数字化技术在城市轨道交通运维管理中的应用分析

马友松

身份证：340421198008100611

摘要：随着国内城市轨道交通路网规模持续扩张、线网结构日趋复杂，传统依靠人工巡检、定期维保、经验研判的运维管理模式，逐渐暴露出效率偏低、隐患识别滞后、数据碎片化、运维成本居高不下等突出问题，难以适配现代化轨道交通安全、高效、精益化的运营需求。数字化、智能化技术的普及应用，为轨道交通运维模式转型升级提供了核心支撑。本文立足于城市轨道交通运维管理现状，系统分析传统运维模式存在的短板，阐述大数据、物联网、BIM、人工智能、数字孪生等数字化技术的应用逻辑与实施路径，探究数字化技术在设备状态监测、故障智能诊断、运维流程优化、全生命周期管理、安全风险防控等场景的具体应用价值。

关键词：城市轨道交通；运维管理；数字化技术；智慧运维；全生命周期

一、引言

近年来，我国城市轨道交通建设进入网络化、规模化、高质量发展新阶段，各大城市地铁线路持续加密，运营里程逐年攀升，轨道交通已成为城市公共交通的核心载体，直接关系城市运转效率与市民出行安全。随着轨道交通设备服役年限增加、路网负荷持续提升，车辆、轨道、供电、信号、机电等系统设备运维压力持续增大，传统运维管理模式的局限性逐步凸显。长期以来，城市轨道交通运维多采用人工巡检结合周期性检修的管理模式，检修工作依赖工作人员经验，设备状态数据采集不连续、不全面，故障预判能力薄弱，往往在设备出现明显故障后才开展抢修工作，不仅影响线路正常运营，还容易引发安全隐患，同时造成人力、物力资源的浪费，运维精细化水平难以提升。

二、城市轨道交通传统运维管理现状及短板

2.1 传统运维管理模式现状

当前部分城市轨道交通运维仍以传统模式为主，核心分为定期检修与故障抢修两大模块。定期检修按照固定周期、固定流程开展设备巡检、保养、零部件更换工作，依据行业规范与运维经验制定月度、季度、年度检修计划，覆盖轨道、车辆、供电、信号、通风给排水等全套机电设备系统。故障抢修属于被动式运维模式，在设备出现故障报警、功能异常或运营中断后，运维人员赶赴现场排查故障、完成修复，保障线路恢复正常运营。整体运维工作以人工作业为主，数据记录、隐患统计、台账整理多依靠人工填报，管理模式较为粗放。

2.2 传统运维模式核心短板

首先，运维预判能力不足，被动运维隐患较多。传统周期性检修模式缺乏对设备实时运行状态的精准研判，仅依靠固定周期开展维保工作，极易出现“过修”或“欠修”问题。状态良好的设备被频繁检修，造成资源浪费；存在隐性缺陷、性能衰减的设备未被及时发现，长期带隐患运行，极易引发突发故障，干扰轨道交通正常运营秩序。

其次，数据碎片化严重，无法形成闭环管理。传统运维模式下，设备巡检数据、故障记录、检修台账、设备参数等信息分散存储于不同部门、不同系统，数据标准不统一、互联互通性差，无法实现数据整合分析与复用。运维工作缺乏数据支撑，难以精准研判设备性能衰减规律、故障高发点位与隐患演化趋势，运维决策多依赖人工经验，科学性、精准度不足。

三、核心数字化技术在轨道交通运维中的应用场景

3.1 物联网感知技术，实现设备状态实时采集

物联网技术是轨道交通数字化运维的基础支撑，通过在轨道线路、隧道结构、列车车体、供电设备、信号设备等关键部位布设温度、振动、位移、电流、电压、应变等智能传感终端，实现轨道交通基础设施与机电设备运行数据的全天候、自动化、高精度采集。相较于传统人工定时巡检模式，物联网感知体系可实现24小时不间断监测，实时捕捉设备运行的微小参数变化，精准记录设备运行状态，杜绝人工巡检漏检、滞后问题。采集的海量实时数据可同步上传至运维数据平台，为后续数据分析、故障研判、策略优化提供完整的数据支撑，实现运维监测从“人工定时”向“全域实时”转型。

