中铁三局集团运输工程分公司准格尔铁路运输段 山西晋中 030600
摘要：标准制是铁路企业各项工作有序实施的依据和保障，新时期发展下大数据在铁路运输方面所发挥的作用是显而易见的。文章主要以标准制修订为背景探讨大数据在其中的应用。
关键词：大数据；标准制；铁路工作；制度修订
引言
标准化管理是指为在企业的生产经营、管理范围内获得最佳秩序，对实际或潜在的问题制定规则的活动。标准化管理是以企业的目标、方针为中心，以国家的法律、法规及国家标准、行业标准为依据，以技术标准为主体，以管理标准为支持，以工作标准为保障的管理。现阶段标准化管理泛指企业标准化管理体系，实质上就是由技术标准、管理标准、工作标准这三大标准体系所构成的企业标准化系统。
1铁路标准制的主要内容
创建理念通过创建作业工位，规范作业行为，固化作业流程步骤，消除安全风险隐患。通过优化作业流程，控制作业节拍，减少检修过程中的库存、等待、无关操作等浪费现象，降低检修成本，提升经营效益。依据作业的性质和特点，持续改善影响作业结果的各要素。在保障安全、质量的前提下，追求作业效率和经营效益的提升。第一，提升作业人员素质。为特定工位上的作业人员量身定制培训计划，提升现场执标能力，适当增加设备操作证送培和技能培训，使作业人员“一专多能”，降低人力成本。第二。确保工装设备可靠。在做好专用设备日常保养和检修的基础上，鼓励员工对设备工装开展技术革新，降低设备资源成本，使作业过程更加顺畅高效，进而降低人工成本。第三，规范工具材料管理。改进检修工具材料配送管理，设置专兼职料具管理人员，辅以配送车、配送模板、智能微库、二维码等，实现“一车一清点”，保障作业节奏，杜绝次生安全隐患。第四，优化作业方法步骤。反复推敲优化作业流程，理清结合部，减少人、车相互等待时间，分解作业指导书，固化作业步骤，突出对作业风险点的控制。第五，开展作业环境整治。进一步深化作业现场6S管理，通过区域化，使设备、新旧料、工装器具各归其位，设置现场揭示，推行目视管理，使信息、标准、进度一目了然。第六，运用信息管理手段。大力推进信息系统和大数据手段应用，如运用乘务管理信息系统，强化对随车机械师一次出乘全过程管理，探索整合探伤、镟轮、检测等系统数据并开展分析，为作业计划编制提供依据。
2铁路大数据技术发展
铁路大数据具有数据量大、数据类型多、数据增长快、业务价值大等特点。按照数据类型，铁路大数据一般可分为结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据、流数据等。目前，铁路系统将收集的数据依据时间跨度以及应用需求的不同，采用基于大数据的聚类、关联、回归、分类等多种分析算法，通过数据可视化、多维数据融合、业务深度挖掘等方式，为不同应用提供基于大数据的分析、诊断、决策结果。铁路大数据技术主要包括基于博弈论的铁路数据共享技术，铁路数据仓库、Hadoop和Spark混合技术，铁路大数据分析算法和专业模型，大规模参数的机器学习优化技术，基于深度学习的铁路视频和图像分析技术等。在铁路标准制修订工作中应用大数据，需要依靠基于大数据理论搭建铁路大数据平台，使整合收集的数据发挥分析决策的重要作用。铁路大数据平台对于各类信息的收集、分析、处理。铁路大数据平台应用铁路各类智能检测监测系统采集来的数据（包括铁路内部数据和铁路外部数据），经过智能分析决策、安全分享、数据交互、可视化展示等方式，为铁路提供新的发展机遇。
3大数据在铁路标准制修订工作中的应用
3.1提升指标体系完善性，建立有机整体
就铁路运输管理部门来讲，其需要关注多方面内容，例如自身运营指标、客户信息指标以及市场信息指标等，这也是推动具有整体性特征的数据分析指标体系得形成的基础与关键。
