基于数字中台的高速铁路工程质量管理系统架构思考与设计

范文娜，王焜，郝蕊，张素华

（中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所，北京 100081）

高速铁路（简称：高铁）工程具有设计标准高、技术复杂、施工难度大等特点，工程质量偏差对高铁建成后的安全运营影响重大，因此，提高高铁工程质量管理水平尤为重要。新一代信息技术引领的产业变革中，铁路工程质量管理数字化转型势在必行，即以数字化赋能全过程、全方位质量管理，提升产业链、供应链协同水平，实现铁路行业质量、效率、动力变革和高质量发展[1]。

近年来，铁路领域的众多学者不断探索工程建设质量管理的内涵和手段。卢春房根据高铁工程特点，提出了高铁工程质量系统管理“时间维—逻辑维—知识维”三维概念模型，并将高铁工程质量管理划分为质量文化、质量体系、质量技术、质量方法和质量红线5 个子系统[2]。随着高铁工程建设规模和管理需求的扩大，业务应用系统也随之增多，业务数据分散，导致数据的内在价值难以充分发挥，亟需新的技术手段提升管理能力。数字中台技术为高铁质量管理的业务整合和数据资源汇聚提供了新的思路。本文介绍了数字中台技术，提出基于数字中台的高铁工程质量管理系统架构，分析了数字中台在高铁工程质量管理系统中的作用和挑战，为高铁工程质量管理数字化转型提供参考。

1 数字中台概述

1.1 数字中台简介

近年来，中国数字中台市场处于高速发展时期，随着我国数字化转型的不断深化，数字中台的市场需求不断增加，行业规模也快速扩张，截至2021 年，整体市场规模已达百亿级[3]。数字中台是一种整合业务与数据资源的技术，将企业的共性需求进行抽象表达，打造成平台化、组件化的系统能力，以接口、组件等形式共享给各业务单元使用。包括数据中台、业务中台、知识中台、人工智能（AI，Artificial Intelligence）中台等，其中，发展较为成熟的是数据中台与业务中台。随着中台技术的不断发展，中台的内涵也不断丰富，它是一种数据技术，同时，蕴含着管理理念，可集战略思维和组织架构、技术架构于一体，从企业战略角度构筑协同统一的中台化组织，用来支持、协调各相关部门，为新部门、新业务提供成长壮大的空间[4]。

1.2 数字中台在高铁工程中的作用

高铁建造是一个复杂的工程，数据中台的运用可从以下2 个方面实现资源的整合，进而提升对高铁工程质量的管理能力。

（1）通过数据中台的数据组件或模块的集合功能，整合高铁工程质量数据，实现数字资产化，使高铁工程质量管理由业务驱动向数据驱动转变。

（2）对于业务应用服务，基于数据中台，可将具有相同功能的服务进行聚合，实现高铁工程质量的资源与能力共享，快速满足各参建单位数字化管理需求，支撑新业务、新应用的快速开发与迭代。

2 系统架构

2.1 总体架构

在高铁质量管理理论与数字中台思想的指导下，本文提出基于数字中台的高铁工程质量管理系统架构，如图1 所示，主要包含资源平台、基础平台、业务中台、数据中台、业务应用、技术体系和管理体系，共同支撑高铁工程各场景中的质量管理。

图1 基于数字中台的高铁工程质量管理系统架构

（1）资源平台：包含感知、传输、安全、存储资源，实现工程全要素数据汇聚与存储。

（2）基础平台：包含服务总线、认证中心、消息中心、日志中心、流程引擎、搜索引擎、图形引擎、地理信息系统（GIS，Geographic Information System）引擎等，为系统提供基础服务。

（3）业务中台：对高铁工程质量管理的各项业务中的共性需求进行提炼，沉淀为相对稳定的可共享的业务服务能力，主要包含5 个业务中心，分别为质量文化中心、质量体系中心、质量技术中心、质量方法中心和质量红线中心。

