数字化赋能下地铁车辆架大修计划管理系统集成设计与运行研究

近年来，关于地铁车辆架大修计划的数字化管理问题，国内外已有部分研究与实践探索。在国外，以德国、法国、日本等城市轨道交通系统为代表，其运维体系普遍具有较高的信息化程度。德国柏林地铁将维修管理系统与列车运行调度平台深度集成，通过工序节点智能编排与工期可视化控制，实现了运维协同的最优化管理。

一、地铁车辆架大修计划管理存在的主要问题

（一）计划制定缺乏实时数据支撑

地铁车辆架大修计划的编制通常依赖维修周期、里程统计与人工经验进行预估，存在明显的滞后性和不确定性。在日常运营过程中，车辆的使用状态、载荷波动、线路运行环境等动态信息并未被实时接入计划制定流程，导致维修计划与实际状态脱节。一旦出现突发临修需求或运行参数异常，原有计划很难及时调整，造成资源调配被动，严重时甚至影响列车安全运营。

（二）架大修周期安排不够精准高效

目前多数城市轨道交通企业采用固定周期制进行架大修安排，缺乏针对性判断机制。部分车辆可能尚未达到真实维修阈值即被送修，造成资源浪费；而部分高强度运行车辆未及时纳入修程，又可能埋下安全隐患。此外，车间资源配置、人员排班与维修物资调拨多依赖静态计划，缺乏基于负载与风险的动态协调能力，难以应对突发变动和高峰排修压力，整体维修效率受到制约[1]。

（三）信息流转断层影响协同决策

架大修计划的形成与执行往往涉及多个部门，如运营调度、设备维护、物资采购、人力资源等，但目前各单位之间的信息系统互联程度低、数据格式不统一，缺乏统一平台支撑。工作流程中频繁出现人工填报、信息重录等现象，不仅增加了沟通成本，也造成计划偏差、物资错配等问题。计划管理难以形成“闭环”，执行力与协调性不足，决策层面也缺乏实时的全局感知基础。

（四）缺乏统一平台支撑全过程监管

在架大修计划从制定到落地的全过程中，企业普遍缺乏一套统一的数字化监管平台来进行进度跟踪、资源协调和结果反馈。计划一旦发布，下游执行过程中的工期延误、作业偏差等信息无法高效上报与处理，造成管理部门响应滞后，问题积压，甚至引发连锁性计划紊乱。此外，当前缺乏对历史维修数据的系统归档与分析，经验难以沉淀复用，进一步削弱了计划优化与质量评估能力。

二、数字化集成的架大修计划管理系统集成设计

（一）搭建多源数据融合平台

地铁车辆架大修计划的合理制定，首先依赖于对车辆运行状态、历史维修记录、临修需求、资源供给等多源数据的全面掌握。为此，系统需构建一个多源数据融合平台，集成来自车辆监控系统、资产管理系统（EAM）、人力资源平台、物资供应平台等的数据通道，统一数据标准，实现横向数据互通与纵向数据打通[3]。通过构建数据清洗与结构化处理机制，系统可将原始数据转化为可分析的标准格式，并以车辆为单位建立数据档案，实现车辆状态全生命周期追踪。同时该平台还须具备实时更新能力，确保计划制定时所依托的数据具有时效性与准确性，为后续的智能分析与计划生成提供坚实基础[2]。

（二）建立地铁车辆架大修标准模型库

为了实现架大修计划的科学化与智能编排，系统需构建一套标准化的架大修模型库，对不同车型、不同修程的维修需求进行模块化拆解与量化表达（如图1所示）。该模型库以车辆维修技术规范为基础，结合历史工单数据与专家经验，提炼出维修工序、作业时长、工位要求、关键资源与技术条件等关键指标，并按维修级别、车型结构、系统部件建立分类编码体系，形成可复用、可推演的结构化模型资源库[4]。

图1 地铁车辆架大修标准模型构建流程图

以B型车辆架修为例，可划分出包括“转向架拆解”“电缆检查”“受电弓更换”“车辆动态试验”等共计N个标准工序，每一道工序配置对应的资源需求项（人、工时、备件、工位）、预计作业时长及风险等级，实现维修任务的颗粒化表达。

同时，系统通过设置“资源权重参数”和“风险调整因子”，可对模型中的关键任务进行优先级评估。具体计算可参考以下加权表达式：

作业复杂度指数（CI）=Σ(αi×indicatori)

其中，αi表示第i项指标的权重（如人员数、预计工时、作业风险等），indicatori 表示该指标对应的量化值。该指数可用于计划编排引擎中，实现任务优先级排序与工期冲突调解。

（三）构建维修资源配置数据库

为确保架大修方案的可行性，需要建成涵盖人员、工位和备件三大方面的维修资源配置数据库[5]。人员方面包括技术工人种类、证件资质、工作空闲期、熟练程度等级等。工位方面要记录所能从事任务的类别、设备配置情况、体积大小等。备件方面要列出备品备件库存数量、采购日期、与作业的任务相关性等。所有资源都要有一个独特的号码和关键字符号标签用来搜索并匹配。数据库支持动态刷新机制，当资源状态发生变化（如人员的倒班、物品的进出），整个数据库内的相关记录将会自动更新，使计划制订和实施时刻保持实时准确，提供高效的故障服务和方案实施准确率[3]。

