浅析IBM智慧铁路解决方案

　　智慧的铁路概述

　　当前全球范围内铁路服务需求的增加，给现有的铁路运输能力和基础设施带来前所未有的压力。然而，日益老化的系统与传统的业务实践往往无法解决这些问题。通过积极地采用新技术和现有技术来获取整个铁路网的信息，并对这些信息进行关联和分析，可以让铁路部门变得更加高效灵活，从而建立一个响应速度更快、更加灵活的运作环境。而IBM提出构建智慧的铁路愿景，就是要利用其更透彻的感知和度量、更全面的互联互通和更深入的智能化三大特点，实现智能信息的网络化，进而在整个铁路系统、企业内部以及合作伙伴之间实现信息的互联和共享。在这个基础上，感知和度量可帮助铁路公司收集新信息，进而更好地监控运营，并更加主动地采取措施，而信息整合、复杂的分析及数据建模可将战略或运营决策与新锐洞察结合起来，为铁路系统实现提高服务质量、提高服务安全性、提高服务可靠性以及提高铁路运营效率并节约成本。

　　可感应，可度量的智慧铁路解决方案

　　预计到2010年，全球将生产300亿个射频标签，可以在城市中心和运输网络范围内跟踪货物的位置、业务流程状况、以及公众的流动情况。在智慧的铁路系统中，列车停运的机率由于自诊断子系统的存在而大大降低。智能的传感器在列车停运甚至出轨前，就能发现潜在的问题。车厢可以监控自身的状况。

　　视频监控解决方案：

　　“IBM的先进视像识别技术将可以把从摄像头所收集到的影像数据进行智能分析和筛选，协助发现潜在危机，打造更好的安全铁路。”

　　在目前的铁路系统中，我们可以看到数字影像监控技术已经得到广泛的应用。但随着影像监控网络的不断增长，摄像头的数量以及所获得的视像数据也在呈几何级数的增加。在这种情况下，依赖于人工监控来处理海量的视像信息将面临着巨大的人力资源压力，再多的肉眼也难以跟上数量惊人的影像。于是，智慧铁路提供了一种更智慧的方法去协助人工监控。IBM的先进视像识别技术将可以把从摄像头所收集到的影像数据进行智能分析和筛选，协助发现潜在危机，打造更好的安全铁路。

　　虽然录像能够告诉检查人员每个时刻发生的很多信息，但往往一个准确的定格画面更胜过上百分钟的冗余信息。在IBM智慧铁路的解决方案下，智能视频监控将可以通过不同的分类方法，从视频中所出现的各种场景、人物和具体条件进行监测，比方说面部识别、虚拟警戒线、背景变化适应等，按照监控人员所需要知道的画面并在影像数据中自动觉察并分类不同的状况，方便监察人员透过不同的需要去搜索有用的画面。

　　试想象这样一个场景：当我们把这种智能视频监控技术应用于火车的站台中，当信息系统通过影像信息发现有乘客在站台做出异常的行为时，系统便会自动对这个场景进行甄别并视其为一个潜在的危险并向监控中心提供实时的警报; 当监察人员通过系统迅速并清晰地看到和发现事件后，他们可以根据客观的情况做出有效和迅速的反应和判断，决定是否对该情况进行干预，有效地减少危机的发生。而假如事故不幸发生，智能影像监控技术同样能对事故发生前的信息进行分析，协助调查事故的工作人员提供有效的信息和证据，预防同类型的事故再次发生。同样的道理，当这个解决方案被应用到铁路系统的其他部分，如行进的列车和车站的重点看管区域，智能监控技术将根据用户的需要和关注重点提供快速和准确的判断，协助使用者发现有用的场景，推动实时警告和快速侦查，协助铁路系统构建一个更加安全和可靠的运营环境。

　　此外，智能视频监控还能应用于路轨、车站、隧道等铁路系统的敏感地带，有效防止任何可疑的人和事物在不知情的情况下进入这些铁路重地，防止潜在危险的发生，保障铁路使用者的安全。

　　远程传感解决方案：

　　“IBM与客户共同研发出基于传感器技术的解决方案，支持未来的客货运系统进行通信和互相感应，并实现预测性维护以及列车调度的优化。”

