摘要：大数据从2015年开始已经成为我国战略发展的一个重要领域，铁路作为我国经济发展的一个重要动脉，大数据的应用有利于提高铁路的整体运转效率，并且促进铁路工务管理的创新，进而实现铁路发展的创新，本文主要针对大数据在铁路工务管理系统中的应用进行探究。首先对大数据等相关概念进行了概述，然后分析了目前铁路工务管理系统重存在的问题和现状，最后提出了一些应用研究的策略，希望可以利用大数据对目前工务管理系统进行一次变革，提高行业发展的速度，并且形成行业发展的新业态，进而实现铁路飞跃式发展，为我国的经济发展保驾护航。
关键词：大数据；铁路工务；管理系统；应用研究；问题与策略
引言：
大数据是信息化不断发展之后的产物，大数据产生的基础就是大量的数据，因此大数据最重要的任务就是对数据进行分类整理以及分析，目前大数据已经成为一个推动社会以及行业智能化以及信息化的一个重要技术。随着大数据技术的应用，原先没有任何用处的数据成为一个重要的资源，并且在现代社会中这些资源的掌握也就意味着其掌握了发展的基础一般。这就像是工业社会的发展基础是石油一样，而信息化社会的发展基础就是海量的数据。因此如何对这些数据进行深度的挖掘，实现其价值就成为目前很多科研人员研究的一个重要课题，并且很多互联网公司利用这项技术已经实现了数据的初步应用，为人们的生活带来了很大的变化。
一、相关概述
多样性、海量化、价值密度低以及快速化这是大数据的四个特性，这四个特定也决定了只有对数据进行深度的挖掘才可以获得数据应用的价值。而要对这些数据进行深度的挖掘，那么就需要进行创新，对目前的思维以及工具等多个方面进行创新，只有这样才可以提高数据有效价值的挖掘效率。大数据思维是一种全局性的战略思维，其主要形式是将未来可能发生的事件作为数据，然后通过一个模型的计算对其中的风险进行预估，然后针对性地从事件发生的全局来进行风险的规避[1]。
铁路工务会产生大量的数据，这些数据在通过大数据技术的收集以及分析挖掘之后，可以形成一个对铁路工务管理的可视化平台以及管控平台，并且为管理的决策提供很好的参考基础。在这个情况下，铁路工务的创新发展也会更加的具有效率，并且创新发展的成果也会更加的明晰，可以说利用大数据技术形成的管控平台一旦形成，那么对于铁路工务管理的提升不只是一星半点，很可能会对管理的整个生态造成很大的影响。
二、现状与问题
我国铁路的信息化建设已经有了很长时间，并且通过五十多年的发展已经形成了信息化心痛的全部覆盖，并且所有的生产运营以及业务管理都完成了信息化改造。但是这些系统很多都是不兼容的，这也使得这些信息的原始数据会有不完整的情况，并且数据的标准以及规范性不能做到统一，因此这些数据就无法给铁路各个方面的决策提供有效的数据支撑。此外，铁路部门每天都是产生大量的数据，但是很多时候这些数据的挖掘却十分的浅显，只是作为铁路部门进行各项统计的一个基础，并没有进行深度的挖掘，尤其是在‘画像’方面十分的欠缺，这使得铁路工务管理一直停滞不前[2]。
相比于一些相似领域的大数据应用，我国铁路工务管理的信息系统中的数据大多数都是静态的数据，因此在信息的可挖掘性比较少。
这些数据中缺少的是动态监督的数据信息，这主要是因为铁路系统在这方面的建设没有跟上，因此在进行轨道以及桥隧等维修时无法形成信息化，无法为这些位置的检修提供决策，降低相关人员的工作强度。
三、应用研究
（一）故障预警以及健康管理系统
大数据对于车辆健康管理的应用是非常关键的，尤其是对于工务机械车的各个零件的运行情况来讲，如果不通过大数据进行分析以及处理，那么所产生的数据认为的进行检查以及比对工作量是非常大的。而且利用大数据实时分析的特点，可以实现车辆故障预警。当然故障预警和健康管理在不同的情况下应用情况也是不同的，毕竟每一个车辆的零件信息都是有所不同的，而且新车辆和旧车辆的零件情况也是不同的，所以要不断地对基础信息进行更新。最后在车辆进行检修的过程中就可以使用健康管理系统所产生的数据，对车辆检修的成本进行测算，然后对检修的策略进行优化，通过这种方式可以实现机械车的状态维修而不是计划性的预测维修，有助于降低车辆的维护成本[3]。
（二）决策分析系统
系统的主要作用就是对数据进行深度的挖掘以及分析，然后形成一个可视化的分析决策平台，然后结合平台管理形成对铁路工务的管控平台，这样可以对工务管理的每一个部分进行精细化以及精准化管理，而且还可以提高每一个工务段的智能化以及自动化程度。管控平台的建立使得各种信息的集中程度增加，这样在进行决策的过程中，数据的精准性就会有保障，进而是铁路工务的相关管理当中大数据分析得到的结果会成为最为有力的辅助工具，这对于提高铁路工务的工作效率有很大的影响，并且也有效地保障了铁路的运行安全以及施工安全。此外，这个管控平台的形成还有助于优化资源的配置率，提高铁路的运营效率。
（三）总体架构设计
铁路工务的大数据平台总体架构还是和其他的大数据平台架构有所差距的，其结构可以被称为‘五层两体系’，其中五层是指，数据的采集传输层、数据的管理层、数据的储存层以及应用的支撑层，而折一部分和其他的大数据平台基本一样，毕竟这是大数据平台构建的基础[4]。而两体系主要是指，标准规范体系、安全运行以及维护的保障体系。前者主要是铁路中目前制定的一系列标准，这些是作为大数据平台进行数据对比分析的主要内容，而后者则是保障铁路列车运行的重要内容，也是大数据平台需要在铁路中应用的重要方向。
四、结束语
总而言之，大数据在铁路的工务管理中应用是提高工务管理效率的一个重要措施，也是强化工务管理改革的一个重要方向。
参考文献
[1]刘振军, 张雷. 大数据在铁路工务管理系统中的应用研究[J]. 企业技术开发(学术版), 2018, 037(008):112-114,132.
[2]杨怀志, 吴艳华, 程智博. 基于铁路数据服务平台的高速铁路工务设备大数据应用研究[J]. 铁路计算机应用, 2018, 27(07):93-97..
[3]郝明哲, 许佳. 大数据在提升人事管理质量中的应用与思考——以铁路组织人事管理信息系统为例[J]. 中国质量与标准导报, 2019.
[4]敬保全, 廖少坤. 大数据技术在铁路工程建设安全质量管理中的应用浅述[J]. 装饰装修天地, 2019, 000(011):204.