法国国营铁路公司机车辆维修体系实现数字化转型升级

    【《IRJ》2020年第6期报道】随着物联网、传感器等技术的发展，法国国营铁路公司（SNCF）将机车车辆养护维修方式从定期维修转变为远程诊断、状态修和定期修相结合的策略，新策略不仅能降低维修成本，同时还大幅提升了机车车辆的可靠性、可用性和服务质量。相关策略和技术已经运用到在巴黎运行的庞巴迪Spacium通勤电动车组的养护维修中。

　　SNCF通过故障/状态代码、计数器，以及位置、时间、运行图等相关参数，提高了机车车辆可用性，并对改善性维修、系统预防性维修和运行状态下的维修策略进行了整体优化。通过设置特定的公式和过滤条件，不仅可以准确接收故障警报，还可以了解设备当前的健康状态，有助于合理安排改善性维修计划；通过计数器提供的直接信息，可计算剩余使用寿命，并对预防性维修步骤进行调整；通过各种渠道收集的数据可制作成动态仪表板，进而为维修决策提供支持。采集的数据除用于远程诊断外，还可进行分析对比，通过计算将每个系统/子系统划分为几个临界级别，以确定系统的老化程度。此外，还可将每个指标都与存储在数据库中的参数相关联，使用这些指标和参数可以计算系统的健康状态，并用于维修决策。

　　SNCF所采取的状态修流程如下：首先，利用列车网络或车载/轨旁传感器记录下测量数据，并通过物理服务器/云服务器传至轨旁设备。随后，原始数据会得到过滤和处理，以便将采集到的数据转化为健康指标，并得出预诊断结果。预诊断结果将转化为维修人员和列车调度人员可以理解的维修单。这些维修单将在信息系统中进行分配，并且可以通过特定的工具实现可视化。迄今为止，压缩机、乘客通道、厕所、供暖通风和空调等子系统，均已实现状态维修。

　　SNCF新的维修策略结合了预防性定期维修和状态维修的特点，以提高系统的安全性和可靠性，并降低定期维修的频率。事实上，一些预防性的定期维修任务是不能取消的，主要包括监控系统无法发挥作用的部件、功能和故障模式，这些任务需要人工干预，例如润滑或目视检查。为此，SNCF首先明确了采用实时监控和数据分析可以进行维修的任务范围，然后对维修计划进行重组，将前者包含的任务分为一类，其他任务则分为另一类。最后通过数据分析得出“相互关联”的可追溯性任务以及预先确定的维修作业，并将其纳入预防性计划维修流程。为方便流程管理，所有处理后的信息都被集中起来，并呈现在可视化工具中，从而为决策提供支持。例如，使用特定的图案和颜色代码代表整个车队，用方块代表每列列车，方块颜色表示系统的临界级别，方块大小表示完成特定维修所需的作业时间。

　　数字化改变了SNCF机车车辆养护维修的方式。SNCF大约有250列庞巴迪Spacium电动车组在巴黎及其郊区运行，过去5年采用了新维修策略后，根据记录的机车车辆性能数据显示：动车组故障数量减少了一半；检修段的动车组出入数量增加了30%，每个检修段可以多维修2列列车；因维修停止运营的动车组数量减少了20%，维修成本降低了20%。此外，这种新的维修策略还可利用数据来监控基础设施的状态，这为基础设施维修带来了巨大潜力。

　　                                                                                       （来源：中国铁道科学研究院集团有限公司科学技术信息研究所）