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【数字经济应用场景-案例说|产业互联网系列(十一)】某轨道交通车辆研究所:大数据支撑智能运维
发布日期:2021-08-31    来源:北京软件和信息服务业协会    分享到:

北京产业互联网既肩负着再造数字经济万亿级产业集群的重要使命,也承担着促进数字经济与实体经济融合应用的重要任务。为此,北京软件和信息服务业协会在《数字经济应用场景-案例说》栏目中重磅推出产业互联网系列,旨在生动地展现数字经济如何具体重塑产业的新局面,唤起人们对数字经济,特别是产业互联网改变生产、生活和生产关系的认知。

本期案例中,某轨道交通车辆研究所借助地铁车辆大数据分析建模平台的应用,为运营决策提供依据——设备状态、设备维修维护数据的及时、准确传递与分析,为运营决策制定提供了重要依据;提升设备的可用性与生命周期——实现设备维修维护的智能化管理,提高维修效率和设备使用率,减少设备故障率;提升管理水平——对设备故障、维修维护效率等量化分析,可以暴露管理的薄弱环节,为有针对性提升管理水平提供依据。

 

产业互联网类型:工业互联网

案例提供单位:北京寄云鼎城科技有限公司

 

在轨道交通,例如地铁车辆设备领域,越来越多地使用智能传感器和设备用于生产营运场景,需要数字化技术的辅助实现轨道交通行业的实时商业智能分析、风险管理和预测性维护。

 

转型诉求

某轨道交通车辆研究所是轨道交通行业的一家重要的设备产品及运维公司。轨道交通行业广泛面临着从外部政策到内部压力带来的节能增效需求。用户的车辆存在温控不均、车门不合、牵引失效等风险。该研究所亟需建设一个地铁车辆大数据分析建模平台,并基于此平台实现轨道交通行业质量在线追溯。

该研究所希望针对地铁列车的空调和制动系统进行建模,实现空调压缩机排气温度异常检测,并选择了寄云科技合作建设地铁车辆大数据分析建模平台。

该研究所可以提供海量的地铁列车的空调和制动系统的空调压缩机的历史运行数据,寄云擅长工业数据的建模分析,有大数据建模分析平台及丰富的工业领域类似设备的PHM系统实战经验,列车的空调和制动系统的空调压缩机的历史运行数据,寄云擅长工业数据的建模分析,有大数据建模分析平台及丰富的工业领域的类似的设备的PHM系统的实战经验。

 

创新应用场景

寄云科技为该研究院构建了地铁车辆大数据分析建模平台,以分析车门、空调和牵引系统的历史和实时数据,建立和发布模型,项目具体步骤如下:

第一步,离线数据探索性分析建模。平台的核心功能围绕着工程分析和发布任务进行,数据分析建模任务。第一步是准备数据阶段,数据源又分两种类型来创建,一种是用户连接各种类型的数据库,支持的数据库包括postgres、mysql、hive、mongodb、kudu、oracle、tsdb、iotdb和kairosdb九种,另一种是文件管理功能中用户上传的csv文件。第二步是构建数据分析逻辑 ,在工程界面通过拖曳数据对象或组件进入画布的操作就是实例化的过程。平台组件自带数据预处理、统计检验、机器学习、深度学习、模型评估、建模和预警模块,用户组件通过模型管理模块订阅模型而来。根据数据分析的流程,通过组件实例的配置参数,连线等操作即可构建出数据分析的逻辑。第三步是任务发布,经过不断优化好的模型实例可以作为任务发布出去,目前支持实时任务、定时任务、交互式任务和API任务。

第二步,监控指标、故障或异常检测算法设计和试验。结合车门的开关门时长、开关门平均电流、开关门平均时间,挖掘分析故障前后车门状态变量变化规律(包括依据日均值、平滑方差、平稳性检查等指标,挖掘分析故障前后开关门时长、开关门时间、开关门平均电流的变化/偏差规律),构建车门子状态系统评估、故障诊断预警及车门可靠性模型。

第三步,阈值型(逻辑判断)预警规则。基于规则的与、或、非等逻辑判断组合业务的阀值型预警规则。采用工业大数据分析建模平台工具,分析地铁车辆不同子系统机理和数据,搭建地铁设备异常检测指标计算模型20个。利用历史运行数据进行建模,对实时数据进行分析和告警。

 

产业赋能价值

某轨道交通车辆研究所地铁车辆大数据分析建模平台通过对地铁车辆子系统的研究,借助异常检测、指标计算等功能,辅助企业的决策分析和经营管理:

第一,为运营决策提供依据。设备状态、设备维修维护数据的及时、准确传递与分析,为运营决策制定提供了重要依据。

第二,提升设备的可用性与生命周期。实现设备维修维护的智能化管理,提高维修效率和设备使用率,减少设备故障率。

第三,提升管理水平。对设备故障、维修维护效率等量化分析,可以暴露管理的薄弱环节,为有针对性提升管理水平提供依据。

 


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