　　随着无所不在的数字网络的出现，企业开始将传感器和执行器纳入其 IT 基础架构，以便能够持续收集环境信息并主动、及时地对现实事件进行响应。若某一应用或环境无法实现有线基础架构或实现的成本过高，无线传感器网络(WSN)不失为一种易于实现的低成本技术。作为IBM与客户共同研发出的一种基于传感器技术的解决方案，植根于智慧铁路愿景的WSN将支持未来的客货运系统间互联互通的通信和感应，并实现预测性维护以及列车调度的优化。

　　由于我国各地的铁路环境情况不尽相同，当我们的列车穿行于广阔的地理区域中时，很多时候会因为安全的原因，使列车停止运行并接受现场维护。而当火车停运发生在其他交通工具不易到达的地方时，问题将会变得更加棘手，成本也随之上升。此外，火车停运也可能会阻塞铁路网络中的重要线路，导致大量火车延时，最终造成收入损失。但是，如果通过定期对车厢进行人工检查来防止这类事件，费用将变得非常高，并且也无法对一些临时出现的状况提供任何帮助。在智慧铁路的愿景中，IBM将运用先进的无线传感器网络在每节车厢的关键点处安装传感器，持续监控车厢的情况并在火车改组时自动检测其编组，这些措施可推动制订一个可行解决方案以检测，甚至预测潜在的灾难性故障，而这种科技的优势在车厢数目众多的货运列车的使用上尤其明显。试想像通过这样一个无线传感器网络的实现，我们将实现列车运行状况的实时监控，不但可以更好地优化铁路资源的调度，更可以提前做出准确的故障预测，减少事故发生的可能性。

　　首先从铁路资源的角度出发，列车实时可见性的提高将可以让铁路工作人员更好地估算火车的各种运作参数，并从而推动加快实现很多领域的业务转型，其中包括前瞻性维护、时间优化安排和资产利用率。举个实际的例子，由于货运列车经常会在不同的车站上下货物，其中牵涉到车厢的卸载或增加，列车的组成也会因此而改变。在智慧铁路的系统中，我们可以通过WSN清楚了解到一列货运列车的车厢编组及车厢的顺序，并监控火车运行参数(如重量和长度)的变化，并可以根据这些准确的数据去优化火车时间安排，降低出现资源闲置(如火车空闲时间)的几率，从而提高铁路网络容量。要知道火车的时间安排是否优化，其中一个标准就是看在保持燃料使用效率不变的情况下网络内所有火车是否都能以最佳的速度运行。而这种速度的优化就意味着缩短火车每趟运行的时间，这样同一铁轨就可以供更多火车使用，资源将被最大化的利用，铁路成本也得以大大减低。

　　此外，智慧的铁路也可以通过在火车的关键组件上部署传感器和智能装置，自动检测出故障并发出警报，让火车工程师可以及时采取预防措施，减轻或完全消除许多引发铁路事故的罪魁祸首。以导致火车出轨的常见原因之一——轴承温度过高为例，由于列车车轮上的轴承密封体有时会裂开或破裂，暴露出滚珠轴承。这样的话，润滑脂会风干，而轴承也会出现故障。若轴承出现故障，可能会导致车轮停转，甚至导致火车脱轨，所以对轴承状况的实时检测是保障铁路安全运行的重要方面之一。但在目前的技术条件下，我们只能透过在极少数的铁轨旁安装热轴承检测器去测量轴承的温度，不但无法事先对轴承情况进行预测，而且仅凭每 45 分钟一次的现场抽样很难进行任何趋势分析。通过WSN的适当运用，轴承上的智能传感节点可在以秒为单位的时间内灵活调整采样率，对可能出现的危险情况进行预测并报告与身处火车头内的司机，从而做出合适的反映和安排，尤其当轴承温度过高和实际发生故障之间可能只差数十秒到几分钟，实时预测和警报显得尤为重要，不但有效缓解故障可能带来的有害影响以及灾难性事故的发生，更可以减少列车故障为铁路运营商带来的巨大经济损失。

　　此外，作为一项为铁路系统安全性护航的重要技术，无线传感器网络还能在货运运输系统中为每一节车厢提供准确的信息，包括上下货途中可能出现的增加或减少，以及查看轨道旁的闲置货柜，成就更好地处理货运列车的利用率以及节省更多不必要的货运资源浪费。

　　WSN 作为智慧铁路愿景下的一项重大技术突破同样可以运用到与列车车轮异常情况的检测以及对列车货物的实时监控等多个领域，而其最终要实现的愿景不但是优化铁路资源的运用以及改善火车的服务条件，更重要的是保障人们的生命安全和环境安全，让每位乘客都可以安心乘坐。

