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LMIS系统数据在广州地铁设备检修中的应用分析

发表时间：2020/10/15 来源：《基层建设》2020年第19期作者：叶维

[导读] 摘要：本文以LMIS系统数据为依托，结合设备检修的发展趋势，分析了广州地铁实现预测性检修的可行性，并以车厂高温高空作业为例，通过LMIS系统数据对检修计划安排、作业时间安排进行优化。

        广州地铁集团有限公司广东省广州市 510000
        摘要：本文以LMIS系统数据为依托，结合设备检修的发展趋势，分析了广州地铁实现预测性检修的可行性，并以车厂高温高空作业为例，通过LMIS系统数据对检修计划安排、作业时间安排进行优化。
        关键词：：LMIS数据；预测性检修；高温高空；优化
        1.LMIS系统数据应用的意义
        广州地铁所有的设备维修保养、故障维修、资产信息全部录入LMIS维修及实物资产管理系统（下面简称LMIS系统），通过系统可以方便快捷的查询到各类设备的检修日期、设备故障情况、设备履历等具体信息，对于地铁公司而言，LMIS系统即是一个海量的数据库，如何对系统内的数据进行进一步的挖掘和分析，提升设备检修质量，研究检修人力和成本，提高设备精细化管理水平是值得研究的课题。
        2.LMIS系统数据分析对设备检修的作用
        2.1设备检修的发展趋势
        设备运行的可靠性和安全性是地铁设备维护的首要目标，目前广州地铁的设备检修模式是计划修和故障修，这些模式在目前节省成本寻求持续发展的大趋势下稍显不足。计划性保养固定设备检修的周期，包括大修、中修、小修等，根据生产计划和经验制定检修周期，具有一定的盲目性；故障修为事后维修，已对安全生产造成既定影响，设备维护处于被动。
        预测性检修以设备状态为依据，对其需要部位进行定期或连续的状态监测和故障诊断，判定设备所处状态，预测发展趋势，预先制定检修计划。
        目前广州地铁各设备部门严格按照检修周期进行巡检，所有测量数据录入LMIS系统，有了实现状态性检修的数据基础，对测点数据进行分析，评估设备状态后进行预测性检修是后续可以考虑的方向。它能有效地避免故障检修和周期性检修的不足，是后续地铁设备检修可选择的检修方式。
        2.2广州地铁采用预测性检修的可行性分析
        （1）拥有大量的原始设备数据
        广州地铁正全面上线LMIS系统，所有的设备检修数据、故障维修信息、设备异常信息均录入系统，形成了大量原始的设备数据。2019年LMIS系统故障工单26.1万张、计划修工单710.4万张、测点数据752.7万个，有了大量的数据基础。
        （2）设备数据预处理
        设备原始数据存在很多噪声信息，具有一定程度的混杂性，目前广州地铁对LMIS系统数据有了初步的数据筛选、统计，开发了针对LMIS系统数据的数据决策系统，清晰的统计目前检修工时，物料消耗资金、设备质量情况等。

        图1 决策系统截图
        （3）设备数据挖掘分析运用
        广州地铁对设备数据挖掘分析还在萌芽阶段，2018年~2019年共开发分析报表27个，包括钢轨接头参数、车辆轮径参数、道岔溢流压力分析、道岔开口量分析、UPS蓄电池测量数据分析等。目前各设备部门积极开展对技术参数的分析，对设备状态不良的设备及时进行预警，如维保部门开发的UPS蓄电池测量数据分析及时预估UPS寿命值，提前进行更换，规避设备故障影响。
        综上所述，广州地铁具备今后使用大数据技术进行设备状态分析，开展预测性检修的基础，在后续智能化检修的铺开，各种检测设备的运用，实现状态性检修是可以实现的。
        3.LMIS系统数据在生产管理方面的分析运用
        进入夏季，高温天气下的高空作业对工班员工进行检修作业是一项比较辛苦的工作，但对于计划性的检修保养又不可或缺，在目前达不到状态性检修的情况下，利用现有LMIS系统记录的数据，在规避高温天气、高温时段我们也可以进行一些简要的分析，减少员工高温天气下高工作业时间。
        3.1检修计划安排优化
        涉及车厂高空作业主要有接触网专业分段绝缘器、避雷器、隔离开关等设备以及低压配电车厂高杆灯设备等，从LMIS记录的检修计划安排中，我们可以统计出这些高空作业的检修安排月份。
        表1 2020年各车厂高空作业、检修周期统计表

        从上表可以看出行车部高空作业空窗期情况，各车厂温高空作业均未避开7、8月高温月份。
        一号线西朗车厂空窗期4个月：5-6月、11-12月；二号线大洲停车厂空窗期8个月：3-6月及9-12月；二号线嘉禾车厂空窗期8个月：3-6月及9-12月；
        八号线赤沙车厂空窗期4个月：3-4月、9-10月；夏南车厂空窗期7个月：4-6月、9~12月；从目前排程空窗情况和检修周期来看，可以通过优化检修计划，避开7-8月份高温天气作业。
        因此，通过分析LMIS检修计划铺排数据，我们可以调整检修计划铺排时间，合理安排2021年高温高空作业，规避高温时段，优化生产管理。
        4.结语
        广州地铁LMIS系统数据录入准确性、及时性仍在全面推进，实现预测性检修仍有一段较长的路要走，目前我们仍可以通过归纳历史数据、设备履历、检修工时数据进行生产管理、设备质量管理等方面的应用，来促进日常生产运作，提高流程管理。
        参考文献：
        [1]冉彪.变电运行中的状态检修探析[J].中国新技术新产品，2017（20）：65-66.
        [2]赵铁柱，董辉，林玉文，袁华强.大数据技术在轨道交通领域中的研究和挑战[J].东莞理工学院学报，2019，26（01）：28-32.
        [3]陈继明.基于大数据技术的预测性检修模式探索[J].中国设备工程，2018（05）：102-104