王菁 胡广胜 刘英
中车青岛四方机车车辆股份有限公司，山东 青岛 266111
摘要：目前我国轨道交通的高速发展，一方面极大地提高了我国铁路旅客运输能力；另一方面由于轨道车辆运行速度高，对其质量要求也越来越高，关键零部件的质量变得尤为重要。轨道车辆产品全生命周期过程严格质量控制，保证履历档案记录的完整性和可追溯性，建立拥有结构化数据存储、灵活的数据检索和查询等功能的车辆“一车一档”履历档案事在必行。
关键词：轨道车辆；一车一档；全寿命周期；履历档案
一、引言
轨道车辆是高新技术的集成体，车型多、技术含量高、运用环境复杂。车辆检修更是其全生命周期管理的重要组成部分，是安全运营的基本保障。依附车辆全生命周期会产生大量的新造、运用、检修等业务履历档案数据，这些数据以时间为维度，隐含着车辆的设备状态、运用规律、检修问题、故障发生规律等信息。这些信息伴随车辆的全生命周期存在，甚至在所依附的车辆报废后，依然可作为历史履历档案数据保留，作为各种潜在规律统计、分析的基础。
目前,多数主机企业未建立涵盖设计、图纸、通知、型号、批号、修程、配件信息等全部内容的车辆档案管理系统。以轨道车辆检修为例，在执行具体的检修作业时，车辆的技术状态现状与检修部门所掌握的技术状态履历信息不匹配。同时车辆全生命周期履历档案数据多分阶段、分过程、分区域的分散保存在公司不同部门，各数据之间关联弱，造成车辆全生命周期过程流转应用时出现信息断层、漏失、孤岛等现象，极大影响了车辆检修的工作效率和检修质量水平。
二、工作目标
轨道车辆“一车一档”履历档案管理系统，通过与主机企业各信息化系统集成应用，以及相关用户在线人工维护履历数据，可实现对轨道车辆“一车一档”履历档案数据的快速检索和查询。
1.按车列号检索查询：系统用户通过输入车辆编组列号即可快速检索出涉及该列号的技术履历档案数据和过程履历档案数据；
2.按物料序列号或编码查询：系统用户通过输出物料序列号或编码即可快速检索出涉及该物料序列号或编码的技术履历档案数据和过程履历档案数据；
3.组合查询：系统支持用户按车号、车型、项目代号、物料编码、技术变更通知号等不同维度组合快速检索查询相关履历档案数据；
三、数据范围
“一车一档”覆盖“设计－新造－交车－运营－检修－退役”的车辆全生命周期过程，应实现履历数据结构化存储、系统规范化管理并实时更新维护，为车辆全生命周期各业务环节管理分析应用提供数据支撑。
根据轨道车辆全生命周期各阶段特点，共分为车辆新造过程、运营过程和检修过程三大阶段，其全生命周期履历档案数据范围包括但不限于如下类型：
1.需求数据：主要包括各类法律法规和标准要求、研制总要求、各系统/分系统研制要求、检修规程、检修供货技术条件等；
2.研发数据：主要包括风险分析数据（FMEA等风险分析报告）、保障性分析数据（LSA保障性分析报告）、设计图纸模型、各类产品设计报告、设计评审报告和归零报告等；
3.仿真试验数据：主要包括试验大纲、试验手册、各类研究试验和型式试验报告、仿真验证分析报告等；
4.工艺数据：主要包括新造和检修工艺策划方案、新造和检修工艺路线、新造和检修工艺作业指导书、新造和检修工艺卡片等；
5.生产制造数据：主要包括生产装配产品批次、产品参数、质量检验标准、试验记录、不符合处理记录、和质量检验记录等；
6.维修保障数据：主要包括用户手册、各类技术出版物，车辆运用基础信息，零部件更换信息，故障诊断和处置信息等；
7.供应商的相关数据：主要包括供应商的基础信息、相应物料编码和供货质量、零部件产品批次和产品参数，质量检验标准，不符合处置信息等；
8.计量检定数据：主要包括计量设备明细和相关检定等状态数据。
