大数据在机车检修行业的探索与应用

大数据在机车检修行业的探索与应用

常永清

中国铁路济南局集团有限公司调度所   山东省济南市   250101

摘要：由于信息技术的飞速发展，大数据技术能够有效地对数据进行有效地处理，因而在各个行业中得到了广泛的应用。针对大数据技术，2015年国家出台了一项专项治理措施，突出了大数据技术在我国的应用。随着我国铁路机车维修行业的快速发展，内车检修的数量每年都在增长，检修数据也呈现指数性增长，传统的维修方式已无法适应目前内燃机车检修行业的信息管理需求，因此需要将大数据技术应用到机车检修行业，来提高内车检修行业的质量。

关键词：大数据；机车检修；探索与应用

引言

在信息技术飞速发展的今天，人们对大数据、物联网等先进技术进行了深入的探索。大数据技术在初期的应用，主要是利用一种新的数据采集方式，对海量的数据进行全面的分析，利用大数据技术，将海量的数据信息传输到后台，形成一个虚拟的数据库，以确保数据的真实性和安全性。由于没有经过后台的处理，所以保存的都是最原始的，无法直接显示出机车的信息，而且各种数据都是独立的，无法被维修人员使用。随着国家综合国力的不断增强，大数据处理技术的发展也日新月异，它的发展方向是：随着各个行业的数据和信息的快速增长，虚拟数据库中的数据资源也在不断的增长，随着大数据技术的不断发展，越来越多的人开始关注它的发展。目前，大数据技术已广泛地用于各个行业的数据处理，对行业的发展起到至关重要的作用。要使顾客满意，就必须根据顾客的实际需要，根据顾客的实际需要，添加对顾客的体验进行优化，并对其进行即时反馈，以达到顾客的需要。

1大数据在机车检修行业的融合

随着内燃机车维修领域信息化技术的不断深入，内燃机车维修工作将会产生大量的维修信息，其中包括故障分析、内燃机车使用寿命信息、车载信息、装配线信息等信息，这些信息可以直观的反映内燃机车检修内容。对以前的内燃机车维修情况进行了分析，发现上述资料所涵盖的范围越来越广，可以形成多个方向的维修管理体系。从宏观上看，只要在机车维修时，所提供的资料资料的可信度和可信度都符合使用要求，经过分析、处理，就可以得出机车的维修资料，并根据需要对数据模块进行针对性的分析，得出机车品质及性能的变化。根据对过去的内燃机车维修行业的研究，可以看出，传统的维修方式是将各种维修资料进行汇总，由专业的维修人员对数据的变化进行分析，从而得出正确的结果。维修人员在进行内燃机车维修工作时，可以从以往的工作经验中，归纳出机车容易发生故障的部位及部位，并制订出相应的处理措施。此外，由于传统的内燃机车维修中存在着大量的数据，维修人员无法对大量的数据进行及时的分析和处理，从而给机车的维修工作带来了困难和工作效率的下降。

将大数据技术运用于机车维修领域，取得了较好的效果，并将其与传统的维修数据进行了比较，得出以下结论：1）大数据技术具有较强的时效性。内燃机车维修工作要求在短期内完成，且存在着各种安全隐患与问题，运用大数据技术进行内燃机车检修，可以实时获得内燃机车检修数据，减少内燃机车检修工作中的选择数据过程，大幅度提高内燃机车检修数据的处理效率。在运用大数据技术进行内燃机车维修时，可以对现有的有效信息与无效信息进行处理，而无需考虑各种数据类型的维修目标，全面地处理各种数据，并将数据进行全面的整理和记录。在这样的数据处理模式下，工作人员可以减少工作压力，积极参与到数据分析中来，从而提升机车维修工作的质量。(2)对内燃机车的维修资料进行全面的搜集。大数据技术在内燃机车维修中的应用，可以全面收集机车运行数据，提高专业技术人员在机车维修过程中的自动化控制和投入。传统的内燃机车数据信息管理模式侧重于内燃机车内部数据的变化，增加了后期维修工作的难度。同时，大数据技术还可以对内燃机车设备运行之外的数据信息进行采集和处理，如内燃机车运行过程中的气候变化、天气状况、地质环境信息、服役时间等信息。可以与内燃机车内外部数据信息相结合，从而提高内燃机车维修工作的质量。

2深度发展内燃机车检修大数据技术的思路

2.1数据来源于采集

(1)智能型装置。大数据技术在机车维修领域的发展，将推动内燃机车维修业务的专业化，而在大数据的深入运用下，将其运用于内燃机车的智能化设备层面，实现更加精确的维修。利用大数据技术，利用先进的传感器，可以实时获取内燃机车内燃机车的内部数据，从而极大地提高了内燃机车的维修工作效率。

(2)智能化的感知和控制。智能感知与控制层是决定机车维修资料精确度的重要环节，它将利用智能传感设备、数控管理设备、可视化设备等设备，对DF7G机车进行实时监测，获取准确的数据，而在未来的发展中，利用射频、二维码等技术对数据进行优化；通过数据的收集和存储，通过网络传输技术来实现数据的无缝对接，从而大大提高了数据的处理速度。在智能感知与控制层面上，利用大数据技术，可以实现DF7G内燃机车外部环境信息的采集，并可实时获取DF7G内燃机车的外部环境信息、人力使用状况等信息。

(3)实施层面。运用大数据技术，可以针对内燃机车检修执行系统的需要，构建一个完整的多系统处理底层，实现对机车维修周期数据的全面分析，以内燃机车智能存储系统数据和质量管理数据为核心，结合内燃机车检修车间执行数据，确保内燃机车检修每个环节数据采集的有效性和科学性，为后期内燃机车检修工作提供参考数据。

2.2数据建模

数据建模是利用大数据技术对机车维修进行综合处理，实现对机车维修过程中的数据进行综合处理，并生成数据模型，使维修数据直观地呈现在维修人员面前。通常，描述性和预测性工作都是以数据分析为主，而描述性工作则是以数据建模为分析模式，对包含的大量数据进行分析，从而归纳出内燃机维修的特点和规律；预报工作的内容是综合分析数据模型，并将以前的资料与资料相结合，得到高精度的预报资料。

2.3数据分析展现

在建立了数据模型之后，通过数据分析，可以根据数据模型的逻辑关系，将各种类型的数据进行分类，这就要求更高的智能系统，以保证系统的逻辑性。一般在使用此类软件时，必须具备如下特点：（1）对无结构的数据进行高精度的处理；(2)独立进行个人资料分析；(3)可以将大量的内燃机车维修资料转化为可视化。基于上述软件特性，目前可以使用的软件有 CartoDB， R软件等。

结语

总之，大数据技术在机车维修领域的应用，取得了很好的效果。随着内燃机车维修事业的迅速发展，大数据技术在机车维修领域的应用越来越广泛，它不但可以有效地提高机车维修工作的效率，而且可以保证机车维修工作的质量，进而推动内燃机车维修行业的发展。

参考文献

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