王亚丽
天津轨道交通运营集团有限公司 天津 300000
摘要：城市轨道交通的管理和运营是我国任何一个城市和谐、健康、顺利发展的基础。现在城市轨道交通已经成为我们工作和生活的重要组成部分。因此，生活在城市中融入城市生活的方方面面，我们离不开城市轨道交通，尤其是依托城市轨道交通开展城市轨道交通生产生活的方方面面。然而，由于我国尚处于发展阶段，城市轨道交通在管理和运营方面还存在诸多不足。要积极改进，使城市轨道交通的管理和运营尽快适应社会的需要，满足人民生产生活的需要。
关键词：大数据；轨道交通；运营管理；发展
近年来，我国大中城市都在积极开展城市轨道交通的建设与发展工作。随着越来越多的地铁线路的建设和运营，多种类型的数据量也大大增加，服务团体的数量也在迅速增长。从轨道交通建设到运营的各个方面的数据，如票务数据、清算数据、手机信号数据等，关注和挖掘这些大数据背后的价值成为关注的焦点。
1城市轨道交通运营管理现状
在现代轨道交通运营过程中，各专业设备的稳定性将直接影响到整体运营水平。通过长期研究发现，目前我国城市轨道交通发展模式仍处于单线建设、单线管理、单线养护的状态，尚未形成集中管理模式，轨道交通海量数据和信息的挖掘和利用还不够充分。不难预测，在不久的将来，通过大数据技术的应用，可以解决当前轨道交通运营管理过程中的诸多问题。目前地铁设备的运行和管理都比较专业，数据量大，管理也比较专业，给管理带来不便。
2大数据技术特点
大数据是指通过计算机技术和互联网收集到的大量复杂数据或信息。在大数据中，“大”是指通过挖掘和分析数据进行专业化处理，具有很大的价值。这不是一个简单的数字。就目前的研究来看，大数据具有5V的特性，主要表现在：
1）音量。即数量大、种类多、无序、不规则；2）速度快。也就是说，数量增长速度快，几乎呈几何级数增长，后期增长速度较快，尤其是在数据处理方面；3）多样性变化。4）低值密度值。也就是说，它覆盖了大量无用信息，甚至覆盖了有价值的信息，这就增加了数据利用的难度。为了在海量数据中获取有价值的信息，需要收集和分析；5）真实性、准确性。数据生成和处理的实时性和准确性具有很大的应用潜力。
3轨道交通大数据技术的应用要点
3.1数据收集
在大数据技术的应用中，数据采集主要负责采集所有业务系统信息数据，如客流数据、乘客信息、运营评估数据、维护信息等，这些数据首先被收集和整合，然后通过数据模型进行处理和存储。与其他环节相比，数据采集环节更加灵活，可以实现动态信息采集和静态信息采集。动态信息采集包括列车速度、客流、环境参数等，动态数据存储方式多为分布式数据库。静态信息采集包括设备信息、人员信息、列车信息等，静态数据的存储方式采用关系数据库。
3.2数据存储
目前大数据量很大，数据存储容量的增长速度仍然落后于数据存储容量的增长速度。特别是在轨道交通的运营维护中，各种传感器每天都会产生大量的数据，数据量庞大且复杂。面对日益庞大复杂的海量数据，传统的数据存储基础设施和数据库工具已经无法满足需求。基于此，如何构建一个合理的数据存储体系结构就显得尤为重要。因此，要提高大数据集成能力，积极推进多云存储和混合存储的发展。在计算密集型分析的过程中，它能更好地显示其计算优势。或者，我们可以把智能和存储有机地结合起来。通过智能管理工具的开发，可以在存储系统中提供集成分析功能，为企业提供全面的资源监控系统。同时，我们还可以充分利用原有的存储基础设施，实现经济效益最大化。
3.3数据处理
时效性是轨道交通大数据应用的主要特征。在数据处理中，需要及时、快速地进行处理。这样的大数据应用可以涵盖交通数据预处理、交通状态识别、实时交通控制、动态路径引导和实时交通调度。另外，由于轨道交通数据量大，数据来源不同，数据来源异构，与历史数据分析相比，数据处理可以在很短的时间内完成。通过增强数据处理功能，可以有效提高轨道交通的运营管理能力。
3.4数据打开
为了快速、方便地查找和使用数据，有必要对轨道交通各类数据进行归档，提高数据质量。数据质量是指数据信息的真实性、完整性、可靠性和一致性。如果数据质量不好，将直接影响决策的正确性，甚至带来严重的后果。数据开放在保证数据质量的同时，也需要一定的时间和成本。要权衡低成本快速打开数据和高成本获取高质量数据的利弊，这将进一步增加打开高质量数据的难度。目前，自动数据采集可以通过人工智能来检测数据的质量。鉴于此，有关部门必须根据实际情况，制定完善的数据管理制度，提高原始数据的准确性。
3城市轨道交通运营管理存在的问题
3.1各专业信息共享水平不足，实时数据质量有待提升
各专业系统（如车辆、信号、通信、AFC、线路、电源、机电、Fas、BAS等）单独管理和维护，造成设备管理不匹配、各系统间信息不一致等数据问题。系统间的数据共享中心尚未建立，无法全面掌握系统间设备运行的对应关系。运行数据质量管理具有部门多、时间长、工作繁琐、数据量大等特点。缺乏有趣的库存工具，导致各系统设备质量管理积极性不高，维护不准确、不完整、不及时，从而影响各系统运行数据预测和分析结果的准确性，导致管理数据分析预测失真，影响辅助水平决策科学准确。
3.2各专业业务实时监控能力不高，存在监管风险