3.2 大数据分析技术，支撑精准运维决策

轨道交通运维产生的数据具备体量庞大、类型多样、时效性强的特点，大数据技术可实现海量运维数据的清洗、分类、整合、分析与挖掘。通过对设备历史故障数据、实时运行参数、检修记录、环境数据、客流数据进行多维关联分析，能够精准总结不同设备的故障发生规律、性能衰减周期、隐患高发场景，打破传统经验运维的局限性。运维管理人员可依托大数据分析结果，动态调整检修周期与维保方案，针对高风险设备、高频故障点位开展重点精细化运维，对状态稳定的设备合理延长检修周期，有效规避过修、欠修问题，在保障安全的前提下大幅降低运维成本，实现“数据驱动决策”的精准运维模式。

四、当前数字化运维应用存在的主要问题

4.1 技术融合程度不足，应用场景较为单一

目前多数城市轨道交通数字化运维建设仍处于初步阶段，数字化技术应用存在碎片化问题，各类技术独立应用、联动性差，未形成一体化技术体系。部分项目仅简单布设传感设备、搭建基础数据平台，仅实现数据采集与简单展示功能，大数据分析、人工智能预警、数字孪生仿真等高端功能未充分落地。数字化应用多集中于设备监测环节，在运维计划优化、资源调配、风险预判、全生命周期管理等核心场景应用不足，技术赋能效果未充分发挥。

4.2 数据标准不统一，数据共享利用率低

轨道交通运维涵盖车辆、轨道、供电、信号、隧道、机电等多个专业系统，各系统原有运维平台建设时间不同、技术标准不一，数据格式、统计口径、存储方式存在较大差异，形成大量数据孤岛。跨专业、跨部门、跨线路的数据无法高效互通共享，海量运维数据难以整合分析、深度挖掘，数据价值无法充分释放，严重制约数字化运维精准决策能力的提升。

五、数字化技术赋能轨道交通运维管理的优化对策

5.1 深化多技术融合，构建一体化智慧运维体系

依托物联网、大数据、人工智能、数字孪生技术，搭建一体化、全流程的轨道交通智慧运维平台，打破单一技术应用局限，实现多技术协同赋能。以物联网感知为数据基础，以大数据分析为决策支撑，以人工智能为预警核心，以数字孪生为可视化载体，打通设备监测、故障预警、工单派发、检修施工、验收归档、台账更新全流程数字化闭环。同时拓展数字化技术应用场景，覆盖设备全生命周期管理、安全风险管控、运维成本管控、人员绩效管理等多个维度，全面提升运维管理智能化水平。

5.2 统一数据标准，打通数据共享壁垒

结合轨道交通行业数字化运维规范，统一各专业、各系统运维数据采集、存储、传输、统计标准，规范数据格式与接口标准，破除数据孤岛。搭建全域数据共享中心，整合车辆、轨道、供电、信号、环境、运维台账等多维数据，实现跨部门、跨专业、跨线路数据互联互通。同时建立数据安全管控机制，规范数据调取、使用、存储流程，保障运维数据安全，充分挖掘数据价值，为运维决策、技术优化、风险防控提供全面的数据支撑。

六、结论

城市轨道交通运维管理的数字化、智能化升级是行业高质量发展的必然趋势，也是解决传统运维模式效率低、预判弱、成本高、隐患多等问题的核心路径。物联网、大数据、人工智能、数字孪生等数字化技术的深度应用，彻底重构了轨道交通运维管理体系，实现了设备状态实时感知、故障隐患智能预警、运维决策数据赋能、运维流程闭环管控，推动运维模式从传统定期检修、被动抢修向精准预判、主动维保、精益管控转型，有效提升了轨道交通运维的安全性、高效性与经济性。

当前轨道交通数字化运维建设仍存在技术融合不足、数据共享不畅、复合型人才短缺等问题，需要通过深化多技术融合、统一数据标准、完善人才体系、分步迭代升级等措施持续优化。未来，随着数字化技术的持续迭代与深度落地，城市轨道交通运维管理将逐步实现全面智慧化、精细化、标准化，为城市轨道交通路网安全、稳定、高效运营提供坚实保障。

参考文献

[1] 交通运输部. 智慧交通建设总体技术指南[Z]. 2023.

[2] 李明远. 数字化技术在城市轨道交通运维中的应用研究[J]. 铁道工程学报,2024,31(02):89-93.

[3] 王浩宇. 基于数字孪生的轨道交通设备智慧运维体系构建[J]. 城市轨道交通研究,2023,26(09):178-182.

[4] 张泽宇. 大数据技术在地铁运维故障预警中的应用分析[J]. 现代城市轨道交通,2024(03):67-71.

[5] 陈嘉琪. 城市轨道交通传统运维与智慧运维模式对比研究[J]. 工程技术研究,2023,8(15):112-114.

...