　　互联互通的智慧铁路解决方案

　　系统和对象现在可以进行相互“交谈”，这种互动使业务绩效更加斐然，同时，也产生了空前规模的数据量，它们在企业内部以及生态系统之间交流分享，企业间协作从而成为可能。在智慧的铁路系统中，利用互联互通的数据，可以精确定位车厢的位置，同时，与声控系统的交互可提升铁路运行效率，诸如：根据天气变化和储运消耗，可动态调整列车的调度。

　　资产管理解决方案：

　　“智慧的铁路将可以实时收集并分析来自铁路设备资产的信息以及性能的趋势，并以此作为施行预测性维护的标准，在优化设备性能的同时最小化对于乘客的影响。”

　　对于一个完整的铁路系统来说，列车和路轨等资产的良好状况既是保证安全运行的前提，也是构成公司价值的最高标准之一。不少铁路运营商都开始发现对铁路设备及基础设施进行维护和整修的重点不是当设备出现问题时再修复如新那么简单，而是把维护工作看作是供应链的一部份，并且积极地去理解资产的生命周期和可靠性。

　　从前当机构需要对铁轨状况进行日常监控和维护时，检查人员往往每周要沿着铁路走一两遍，查看铁轨状况。发现铁轨存在问题后，安排相关工作人员进行维修或者建造。铁路基础设施维护对确保铁路的安全和可靠运作来说非常关键，铁路基础设施维护的成本可能占铁路运营预算的20%到30%。然而，随着铁路系统资源以及运行维护的复杂性不断提升，我们需要更加智慧的解决方案协助我们去以更低的成本进行更优化的运维安排。在智慧的铁路愿景下，铁路资源管理将开创全新的局面。IBM提供的解决方案将使公司资源的运维模式从过去的以成本为中心转变为以服务为中心，通过结合如传感器、地理信息系统以及视频监控等数字化手段以及建立统一的资产运维平台，我们将可以实现包括预防性、故障性、保修性等各式各样的运维模式。

　　此外，在智慧的铁路愿景下，我们还可以将铁路资产进行有效管理，通过动态资产划分来全面了解资产基础设施状况，包括英里或连锁标记、铁轨编号、支距、道岔、辙叉/交叉口和信号在内。现场发现的情况可以更快地与操作和维护中心进行共享，这样，他们就能更快地派遣维修人员赶赴现场，解决问题。同时，这方面的解决方案还可以帮助我们确定指定区域内的所有工作，这样，工作人员就能在铁轨停用期间合并开展维修工作。

　　而为了让运营上更好地掌握自身资产的状况并因此制定切合自身利益的发展战略，智慧的铁路的一大目标正是充分利用实时从设备资产上获取的数据去掌握其性能和表现，并据此制定预测性的维护计划，在最优化资产性能的同时最小化对于用户的影响。在缺乏系统的梳理和合理的规划下，很多时候运营商会发现自己的资产信息分布在大约各种散乱的表格和文件中，没有优秀的、最新的资产信息，运营商便无法掌握资产性能的变化趋势，也就无法制定出能够最大限度提高性能和减少乘客破坏的预测性维护策略。

　　如今，通过智慧铁路解决方案的实施，运营商可以记录其资产的详细信息，包括完整的历史记录、资产状况检查和资产状况评估，运营商还可以记录资产最后一次维护的时间，进行了哪些工作以及由哪个工程师或维修人员完成。而这种解决方案带来的结果就是实现了跨资产类型的单一资产管理，并可通过多种方式搜索资产信息: 按种类、按路线、按车站或仅使用其惟一的区段代码，为运营商提供了前所未有的资产性能可见性，并可据此做出更明智的维护和翻新决定。通过这个新的整合资产管理系统，运营商还可以将资产维护活动和设备历史记录与财务和规划系统整合起来，进行长期资本投资规划，并改善轨道基础设施。比方说我们现在可以每月都生成一个性能最佳和性能最差资产的排名，并以此确定维修的优先级，根据资产性能而不是其年龄进行资产维修，既减少了修理费的同时也能一直维持优良的服务。推而广之，运营商还能因为没能将这些资产维护的信息与采购环节结合起来，并监控所采购产品的性能，突显某些资产类型的问题。比方说当系统发现门封条存在年久失修的问题后，运营商便会对门封条进行了一次大规模的更换，完成在实施单一资产管理前所不能发现的问题，显著减少了维护问题。

