜合性、分層次的指標體系；建立基于數據分析和多標準決策的定量評價方法，以衡量智能運維管理的績效和效果；為改進智能運維管理策略和時間提供意見和建議。

2.2 定義

運維管理指標體系是指從不同角度和層次，對城市軌道交通設備或系統的狀態、性能、質量和效益等進行量化及評價的一系列指標。

2.3 原則

為真實反映城市軌道交通實行智能運維后設備或系統的狀態，提出目標導向性、系統性、可操作性、可比性、動態性等幾個原則，基于此原則進行智能運維管理指標體系的構建。

（1）目標導向性：指標體系應與城市軌道交通智能運維目標一致，并反映其重點關注領域。

（2）系統性：指標體系應涵蓋城市軌道交通各子系統及其相互關聯影響，反映其整體情況。

（3）可操作性：具有清晰的數據來源和采集方式，可驗證性高，便于實施和監控。

（4）可比性：一定程度上采用統一的定義和可轉換的計算方法，使不同設備或系統之間可以進行比較。

（5）動態性：根據城市軌道交通發展變化、設備或系統的變化情況，及時調整指標的權重和范圍。

2.4 方法

采用頭腦風暴法和德爾菲法［5］相結合的方式進行智能運維管理指標體系的構建。通過文獻閱讀整理進行影響因素篩選，經討論求證后建立影響因素清單，同時將智能運維管理的相關背景和評價體系的要求目的向若干有經驗的專家提出；專家提出的指標綜合后再反饋給專家，如此反復多次；通過頭腦風暴法形成最終的智能運維管理指標體系。通過以上方式，可最大限度地減少指標制定的隨意性，使指標體系更全面、合理、可靠。

2.5 體系架構

從目標層、準則層和指標層3個層次構建城市軌道交通智能運維管理指標體系。從目標層開始根據不同指標類型進行細分，直至細化到單個可驗證、可獲取的指標。城市軌道交通智能運維管理指標體系架構見圖1。

圖1 城市軌道交通智能運維管理指標體系架構

第1層次為目標層，將“城市軌道交通智能運維管理”作為目標，指導整個指標體系建立。第2層次為準則層，以設備可靠性、設備安全性、運營質量、服務質量作為支撐進行綜合評價。第3層次為指標層，即分析維護管理的各個因素，并評估權重為智能運維模式優化提供建議。

2.5.1 設備可靠性

設備可靠性指標反映設備在正常工作條件下無故障運行的能力［6］。

（1）平均無故障里程（MTBF）：指單位列車在一定時間內行駛的總里程與發生故障次數之比，反映列車運行中發生故障的頻率。

（2）平均修復時間（MTTR）：指單位列車發生故障后，從停止運行到恢復正常運行所需的平均時間，反映列車維修效率和能力。

（3）故障率（Failure Rate）：指單位列車在一定時間內發生故障次數與總運行時間之比，反映列車運行中出現問題的概率。

（4）故障密度（Failure Density）：指單位長度軌道或單位數量信號系統等在一定時間內發生故障次數與總長度或總數量之比，反映非移動式設備出現問題的頻率。

設備可靠性指標還包含設備的平均使用壽命、平均維修次數、剩余壽命等。

2.5.2 設備安全性

設備安全性指標反映在異常情況下不造成人員傷害或者環境污染的能力。

（1）可用度：指單位列車在一定時間內處于可供使用狀態的時間與總時間之比，反映列車對運營需求的滿足程度。

（2）事故率：指在一定時間內，線網內發生運營質量事件的頻次。

（3）嚴重事故率：嚴重事故定義為城市軌道交通主要運營險性事件，即列車脫軌；列車沖突；列車撞擊；列車擠岔；列車、車站公共區、區間、主要設備房、控制中心、主變電所、車輛基地等發生火災；乘客踩踏；車站、軌行區淹水倒灌；橋隧結構嚴重變形、坍塌，路基塌陷；大面積停電；通訊網絡癱瘓；信號系統重大故障；接觸網斷裂或塌網；電梯和自動扶梯重大故障；夾人夾物動車造成乘客傷亡；網絡安全事件；造成人員死亡、重傷、3人（含）以上輕傷，以及正線連續中斷行車1 h（含）以上的其他運營事件［7］。

2.5.3 運營質量

（1）有效利用率（OEE）：指真正有效的計劃生產時間百分比。該指標旨在準確跟蹤實現“完美生產”的進度以支持TPM計劃。

（2）投資回報率（ROI）：指通過投資而應返回的價值，即從投資活動中得到的經濟回報，用年平均利潤占投資額的比重表示?？上鄳赜嬎阃顿Y回收期（PBP）=1/ROI。

（3）效益成本比（BCR）：指測算公司收益和成本的比率，可總結擬議項目的收益和相對成本之間的總體關系［8］。

2.5.4 服務質量

（1）乘客投訴率：在單位時間內，乘客對由設備維保引起體驗不佳的投訴量。

（2）回訪調查滿意率：通過對乘客進行問卷訪談等形式，調查乘客對運維的滿意程度。

（3）監管部門認可度：反映專業或監管中存在的問題，由監管部門或者第三方評價機構出具的評議結果作為監管部門認可度指標。

2.6 權重分析

城市軌道交通是復雜的巨大系統，以設備運維劃分即有車輛、土建、機電、供電、通信、信號等幾個專業子系統，若干子系統之間又相互關聯，因此若以城市軌道交通整體為評價對象，需要先解決各專業所占權重問題，再對同一子系統內部不同要素的重要性做出評價。