（四）实现基于数据驱动的计划智能编排

在实际的计划生成过程中，系统生成的计划需求对模拟修复作业的布置流程，结合维修作业的标准程序和资源池对工作进行匹配和优化。类似项目管理中的风险预估机制，在制定架大修计划前，需要考虑可利用的资源、任务间的冲突以及装备的负载等情况，来选择主要路径和可能存在的冲突源。为了保证合理高效的顺序安排以及动态可修改工作清单的生成，系统在制定计划时，就要充分考虑四大要素：资源可用性、工序依赖性、时间窗口与优先级评估。这些分析元素是计划智能排序的基础，可以有效地识别资源约束、任务冲突以及实施风险。然后编排引擎使用不同的目标优化算法，结合实际状态的变化信息来制定执行阶段的工作优先排序和动态可修改工作清单。同时系统也融入了PDAP模式，即以维修计划为目标，基于实时数据进行计算，主动调整排程路线，并通过执行反馈来不断优化效率，实现循环派工和智能更新[4]。

（五）自动生成可视化架大修计划清单

在完成任务匹配与计划编排后，系统可基于作业模型与资源调度结果，自动生成结构化的架大修计划清单，并通过可视化平台进行展示。计划清单可按线路、车型、维修级别、时段等维度生成短期计划与中长期计划两个版本，管理者可根据实际需求选取匹配方案。对于运营波动较大的线路，系统支持实时刷新，动态调整排程节点，并通过颜色标识、甘特图等方式清晰呈现任务进度、资源负荷与潜在冲突点。若运维人员对计划排布有特定偏好或业务限制，也可手动干预局部计划，系统会同步评估其影响，并提供优化建议。可视化计划不仅提升了调度透明度，也强化了执行的可控性与计划协同效率。

（六）开展全过程任务分解与调度

在地铁车辆架大修生产计划管理中，系统应依据工序模型和资源配置，对每辆车的作业内容进行模块化划分，形成包含工艺路径、作业时长、人员安排及物资使用的工序包。调度环节不再依赖人工经验，而是由系统依据资源占用状态、维修工位负荷和人员可用时间进行自动匹配，并优先排列关键路径工序，合理安排并行与串行作业节奏。全过程中，系统支持任务状态实时更新，并与进度节点联动形成“动态工期预测”。一旦某节点发生延误，系统将自动重排任务流、重新分配资源，并生成冲突提示，确保整体计划在可控范围内推进。该机制极大提升了临修工作的节奏感、紧凑度和响应效率[5]。

（七） 实施动态监控与闭环管理

架大修计划的可执行性不仅取决于前期编排质量，更有赖于全过程中的动态监控与反馈调节机制。系统可从三个维度实现闭环管理：节点感知、过程追踪和结果反馈。

1.节点感知：系统对各关键工序设置时间阈值与状态节点，通过任务调度模块实时监控工序是否按计划启动和结束。优点是响应快，可实时预警；但需依赖车间作业终端数据完整接入。

2.过程追踪：通过移动工单、人员签到、物料出入库等数据流实现作业流程数字化映射，并自动生成施工日志。优点是数据连续性强；不足在于一线人员数据填报习惯需培养。

3.结果反馈：作业完成后，系统自动比对计划与实际执行偏差，生成进度偏差图、资源占用分析报告，并输出执行绩效指标，供后续优化计划模型使用。优点是形成反馈闭环；但需中后台具备数据处理与解读能力。

三、数字化系统的延伸应用与价值拓展

（一）促进维修资源统筹配置与效率提升

数字化系统上线后最直接的成效之一，体现在维修资源的统筹配置与调配效率的显著提升。以S市地铁公司为例，自2023年上线架大修计划集成管理平台后，通过人员工时、工位排程与物资库存三项数据的打通，实现了维修资源的集中调配。以车辆架修周期为基准，系统自动匹配任务所需技能工种、工位条件和备件供应，并基于历史作业数据计算平均作业时长，实现动态排班。

（二） 赋能运维一体化与计划协同联动

架大修计划系统的建设不仅解决了维修任务的内部排布问题，更在实际运行中推动了运维体系的纵向联动与横向协同。以H轨道公司为例，在2022年完成架大修管理平台与运营调度系统的接口整合后，计划信息可同步至列车运行图调整平台，实现运行安排与维修节点的前置对接。

四、结语

综上所述，地铁车辆架大修计划管理的数智化转型，不仅是提升维修效率与执行力的管理需求，更是城市轨道交通系统适应高密度运营与精细化管控的战略选择。架大修计划的科学编排、资源的统筹配置、执行过程的动态调度与绩效反馈机制，必须依托统一、高效的数字化集成系统来支撑。同时系统建设也需紧贴一线运维实际，构建“模型驱动—数据赋能—预警联动—反馈闭环”的运行逻辑，推动从传统经验管理向平台智能决策转变。

文章来源：《产品可靠性报告》https://www.zzqklm.com/w/kj/32519.html