关于大数据运用于朔黄铁路机车监控的思考

孙娜

摘 要：最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人类对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”数据已经成为生产力的一部分，数据经济正日益受到重视。经李克强总理签批，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作。“大数据”时代的来临，让大家更加明晰信息已成为一种重要资产，将为我们带来不可限量的价值。

关键词：大数据 运用 价值

中图分类号：F530 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）06（a）-0091-02

1 大数据已在我们身边

大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔·舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。看似抽象的“大数据”其实已经不知不觉存在于我们身边。

人类身处数据的海洋，几乎所有事物都与数据有关，环境、金融、医疗，人类每天都在产生数据，打电话、发短信、进地铁站安检、进办公楼刷卡、在QQ上聊天、上淘宝网购物，大量数据实时地影响人类的工作、生活乃至社会发展。数据已经成为生产力的一部分，数据经济正日益受到重视。

2 大数据与铁路行业已密不可分

维克托·迈尔·舍恩伯格的《大数据时代》应该让每一个接触过它的人都会产生一种危机感，也许是一种改变带来的恐惧和身处已经改变中的世界而产生的熟悉夹杂陌生。但无论是否愿意，数字化时代已如期而至，并且关于大数据的“神话”正在不断上演，对于交通运输业则是必须接受的现实与挑战。

数据时代带来了信息的高速流通，不仅推进了通讯业、经济及其他领域的量化进程，而且改变着商业以及包括铁路、公路、空运、航运在内的交通运输业的传统经营模式。从网络购物到火车票网上订票，大众从网络中获得的已不完全是一种便捷，而是一种生活方式的改变。火车、飞机票务信息通过网络可以得到我们想要乘坐的车次、班次，看似极为简单的事情却慢慢成为大众生活的一部分，成为大众随手而来的动作。旅行中大众时时查看地图信息，自己的位置，在火车上用手机就能及时知道到达的地点……

大众乘车出行也不再是将火车作为唯一的交通工具。过去那种“铁老大”，公路、航空各自为战的局面已不能适应时代的发展。通过信息数据的综合分析，择优选用成为数据时代下大众的生活方式。故此，国家推行大部制改革，对于资源做出优化组合是数据时代的必然要求。铁道部撤销成立了国家铁路总公司，至此，铁路、公路、民航运输将逐渐拉成一张大网，立体式的“大交通”格局将完整呈现，通过运输资源进一步优化，今后大众的出行将更加便捷。

3 朔黄铁路与大数据

朔黄铁路，是神华集团投资和建设的规模最大的一条重载铁路，现已完成3.5亿 t年运量的扩能改造。截至2016年12月31日，朔黄铁路公司完成年度运量2.72亿 t，创历史年运量最高纪录。年运量连续3年在2亿 t高位平台运行，累计安全生产6 072 d，顺利实现第17个安全年。

作为国内西煤东运第二大运输主干道，朔黄铁路西起山西神池南站，东至河北黄骅港站，北与天津神港站相连，运营铁路里程正线674.4 km，在建黄大铁路正线216.8 km。多年以来，公司按照“源于国铁，优于国铁”的发展理念，实施了体制创新、机制创新、制度创新和管理模式创新，边运营、边建设、边扩能、边跨越，创出了一条独具特色的合资铁路的发展之路，形成独具特色的“朔黄模式”。

朔黄铁路作为一个巨大的运输载体，所涉及车、机、供、电、辆各专业每时每刻都有大量的数据产生。如果利用好这些数据信息，将为朔黄铁路的高效发展起到极大的促进作用。比如，铁路行业里常常提到的铁路状态检修，目前还缺少可靠的方法来预测设备状态，即没有一个有效的手段来预测或检测设备处于一个怎样的狀态。只是按照“计划”进行维修，这种方法不太有效，因为，有的零件并没有什么问题就被换掉了。在现代计算机技术及各种检测设备的帮助下，采用了诸如分散自律调度集中系统、车辆动态检测系统、列车自动控制系统等，这些系统目前已初具规模，包括行车记录、设备故障、车辆状态等，并以此形成了规模型数据库。这恰恰是大数据分析所需要的基础条件。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。只需把这些数据转换成大数据相关分析所需要的“数据”，并辅之以相关关系的数学模型，就可以得出设备处于什么“状态”、什么时候需要维修，从而达到提升设备维修效率、提高检修质量、预防危险的目的。

4 关于机务综合数据分析室大数据框架

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。朔黄铁路机辆分公司机务综合数据分析室就是一个大数据的处理平台，它本着“数据集中、信息共享、综合分析、安全保障”的数据理念，收集朔黄铁路公司目前在机务专业各种数据信息情况，对相关数据信息进行整合、集中分析、实现信息实时共享。为相关部门做好设备维护和现场作业管理提供信息服务，为朔黄铁路公司安全管理工作提供全面、集中、及时的机务综合信息，为设备维护和现场管理部门提出指导意见。集中整合机务系统数据信息资源，发挥数据资产最大效益。机务综合信息分析室共计12个专业模块，这12个模块的数据构成了大数据框架，其大体分为数据收集、数据分析、信息汇总三部分。

4.1 数据收集

数据的收集最重要的一点就是及时性，唯有及时收集到所需的数据才能为后续数据的分析汇总奠定坚实的基础。目前分析室的数据转储途径仍未统一，一些模块的数据仍没有进行实时传输，比如视频数据、网络数据等。这些数据需要等到机车处于未运行状态下，才能进行转储下载，这样就会导致延误分析，可能影响机车运行，因此数据收集的及时性至关重要。针对转储数据这一部分，若在机车上编辑一程序，将机车与分析室电脑连接，便可实时传输数据，可及时分析数据，查找故障原因，快速解决问题。

4.2 数据分析

转储数据后，就需要各个专业模块分别进行分析，这些数据分析既包括某个设备部件的分析又包括对机车整体运行状态的分析，通过分析这些数据将机车运行状态再现。因此这就要求每一位分析员都必须熟悉本专业模块的分析流程，将自己本专业数据快速高效地分析出结果。除此之外，每个模块的人还要了解其他模块的相关知识，从本模块分析出的问题联想到其他模块的问题，找寻出各个模块的联系，探究出机车运行中的安全隐患，由事后分析变为提前预判。

4.3 信息汇总

当每一位分析员把每一个专业模块拿下后，就结合各个专业模块的数据形成一个统一的、可利用的、综合性强的数据分析报告。根据数据分析报告，可以再现机车运行状态，可以预知机车存在的安全隐患或者找出机车发生故障的原因。将综合分析报告反馈至相关部门，解决机车存在的问题，保证机车质量，从而促进运输安全。

5 结语

目前，朔黄铁路机辆分公司机务综合数据分析室已有效进行数据分析近三年，极大地提高了朔黄铁路数据收集、数据分析、信息汇总的效率及准确性，对朔黄铁路公司机车检修、行车调度等作业产生较大经济效益。作为运用单位的技术人员，应及时了解设备的运行情况，并总结经验提出合理意见，不断优化流程，提高机车数据动态收集、监管及资源共享成果。