　　也正因为运营商拥有了上述的资产可见性以及对于不良资产的有效侦测能力，我们将可以进一步施行预测性的维护计划，在不影响使用者的情况下由系统来安排高效的维护计划，防止资产可能有一天突然永久地停工，为运营商带来巨大的损失。而在具体的维护过程中，由于智慧铁路支持先进的移动技术，当铁路设备出现任何不良状况时，警告信息将经过分流并传送到相应的订阅人手中。而维护总负责人通过登入统一的系统界面，故障警告将会按照他的需求及时提供相关信息，并以此作为参考，由总负责人发布工作指令并指派工程师完成任务。而每个工程师都会在线收到工作单，一旦完成后在线停止作业。信息记录一次，转换准确，而这些一致的数据定义也大大减少了因重复或混淆带来的事故。此外，向移动系统添加GPS使工程师可以在误差不超过1米的范围内找到需要处理的设备，极大减少了重复的资产故障报告。而上述的工作流程由于是通过系统进行作业的规划，所以可以最大程度的节省资源，合并同一段轨道上不同维护小组的计划维护，而不必两次安排独立的保卫部门，在提高效率之外更节省了管理成本。

　　智能化的智慧铁路解决方案

　　可感知和互联互通的对象与流程和复杂的商务系统可以彼此对话，深度挖掘数据，分析相关性，连续而实时的进行决策。智能被注入每一个系统以及流程，从而进行与产品和人有关的生产、销售、流通及服务。在智慧的铁路系统中，供应链及旅客出行的模式被透彻地加以分析，以使环境对这些模式的影响达最小。运力和效率都大大提升，同时，拥阻却大大降低。

　　商务智能解决方案：

　　“通过对供应链、旅客出行模式等方面进行智能分析，不但可以实现铁路运力的提升以及铁路资源的利用率，更可以减少铁路的拥挤情况以及最小化对环境的影响。”

　　在智慧的铁路愿景下，智能化在系统中的植入将可以实现一系列包括客货运列车时刻排程优化、客运列车乘务人员排班、火车头调度优化、铁路设备维护等在内的制度优化，并达致提高各种资源使用效率、增加客户满意度，减少决策时间和工作量、提高决策质量，提高收入和利润、减少成本和开支，简化、优化、自动化业务流程，提高业务柔性，绿色环保、节能减排、可持续发展等目标，全方位大力提升铁路运输的发展优势。

　　以铁路机组人员的排班优化为例，智慧的铁路解决方案将按照所有班次必须安排员工、员工工作时间达致平衡、按照技能需求排班、处理紧张请假等特殊情况以及员工工作时间及间隔等业务模型及数据通过一个数学模型的运算并进行优化建模，生成一个最优决策的员工排班表以及一个可以带来最优绩效的运营花费以及工作时间，并最终在数据库进行整合，化成一张张可视化的数据清晰地让管理人员可以进行机组人员的排班。而针对在员工排班方面可能遇到的一些特殊情况，像病假以及员工突然离职等，系统将会预先对各种可能的目标场景进行模拟设定，并根据可能出现的不同结果对现有的排班进行重新优化，并在数据库里进行兼人性化和公平性的重新整合。

　　除了以上具体提到的工作人员排班优化外，同样的解决方案也能应用在路线状态监管、列车时刻排程、车辆计划排程、以及路轨地理信息显示等多个管理层面，并同样通过可视化的方式在数据库里化为一张张的清晰图表，直观的为铁路管理人员提供最优化的安排。

　　随着业务的不断发展，企业业务操作中的信息将被充分利于决策，运营变得更加智能化，客运和货运企业能够进一步提高运营的灵活性和响应能力，各种铁路资源也能例如充分的进行有效的调度和整合，并根据需要随时进行调整。此外当客户使用在线旅行订票工具和经停站点时，会产生大量有关旅客购买行为和旅行方式的数据。对铁路来说，他们从中可以更好地了解旅客的旅行方式，以及联运交通工具的使用情况和路线偏好。通过对这些数据进行分析，铁路公司能够加强对旅客的了解，从而在最大限度上提高运营收入，采取智能化的定价模式和收益模型，对资产的利用、商品零售和业务销售做出更好的决策。在以上的智能化分析帮助下，未来智慧的铁路系统在运力和资源利用率将会大大提升，并同时通过优化的安排可以减少拥挤情况的出现，并进一步最小化对于环境的影响。