智能制造时代背景下地铁预测性维护管理优化策略解析

摘要：随着社会的飞速发展，各行各业的自动化程度不断提高，对智能设备持续、稳定、安全的工作提出了越来越高的需求。突发故障不但会影响地铁运营的连续性，而且有可能引起严重的交通事故，给人民群众的生活和财产带来极大的危害。本文对目前地铁预测性维护管理中出现的一系列问题，从维护管理进行了系统的研究，以期实现对地铁管理的整体提高。

关键词：智能制造；地铁；预测性维护管理；优化策略

通过对预测性维护状况进行实时监控，利用人工智能、大数据等技术，对地铁预测性维护管理进行全方位的把握，与智能生产工艺的控制要求相适应，从而达到对故障的预警、识别和早期处置的目的。在新时期，城市轨道交通的预测维护工作逐步向自动化、智能化、数字化方向发展，对提高城市轨道交通的安全与设备的可靠运行具有重大意义。

1.地铁预测性维护管理现状

1.1现行地铁预测性维护管理流程

当前，地铁的维护管理工作以运行管理人员为主，它承担着建立一套与其运行状况相符的全寿命周期管理系统，对各种维护管理工作的实施进行监控，建立差异化的管理体制和程序，对各个企业的设备维护管理工作的计划实施和改进进行督促，对企业的设备维护费用进行预算控制。根据智能制造计划与品质体系等方面的需求，目前，地铁维护部门已初步构建了一套设备的预测维护制度，并在此基础上，对一些设备进行了在线实时的在线监测，并构建了一个数据收集与监视系统（SCADA）。但是，由于缺少进行综合预算维护所需的硬件和软件，目前，对设备的运行状况进行分析和维护管理，主要是通过与基层的运行资料相联系。

1.2地铁预测性维护管理问题诊断

（1）现有维护体系的功能目标不清晰，实施的总体预测维护覆盖范围也比较小，多数设备难以进行状况数据的获取与动态监控，仍采用手工录入与离线获取的模式，数据的真实性与准确性难以保证，设备的状态与故障的诊断与解析水平有待提高。（2）支撑其运行的网络通讯及数据基础设施的设备资源严重匮乏，难以对采集到的有关数据进行有效的分析与处理，尚未建立起一套完善的设备使用寿命预测及健康状况评价监测的管理模型，以及设备维护的最优机理。在目前阶段，城市轨道交通的信息化体系和设施设备都是零散的，缺少了实施预期维护管理的相应条件，而且在功能上也比较滞后，主要是基于数据库和形式，不能够携带着设备的运行状况数据的函数界面，这就使得整个过程的预测维护管理变得非常困难。（3）现有的预测维护系统的功能构成距离智能制造规范还有很大的距离，还没有建立一个完整的系统的预测维护体系框架，仅具有基础的维护实施和预报分析的功能，但是目前主要依靠的是基于分散的故障和历史的故障信息进行的离线分析，缺少对机组的评估、故障分析、健康预报等关键的功能。（4）当前运行的设备维护过程缺乏对工况失效的辨识与预测能力，维护机构尚未建立以生命周期预测与健康管理为基础的评价系统，导致其在设备维护决策中难以实际运用。另外，由于设备健康管理的数据不能和现有的轨道交通管理体系相连接，使得预测维护工作在封闭的条件下进行。

2.地铁预测性维护管理优化策略

2.1优化思路

于智能制造的需求，结合目前我国轨道交通的预期维护工作中存在的一些代表性问题，结合城市轨道交通的发展状况，有针对性地制定相应的改进措施。总体优化思路说明如下：（1）综合分析轨道交通维护管理系统，明确预期维护管理输入输出的需要和特定的需求，确定输入输出以及与其他系统的界面，促进地铁与智慧生产的需求和模块的有机结合。（2）针对目前地铁养护管理者的现实状况，确定目前所需具备的预测式维护管理结构系统及维护管理者的必备素质，建立一套基于该系统的维护管理评估系统。（3）针对新型智能生产和数字化管理的需求与制度，研究面向轨道交通的设备预测维护系统的软、硬件和软件资源分配方法。（4）在现有维护管理体制基础上，对预测维护管理的实现过程及相应的技术规范进行改进，最终建立一套标准化的维护实施规范。（5）根据轨道交通运行管理的目标，结合轨道交通系统的智能化需求，研究基于预测式维护的性能评估方法，从而提高轨道交通的前瞻性维护效果，保证轨道交通运行的品质与高效。

2.2优化措施

（1）优化预测性维护组织架构

为了实现对地铁预测性维护管理，需要构建预测式维护管理组织体系。在维护生产准备的过程中，维护体系的组织设计是必不可少的，而组织设计的工作就是针对地铁维护的主体责任以及其产品的特点，建立一个满足实际需求的维护体系。首先，基于智慧生产与预测维护体系结构模式，构建基于城市轨道交通运行特征的设备预测维护体系结构。其次，在上述研究的指导下，对《地铁三级维护（预测性维护）管理流程》进行了改进。

（2）构建信息化管理系统

基础设施的状态采集与监控、数据传输网络及接口、故障诊断和预报的数据系统资源、数字化关于智能维护管理的信息平台等是智能制造中设备预测维护系统所需的硬件和软件资源。根据时代电子在推动智能制造、实现信息化转型过程中所取得的成果，提出了面向企业设备管理的软件、硬件、软件资源的最优配置方法。提高设备状态获取和监测覆盖度（SCADA）是进行预报维护时获取设备状况信息的重要途径，也是进行预报分析的重要依据。通过对设备的连续运行状态监测与测试数据，预测维护不仅可以实现对设备的重要部件（如：设备的剩余寿命）的预测，还可以与专家系统或失效模型相融合，对设备的运行状态进行预测，对设备的运行状态进行预测，对设备的维护时间进行优化，实现对设备的失效预警。

结束语：

智能制造时代，地铁预测性维护管理的优化是提高地铁系统运行效率和可靠性的措施。引进现代化技术设备是地铁预测性维护管理的重要手段。管理体系的搭建、信息化管理系统是地铁预测性维护的关键工作之一。

参考文献

[1] 朱正伍.面向智能制造的新时代电气设备预测性维护管理优化研究[J].湖南工业大学,2022(06):159-162.

[2] 朱传磊,宋富斌,张军,等.钢铁企业设备预测性维护方式的建立及思考[J].冶金设备管理与维修,2023(10):145-147.

[3] 孙富.智能制造中的大数据分析与预测维修策略研究[J].锻压装备与制造技术,2021(03):132-134.