大数据在铁路信息化中的应用及展望

李婷婷

（河北省石家庄铁道大学，河北 石家庄 050043）

引言

目前大数据已经比较成熟地在各个领域进行应用。铁路信息化应用大数据技术，将逐渐成为未来发展趋势，成为提升铁路领域软实力的重要载体。大数据时代的降临，对于铁路信息化进程不仅是一份难得的机遇，更是一次挑战。面临着如何利用大数据技术推动铁路信息化建设，如何应对庞大数据量，提取价值信息为铁路行业发展提供决策支持等挑战。

一、铁路信息化建设面临的现状及问题

（一）铁路信息化建设现状

铁路信息化建设已经走过了几十年的发展历程，已经开发出许多稳定的系统，例如，运输生产计划系统（FOMS）以及12306等软件，通过用户简单操作便可以满足查看、购票等需求，方便了我们的出行。

（二）铁路信息化建设面临的问题

铁路信息化建设初期，由于以业务部门为界限开展建设，导致目前各个应用系统之间进行数据交与业务处理时存在割裂现象。伴随铁路业务领域扩展，需要将各个系统资源进行整合，但由于各系统的开发技术不一致等原因，导致一些问题：

①信息系统不规范：各类信息没有一致的编码，格式规范较多。

②操作系统不一致：不同的操作环境具有不同存储结构等，致使软件可移植性较差。

③数据存储不协调：对于不同的数据管理软件，存储不同，读取也不同，多平台结合较为复杂。

④信息资源难整合：由于每个业务信息系统在操作系统、数据存储等方面存在差异性，很难实现资源整合。

二、大数据在铁路信息化中的应用分析

（一）铁路货运大数据综合信息平台建设

传统铁路货运方式响应慢、运送时间长、调度困难等问题，限制了铁路的货运发展。在大数据时代下，可利用铁路已有的数据资源，合理的方案有利于降低成本，提高效率。例如建设大数据综合管理平台，融合铁路客运、货运、TMIS、基础设施等管理平台等。

（二）高速铁路灾害监测大数据分析建设

从2008年开始，通过系统监测，已经收集了很多环境影响因素、车辆运行参数等。例如，雨、雪、风等的监测及报警数据，监控单元设备数据等，可以合理地利用这些数据为铁路发展维护做出贡献。对于异常数据分析、灾害监测等大数据分析能够实现灾害预警、异常情况资源调度等突发情况处理。

（三）铁路大数据智库建设

依托于大数据技术，可以扩充智库研究的样本数据量，创新智库研究方法，便于提出更合理、更科学的研究成果，从而提高铁路智库的研究水平。例如，可通过探究分析影响铁路发展的关键因素，挖掘其内在的影响规律，从中找出优化方案，拓宽铁路智库研究视野；通过构建高效的铁路研究模式，增强铁路智库研究成果的前沿性和时效性，提升工作效率；可以进行实时分析和预测，为智能决策提供技术支持，提高智库预测水平。

三、铁路大数据应用有效措施

（一）挖掘市场需求，促进铁路发展

加强铁路对外合作，及时对接市场及地方大数据，能更好地应对市场变化。当下，客货运输应用愈加广泛，可挖掘市场需求，促进铁路运输长久发展。同时，为了进行充分有效的数据挖掘，需要对目前所拥有的数据进行整合。同时可加强与百度等互联网搜索引擎企业合作，便于铁路部门进一步掌握市场需求的变化；加强与淘宝、京东等互联网销售企业合作，增加货运等业务需求。面临市场新需求，借助大数据平台，可对市场需求进行预测。例如，分析节假日人口流动量等数据，及时优化列车运行方案。

（二）调整内部结构，提升市场竞争力

完善内部机制，实现各部门有机结合。可将大数据分析运用在运输、安全、效能分析等多方面，满足市场需求，建立指标对客户信息、市场变化等进行控制，形成完整的大数据信息管理体系。利用大数据分析，挖掘运输潜力。例如，分析铁路运输的距离、时间、运输效能等因素，掌握运输规律，不断提升运输效率，挖掘运营潜力。

四、结论

中国铁路大数据信息化建设是为了贯彻落实国家关于大数据等战略部署的有力举措，致力于提高中国铁路信息化技术的应用水平。本文通过概述目前大数据在铁路信息化建设中面临的现状及问题，分析了大数据在铁路信息化中的相关应用实例，提出了大数据下铁路信息化建设在铁路智能化决策、铁路运输等方面的有效措施。