四、解决方案
基于主机企业信息化应用及规划现状，结合车辆“一车一档”履历档案管理系统建设目标，逐步实现各系统接口开放和信息关联、实现“一车一档”信息全覆盖。
利用运营大数据平台抽取各系统数据，以新造/检修项目WBS与车型代号、车号的关联关系为纽带，对设计数据、工艺数据、制造数据、质量数据、运用数据、检修数据等一车一档相关数据落地存储，并在大数据平台之上建立一车一档综合应用，实现技术履历以及过程履历的存储和综合检索应用。
技术履历档案数据，主要包含动车组新造和检修过程产生中的各类技术履历档案数据，其数据可以车型或项目代号为对象进行收集、存储、流转和检索应用，其存储结构和展现形式同产品设计 BOM 结构形式一致，确保数据来源的唯一性。
过程履历档案数据，主要包含动车组新造、运营和检修过程中产生的各类履历档案数据，其数据以列号为对象进行收集、存储、流转和检索应用，其存储结构和展现形式同产品制造实物 BOM 形式一致，确保数据来源的唯一性。
一车一档系统通过运营大数据平台，统一采集各系统相关数据，对抽取的数据进行整合、清洗、关联、分析或汇总，提供检索查询和应用分析支撑。可以将一车一档数据依据不同维度分为各自不同的类型，主要从5个维度对数据类型进行：
维度一、根据数据结构分为结构化、半结构化、非结构化数据；
维度二、根据数据实时性分为流式数据、非流式数据；
维度三、结合数据源采集处理情况将数据分为离散数据源，已具备数据采集系统；集中采集数据源，已具备采集及预处理能力；离散数据源，无数据采集系统；
维度四、根据数据的业务属性，结合业务数据采集需求，数据采集主要为技术履历数据、过程履历数据以及其他数据，如用户动车运营状态数据。
维度五、根据数据采集量将采集数据分为：全量数据、增量数据、常量数据。
系统技术架构共分为三层架构：
数据采集层：提供必要的ETL管理工具支撑对五大核心业务系统的数据采集工作。通过持续梳理和优化动车组全生命周期过程中所应用的记录表单，逐步固化及标准化使用，同时明确数据格式、采集方式、流转途径等标准要求。通过数据主动拉取和推送的方式实现数据统一采集，所有履历档案数据采集过程中都必须实现车型、项目号和列号的规范化属性控制和结构化存储。
平台层：中间层为运营大数据中心，提供大数据基础服务功能，集中存储五大系统采集上来的数据，主要包含动车组技术履历档案数据和动态更新的动车组过程履历档案数据。数据存储主要将采集的数据分类保存，提供按主题，维度等的分类存储，以保证数据利用的准确和及时。对周期性数据、实时流数据、非结构化数据进行处理，形成各种创新数据，如对外提供批量数据服务，同时可对各类实时数据进行实时计算后，对外部提供实时事件服务。另外系统提供基于Hadoop生态平台技术的大数据处理组件，以实现海量一车一档数据的快速存储、流转和检索应用。
应用层：在大数据平台之上建立综合检索应用，提供以车型、项目号或列号的检索条件快速查询该动车组的全生命周期履历档案数据，为故障诊断和检修方案制定提供及时有效的履历数据支撑。
五、结语
该车辆“一车一档”履历档案管理系统主要为主机企业构建一个覆盖车辆全生命周期的履历档案，为车辆检修及售后运营故障处理、售后运营维护、快速检修实施等工作提供履历数据参考和分析诊断应用，所以大部分履历档案数据均直接与其他业务过程信息化系统实现集成交互应用，避免数据重复采集，同时根据其他信息化系统应用的不足，系统增加了部分数据的具体业务流程处理等功能。
参考文献：
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