所有专业系统（如车辆、信号、通信、AFC、线路、电源、机电、Fas、BAS等）均通过各自的管理软件进行监控。没有多学科联动监测。而且，目前的信息技术和平台只能通过定时抽取和推送来实现信息渗透，造成业务信息滞后，风险监控不及时，导致业务安全风险和监管风险。随着信息技术的加速，如何对运营业务进行实时监控，有效防范和控制运营风险，将是未来城市轨道交通运营管理的重点研究方向。
3.3海量运营数据挖掘能力不足，公司决策能力较低
由于现有的处理平台和处理技术的局限性，传统的业务数据分析与处理技术不能对数据进行实时、全面、客观的全面挖掘和利用。因此，无法充分获取有价值的数据，使公司无法做出科学、正确的决策。以某子公司为例，公司线下运营管理系统的业务数据超过1亿，并且以每年数百万的速度增长，使得目前的运营管理信息计算分析速度极为缓慢。查询一条专业综合数据一条线需要2个多小时，且存在计算复杂、不准确、耗时长、维度不完整等问题。
4大数据背景下城市轨道交通运营管理的发展策略
4.1提高系统数据统一性保证数据质量
在数据采集过程中，不仅要采集最基本的运行状态相关数据，还要采集信号、线路和机电数据。从综合的角度出发，对运营指标和延误进行了分析，找到了合适的运营管理状态。然后利用大数据分析，找出合理的管理方法，保证相关工作的高效开展。利用大数据辅助运营管理，可以提高工作效率，保证数据质量，促进相关工作的开展。
4.2加强设备运行监控，实现数据管理
从大数据的角度来看，我们需要特别注意数据的管理。首先，从监控的角度，了解各种设备的运行状态，分析监控内容，改变传统的管理模式，采用监控和可视化的方式进行管理，确保所有数据都能被清晰地监控，降低企业经营管理过程中可能出现的一些安全风险。
4.3进行智能化分析，重视关键设备的维护保养
随着城市轨道交通产业的发展，相关设备的数量也在逐渐增加，这使得管理和维护工作的发展也随之增加。在这种情况下，需要调整维修工作，注重问题分析，完善智能分析平台，通过平台梳理相关信息，分析运营管理的发展趋势。梳理维修工作的发展，寻找一条更加均衡的途径，提高维修工作的效率，保证设备维修工作的高效开展。通过信息平台的建设，可以准确记录故障类型和故障位置，提前预测故障发生的时间规律，使相关人员做好预防工作，提高维修效率。
4.4细致规范的运维管理流程
智能维修管理系统根据年度表计划、天窗计划、临时任务、检测数据、检验报告、漏检维修、报警信息等自动生成维修工单，并推送到相关工作区域。生成的维修工单可以根据订单号、工单状态、设备、部件、报警类型、报警级别、优先级、时间（建议、实施、完成等）、维修状态、设备状态等进行分类、查询和汇总，方便运维的分析和管理人员。
工区接到推式维修工单时，应根据作业内容指定维修人员和作业时间，并按维修作业流程准备好材料和工具，作业前应进行完工情况分析和安全预期。智能维修系统可以为维修管理提供指导。
操作结束后，维修人员填写工单完成。只有当维修工作完成，设备状态正常时，智能维修管理系统才会识别执行完成，工单闭环。从而实现对维修工作的有效卡片控制和闭环管理。
4.5远程维修新模式
维修人员能及时接到待处理的任务请求，按照计划要求和指导进行维修工作。
1）任务工单分配管理：维修人员可以通过手持设备远程登录系统，查询维修工单以及任务位置、操作内容、设备、操作流程等具体信息。
2）维修任务执行管理：在设备维修过程中，维修人员可以通过个人视频实时拍摄和传输工作过程。网络运维中心技术管理人员可结合系统显示信息，远程指导现场人员进行维护操作。运行结束后，相关数据和维修操作信息将上传到智能维修管理系统中，便于专家知识库的优化和设备维修过程的有效控制。
4.6建立基于云平台的轨道交通智能运维管理系统
城市轨道交通系统通常由多条线路组成。各专业提供线路级设备维修保障体系，具备分专业维修能力。随着城市轨道交通线网规模的不断扩大，城市线网级轨道交通系统应运而生，促进了多线多专业综合运维管理系统的建设。云平台按照集成粒度分为以下两种场景：
1）单线多专业平台：各专业分布式处理，基于场景故障分析，综合分析多专业数据之间的相关性，借助云平台分布式数据框架，为智能运维提供全面的跨专业数据服务支持。
2）多线制网络集成平台：多线多专业数据量呈线性扩展，设备数据量和维度呈指数级增长。多线-线-线网络集成平台能够全面反映设备状态和线路特点，提供城市一体化和网络级数据服务支持，实现设备维护的大数据管理。
云平台在智慧城市轨道交通多线多专业运维管理系统中的应用，可以实现多系统信息资源共享，促进多维信息融合，有效解决多系统运维数据分散和信息孤岛问题。全面感知、深度关联、智能分析，可以促进城市轨道交通运营维护管理数据的集成与聚合和价值挖掘。
结论
综上所述，随着时代的不断进步和科学技术的不断发展，相关人员应充分实现大数据在运营管理中的应用。首先要注重信息平台建设，完善相关设备，注重数据的收集整理，逐步完善各个环节。只有这样，才能充分发挥大数据的作用，促进城市轨道交通运营管理的发展。
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