以货运客户信息方面为例，要提升客户属性等信息的完善性，例如增加发货时间、批量等信息，这样既可以为后续数据挖掘与分析提供便利，又能够确保后续推荐的运输产品与货主需求相吻合，有助于路企双赢的实现。另外，还要将着眼点放在机、车、工、电、辆等部门运营数据上，从而在部门运营数据整合的基础上，形成统一的整体。
3.2大数据的铁路运输调度指挥系统
系统架构研究主要关注于应用功能，铁路应用的提升空间主要表现在:打破信息壁垒，实现应用系统的横向整合;在完善以实时追踪为核心的运输数据管理基础上，围绕三大主题建立铁路核心应用;改变目前以模拟手工操作为主的应用现状，以信息技术引领业务的变革等。运输调度计划编制问题是一个动态复杂问题，影响因素众多，关系错综复杂，即有定量因素，又有定性因素。数学规划中只能对其中定量因素进行数学描述，很难建立准备约束条件的下的数学模型，无法得出其解析解。基于大数据的计划编制利用数据库中海量信息的交互分析，可以解决复杂的调度计划编制问题。智能调度计划编制平台可以实时收集车辆信息，基于实时数据构建的预测模型不仅可以将预测对象精确到车辆，而且根据每个车辆的实时报告，可以获得动态的数据信息，从而实现动态实时预测，使预测结果更加准确完善。
3.3协调统一各方意见
在编制标准过程中，需要广泛收集各方面代表的意见，通过协商，使各方达成一致。在征求意见时，需要全面征集与标准对象有关的主要生产、使用、科研、检验、设计等单位的意见。在审查标准送审稿时，与标准对象有关的具有代表性的各方专家需要参与对标准内容的审查。也就是说，在标准编制过程中，需要广泛听取各方面的意见，并要认真收集整理、分析研究、归并取舍反馈意见，以达成一致，得到符合各方利益的成果。标准应体现民主性和公正性，不应是局部的、片面的经验，也不能是个别代表方的利益体现。利用大数据，能够对不同内容进行调查、分析和研究，提出理由充分、合理有效的解决方案。因此说，大数据是进一步协调、统一各方意见的基础。
3.4着重打造铁路“数据供应链”
铁路运输的大数据应用优势与互联网和电子商务的大数据应用优势有着显著区别。据了解，铁路运输在进行决策性数据分析时，多以铁路运输发展过程中逐步形成的集标准化、结构化为一体的运营数据为主，通常在铁路运输业运营分析过程中运用较多。而想要使铁路运输大数据应用具有的实质性特征得以保障，那么就要基于客户关系管理背景下，建构起具有针对性且立体化的客户数据资源库，这也保证了铁路运输各部门和行业实现协调与配合。此外，还要将着眼点放在多项数据积累上，以此推动大数据时代的数据供应链的形成，从而在数据链中多项数据信息资源支撑下，推动铁路决策水平的提升。
3.5协调统一标准编制的多重目的
铁路标准的编制需要综合考虑各方面要求，如保障铁路行车安全、优化客货运服务质量、提升铁路运输经济性、提升环保与节能降耗水平、提高铁路运输效率等。同时，还需要考虑与有关法规或强制性标准的关系，以及与其他系统的接口等问题。应用大数据技术，可以处理不同维度、不同模块、巨大数据量的复杂问题，在标准制修订过程中协调各方面意见，满足不同方面的要求。
结语
随着铁路事业的迅速发展，有必要结合大数据管理思维与挖掘方法，建立铁路安全管理大数据分析平台，运用大数据优化标准制修订工作，实现铁路生产信息的集中化采集、智能化分析、可视化展示，为铁路管理提供科学的数据支撑和决策依据。
参考文献
[1]王同军．中国铁路大数据应用顶层设计研究与实践[J]．中国铁路，2017(1):8-16.
[2]史天运，刘军，李平，等．铁路大数据平台总体方案及关键技术研究[J]．铁路计算机应用，2016,25(9):1-6.
[3]马小宁，李平，史天运．铁路大数据应用体系框架研究[J]．铁路计算机应用，2016,25(9):7-13.