高速动车全生命周期履历研究

高速动车全生命周期履历 研究

卞鹏宇 陈杰 赵春晨

中车唐山机车车辆有限公司 河北唐山 064000

摘要：当今高速车辆品种越来越丰富，产量持续提升，产业高速发展，然而在高速车辆迅猛发展的同时，车辆的履历管理仍是停留在纸面上的、狭义的检验记录管理，信息的关联性不强、覆盖面不广、无法作为结构化数据应用是其最大的缺点，使得数据仍停留在纸面上无法统计、无法分析，致使产品的追溯变得十分困难。本文探索了一种高速动车组全生命周期履历数据的管理模式，针对履历数据的来源、需求和应用场景，建立项目全生命周期履历信息化管理体系，将存储在不同信息化系统中的数据高度集成和结构化，实现不同业务维度和权限范围查询与使用功能，实现全生命周期履历数据一车一档功能，实现履历的技术状态管理功能，实现全生命周期履历的归档应用、车辆交付应用、故障分析应用功能。

关键词：高速动车 全生命周期履历 信息化

1.现状分析

铁路客车产量在持续提升，产业在高速发展。然而，在大规模发展的背后，也隐藏着许多问题，其中最困扰公司的是车辆产品质量问题，车辆在生产中、运行中总是会出现各种问题，影响运行安全。如果带有质量隐患的车辆进入运营阶段，就会给乘客带来很大的危害。所以，如何对车辆整体质量进行有效、科学的控制，就显得尤为重要。 为了适应铁路行业的快速发展， 提高公司产品的质量和市场竞争力，产品应引入全生命周期履历管理机制。一列客车，从产品设计开始，经过市场、设计、制造、运维和检修这一系列过程，构成了车辆的全生命周期过程。产品全生命周期履历信息主要用于建立产品质量档案信息，通过建立每一产品的档案信息，查询产品出厂前每个产品单元的初始配置和出厂后的最新配置，从而追溯产品单元的配置情况、应用技术文件版本、现场使用过程中的更换记录、备品数量等历史信息，为产品的质量管理提供依据，为管理决策提供科学、及时、准确的数据支持。

2.开展质量控制的信息化管理

2.1履历数据梳理

对产品的市场、设计、采购、制造、运维、检修六大阶段进行梳理，识别产生质量数据的业务与系统；以业务为抓手，以需求为目标，规划、整理质量数据的收集范围与属性，从而确定车辆基础信息、配置状态、配件更换、技术通知、工程更改、新造作业记录、检修作业记录、厂内质量问题、厂外售后故障、周期性维护共十项数据。同时，开展质量数据标准化、数据应用规范化和数据存储数字化的工作。从数据名称、格式、标准、级别等角度，对产品的市场、设计、采购、制造、运维、检修六个阶段的质量数据进行分析、梳理，形成质量数据全局外视图与数据统计表与质量数据的标准。通过数据标准的制定将质量数据变为质量资源，为履历数据的贯通与应用奠定基础。

2.2履历数据贯通-四码合一

为确保形成整车的质量履历信息，以生产中车体钢号作为唯一不变的编号，各阶段车辆进入时，将车辆顺号对应的钢号进行记录，串联出整列车的相关信息。通过进车匹配实现项目号、车辆流转码/BOM展开号、车辆钢号及列车出厂编号的“四码合一”，将车辆配置状态、配件更换、技术通知、工程更改、新造作业记录、检修作业记录、基本信息、周期性维护、厂内质量问题、厂外售后故障十个维度的质量数据高度集成，为质量履历的生成奠定基础。

2.3履历查询结构

产品履历可按照车辆结构查询，在车辆新造、运维和检修各阶段车辆实现四码合一的基础上，通过车辆号与各项业务数据的关联关系，实现履历数据按照产品类型、项目、列、辆的结构化查询。同时，也可按构型结构查询，在按列、辆匹配进行数据贯通的基础上，通过在各业务维度中预留构型码字段，实现履历数据按照整车、系统、子系统的构型结构进行数据查询。

2.4履历应用

针对履历数据的查询，产品履历可从列辆与构型两个角度，车辆基础信息、配置状态、周期性维护等10个维度，支持运维、检修、PHM、RAMS、质量管理等多业务进行数据查询，实现数据的高度集成共享。针对质量问题的分析，产品履历可提供车辆基础信息、配置状态、周期性维护等10个维度、305个字段信息，助力产品质量问题的分析、整改和产品质量的提升。针对质量数据的统计，全生命周期履历可为信息化分析系统提供市场、技术、采购、制造、运维五大阶段中大量的信息化、结构化数据，可实现产品全过程的质量大数据挖掘，以质量数据驱动产品质量提升。

3.全生命周期履历系统应用场景

履历应用-数据查询

全生命周期履历信息查询系统可支持动车产品、碳钢产品与城轨产品的履历信息查询，为技术管理人员、质量管理人员、运维人员、检修人员、生产管理人员等多角色提供囊括车辆基础信息、配置状态、配件更换、技术通知、工程更改、新造作业记录、检修作业记录、厂内质量问题、厂外售后故障、周期性维护十个维度的数据，实现数据的高度集成共享。

履历应用-质量问题分析

产品履历可为质量分析提供车辆基础信息、配置状态、周期性维护等10个维度、305个字段信息，助力产品质量问题的分析、整改和产品质量的提升。

履历应用-多系统数据应用

通过全生命周期履历系统对数据的标准化与集中展示，搭建了16个数据模型，向RAMS系统提供数据模型12项，向LCC系统提供数据模型2项，为全生命周期管理其他功能系统的应用奠定了坚实的数据基础。

履历应用-质量问题统计

不同人员对质量问题的统计分析需求不同，在履历数据的基础上，实现车辆基础信息、配置状态、配件更换、技术通知、工程更改、新造作业记录、检修作业记录、厂内质量问题、厂外售后故障、周期性维护十个维度数据的结构化提取，利用充足的履历数据针对不同的角色设置不同的统计分析逻辑，用各个角色“想知道”、“能听懂”的语言去协同配合其进行管理聚焦，进而达到质量有效控制的目的。

履历应用-技术状态管理

在全生命周期履历管理的基础上，可通过配属号、车辆顺号、车辆钢号对配置信息进行查询和动态管理；可按通知、按车辆、按工位、按状态对其进行监控和管理。使离散的数据通过不同的分析模型进行加工处理，满足不同的技术状态管理需求。

4.结语

经过数字化质量检验近些年的前展后延，质量数据已覆盖了产品的市场、设计、采购、制造、运维、检修等阶段，涉及多个信息化系统平台，这些均为质量数据的范围划分与整理提供了可能性，也为全生命周期履历的建设奠定了坚实的基础。实现了车辆基础信息、配置状态、配件更换、技术通知、工程更改、新造作业记录、检修作业记录、厂内质量问题、厂外售后故障、周期性维护十项数据的数字化存储与结构化查询。实现了不同业务维度和权限范围查询与使用功能，实现了全生命周期履历数据一车一档功能，实现全生命周期履历的归档应用、车辆交付应用、故障分析应用功能。

参考文献:

1.《高速动车组全生命周期履历管理系统应用》,文志永，郝伟，33-35.

2.《基于“技术状态履历与设计要素矩阵”方法的产品技术状态“1+1”管理实践》,刘财芝，林树茂，30-33.

作者简介：卞鹏宇，男，汉族，1991-12-08，河北省唐山市人，大学本科学历，中级工程师，研究方向：质量信息化。

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