（4）数据中台：是数据服务能力的汇集，实现数据治理、数据整合和数据智能计算等功能。

（5）业务应用：包含了人员管理、机械管理、物料管理、方法管理、环境管理及验收管理等方面的应用模块，以数据分析结果辅助管理者决策。

（6）技术体系：包含数据采集、传输、处理、展示等数字化技术，例如物联网、云计算、大数据、建筑信息模型（BIM，Building Information Modeling）、数字仿真等。

（7）管理体系：是对传统质量管理方法在数字化环境下的优化提升。例如：全面质量管理理论中的“计划（Plan）—实施（Do）—检查（Check）—处理（Act）”（PDCA）循环方法与数字化技术的结合，使工程质量管理的信息流动更加快速、直观，加快了工程质量PDCA 循环的迭代速率。

2.2 业务中台设计

业务中台的建设是对高铁工程质量管理各项业务中共性需求的提炼，并沉淀为相对稳定的、可共享的业务服务能力[5]。在高铁工程质量管理过程中可规划设计5 个共享服务中心：质量文化中心、质量体系中心、质量技术中心、质量方法中心和质量红线中心。共享服务中心采用分布式微服务技术架构，通过服务接口，为高铁工程质量管理业务应用提供业务变化与创新的快速响应能力。业务中台的组成如图2 所示。

图2 业务中台组成

（1）质量文化中心：是辅助高铁工程质量文化构建的服务，通过质量培训、示范工程案例及突出质量问题案例等方式使质量文化更深入人心。主要包含培训资料管理、考试服务、示范工程管理及突出问题管理等。

（2）质量体系中心：是具体质量管理工作中的管理模式、组织机构等的数字化表达，保障数字化质量管理的落地应用。通过组织机构管理、铁路工程实体结构分解（EBS，Engineering Breakdown Structure）、铁路工作分解结构（WBS，Work Breakdown Structure），实现具体工作任务、质量责任与组织机构的对应关联，促进质量管理的有序、规范推进。

（3）质量技术中心：是指保障质量管理水平过程中应用到的数字技术和手段，通过对生产过程的数字化管控，提高质量管理的科学性、准确性，并对产生的问题进行预警、跟踪，进一步提升高铁工程质量管理效率。主要包含协同设计、拌和站生产过程管理、钢筋加工质量管理、梁场生产管理等。

（4）质量方法中心：是对贯穿于项目全过程的质量管理方法及方法论的具体实现。通过信用评价、接口检查、质量问题统一管理等手段，为高铁全生命周期质量管理的科学性和规范性奠定基础。

（5）质量红线中心：是对参建各方必须遵守、不可逾越的底线的数字化管控。通过对工程实体质量和系统功能关键参数进行数字化表达，实现对混凝土强度、桩基质量、隧道衬砌质量、沉降等质量红线具体问题检测与监测，及时发现存在的质量问题并预警。

2.3 数据中台设计

高铁工程质量管理数据中台的主要作用是沉淀数据资产。以高效的资产管理为基础，整合数据通用能力，开放面向业务中台与业务应用的接口，供其调用[6]，数据中台的组成如图3 所示。

图3 数据中台组成

（1）数据汇集：将分散在不同系统、网络环境、存储设备中的数据进行整合，为后续数据加工处理提供数据基础。数据汇集一般有数据库同步、埋点、消息队列等方式。按时效性可分为离线批量汇集和实时采集2 种类型。

（2）数据治理：是提升数据可用性的过程。通过统一数据标准，规范数据组织、提高数据管理效率、确保数据质量，从而实现安全数据共享。数据治理主要包含数据标准管理、数据质量管理、数据共享管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据安全治理等。

（3）数据计算：是面向开发、分析人员的数据计算服务，主要包含离线计算、实时处理、流式计算、智能调度、监控预警等

（4）数据资产管理：是对数据及数据间的关系进行管理，通过数据的标注、组织等服务，在高铁工程质量管理过程中形成共同的“数据语言”，辅助业务人员更好地洞察数据间的关联关系，进而更好地应用数据资产。