層次分析法可以很好地解決指標權重分配問題。將復雜問題以有序的階梯層次結構表示后，對同一層級的各項指標進行兩兩比較，構造比較判斷矩陣，通過人的判斷對決策方案優劣進行排序。該方法適用于評價指標數大于4、小于9的評價對象［9］。

邀請行業專家對運維管理關注的各個因素比較并進行等級評定，得到A-B、B1-C、B2-C、B3-C、B4-C 判斷矩陣，分別計算權重并進行一致性檢驗（見表1—表6）。CI 為判斷矩陣的一般一致性指標，RI 為判斷矩陣的平均隨機一致性指標，CR 為判斷矩陣的隨機一致性比率，CR=CI/RI，當CR<0.10時，認為判斷矩陣的一致性可以接受。

表1 A-B層次判斷矩陣

表2 B1-C層次判斷矩陣

表3 B2-C層次判斷矩陣分析

表4 B3-C層次判斷矩陣

表6 影響因素權重匯總%

從權重分析可得平均無故障里程、嚴重事故率、事故率、效益成本比、剩余壽命、平均修復時間、監管部門認可度、回訪調查滿意率是維護管理評價的主要因素。

在智能運維模式下，借助先進的傳感器、巡檢機器人等可以對設備狀態進行實時監測和壽命評估，更快速定位故障，指導維修策略優化，防止過度修或者欠修，提高設備可靠性，延長使用壽命；智能化設備不僅可提高巡檢維護的效率也可降低成本，智能化投入成本回收效率較高；維護質量提升和數據共享也可以獲得乘客和監管部門的認可。

2.7 車輛段自巡檢裝備適應性

傳統模式下，為保證車輛安全運行，巡視人員需每日對車輛進行巡檢作業，每列車有數千個檢測項目。勞動強度大，重復性強；檢查質量受個人技術水平影響，容易漏檢誤檢造成安全隱患；工作過程存在一定的人員安全風險；車輛段巡檢天窗期較短，一旦發現故障進行處理則難以按時完成巡檢任務，影響正常運營。因此亟須利用智能機器人代替人工對車輛關鍵部位進行自動化檢測，提高檢修的效率。

車輛段自巡檢裝備適用于城市軌道交通車底、車側的日檢作業，借助機器人、圖像識別、人工智能、大數據分析與處理等技術，實現對車輛關鍵部位螺釘緊固類、關鍵部位液位、制動閘瓦厚底等的測量，提供自動檢測功能、故障自動識別上報功能、定位功能、作業信息管理功能等。

車輛段自巡檢裝備的應用可以有效提升車輛的設備可靠性、設備安全性、運營質量、服務質量等水平。

（1）設備可靠性：車輛段自巡檢裝備可以通過智能化手段全面發現、深入挖掘存在的異常情況，并及時進行預警上報。這樣可以避免設備故障或損壞，延長設備壽命，降低維修成本和停運時間。

（2）設備安全性：車輛段自巡檢裝備可以對車輛的關鍵部件進行全面檢查，如輪對、制動器、牽引電機等，及時發現磨損、裂紋、松動等隱患。這樣可以保證車輛的安全運行，防止事故發生，保障乘客和工作人員的生命財產安全。

（3）運營質量：車輛段自巡檢裝備可以高效完成巡檢任務，即使存在故障維修情況也可以對其他車輛進行同步巡檢；而且可以根據車輛的運行狀態和需求，智能調度和優化車輛的檢修計劃和流程，減少人工干預和等待時間。這樣可以提高車輛的利用率，縮短行程時間，增加運力和客流量。同時也可以通過提高設備可靠性、安全性和運營效率，降低設備維修成本和停運損失，提高車輛的收入和利潤。

（4）服務質量：車輛段自巡檢裝備可以通過保證車輛的安全、舒適、準時和高效的運行，提升乘客的出行體驗和滿意度。車輛段自巡檢裝備可以將所有采集數據上傳到云端平臺。這樣可以方便相關運營部門和監管單位對車輛的性能、質量、安全、效率等方面進行監督評議，并及時反饋意見和建議。

3 結束語

利用建立的智能運維管理指標體系對某地智能運維與傳統運維進行對比，智能運維模式通過實時監測和預警、快速故障診斷和處理等手段提高了服務質量；通過自動化控制系統、優化算法等手段提高了服務效率；通過傳感器、視頻監控［10］等手段對設備狀態進行實時監測和預警，減少人工巡檢的頻率和范圍、降低巡檢成本；通過大數據分析和機器學習等技術手段對設備故障進行診斷和預測，提高維修效率和準確性的同時降低了維修成本。

智能運維管理指標體系的建立與運維單位的管控治理相輔相成、相互促進。先進的技術設備可以為實現全方位、全過程的管理提供更多可能，而智能運維管理指標體系完備的指標要求相關監測、檢修設備實現進一步的發展，因此，相對動態的調整指標體系以適應企業發展是必要的。