（5）智能计算：通过集成人工智能相关技术，进一步增强高铁工程质量管理智能化水平，包含文本分析识别、图形图像分析、知识图谱引擎、数据分析挖掘等。

（6）模型服务：通过集成三维模型处理技术，实现对BIM、GIS 等三维模型的操作与处理，包含地图模型、三维服务、数据科学服务、空间分析服务、协同建造、虚拟建造、施工模拟、数字建造等个性化服务。

3 数字中台的作用与面临的挑战

3.1 数字中台的作用

数字中台在高铁工程质量管理系统中的作用主要包含以下几方面。

3.1.1 资源整合与有效利用

数字中台可将既有数据进行实时分类、整理、加工等，进一步提升既有数据资源的可用性，并将数据分享给业务应用，开展数据分析、挖掘等工作，充分发挥数据价值，最终通过业务应用进行可视化展示，形成分析—决策—执行的应用模式。

随着高铁工程建设技术的更新与数字化管理手段的升级，高铁工程质量管理涉及到的多源异构数据不断增多，如现场传感器采集到的结构化数据，隐蔽工程影像、视频数据、监理日志等非结构化数据等。质量管理者有必要借助数据中台，规范和汇聚多源异构数据，实现质量数据的资产化，同时将铁路内外部质量相关数据进行整合，提升数据采集、转换、组织、应用的效率。

3.1.2 降低研发成本

高铁工程质量管理涉及的业务流程复杂，实现质量管理业务数字化的过程中，建设了众多质量管理业务模块，但随着数字化程度的不断深化，各个业务模块中重复的业务流程越来越多。业务中台通过对高铁工程质量管理的通用业务能力进行抽象和沉淀，提供一体化质量管理业务能力支撑。在新的业务应用研发过程中，可通过联通和组装各个不同业务板块，实现部分业务能力的复用，减少新业务应用研发成本，有效提升业务创新效能。

3.1.3 向数据驱动转化

当前，高铁工程质量管理系统更偏向针对具体业务应用，研发对应的系统模块，导致数字化转型中存在业务割裂的情况，其主要原因在于不同业务单元的隔离。数字中台的建设不但能打通数据、业务间的壁垒，更能打通管理部门间的壁垒，提升管理的组织协调性。

高铁工程质量管理数据更多应用于监测进展、检测结果、洞察规律等方面，尚未实现施工向设计、运营维护向建设的反馈，数字中台的应用可促进高铁工程质量管理流程的扁平化和敏捷化，将数据深入应用，支撑管理者决策，实现高铁工程质量管理由经验驱动向数据驱动转变。

3.2 面临的挑战

基于数字中台的高铁工程质量管理系统在应用过程中面临以下2 方面的挑战：

（1）质量管理过程众多，当前已有部分过程实现了数字化管理，但仍有部分质量管理过程尚未进行数字化转型，因此，面临数字中台在质量管理中全面落地应用的挑战。

（2）高铁工程质量管理业务复杂，数字中台的概念较新，从提出到实践的时间较短，在构建方法论和技术工具集方面尚不成熟。因此，面临在海量数据中构建模型并发现业务价值的挑战。

虽然基于数字中台的高铁工程质量管理系统的落地应用面临一定的挑战，但在工程实践中，数字中台建设的方法论和工具集正在不断完善；在对高铁工程质量管理应用场景的深入剖析与理解的基础上，构建高铁工程质量管理系统中业务中台与数据中台的融合机制，能够进一步发挥数字中台的价值，为高铁工程质量管理赋能[7-8]。

4 结束语

数字中台思想的引入是高铁工程质量管理数字化转型路径的一种升华。通过数字中台的建设，对数据、业务等基础服务进行抽象与沉淀，利用业务中台将高铁工程质量管理涉及的业务场景流程标准化、数据化，进而反馈到数据中台，通过数据挖掘、分析等促使数据资产化，驱动业务创新发展，两者相辅相成，相互演进融合，形成增强闭环，不断推动高铁工程质量管理快速转型升级。