数据驱动列车运维新模式

在地处慕尼黑郊外的Allach机车厂，常常进行与列车相关的数据分析。自2014年开始，西门子交通数据服务中心落户于此。在这里，专家们携手铁路服务中心，通过分析与交通有关的复杂数据流，帮助客户优化其运营。

西门子交通数据服务中心（MDS）负责人Gerhard Kreß被列车所包围——既有真实的列车，也有虚拟的列车。他面前的显示器上，是一张列车示意图。在MDS的开放式办公室内，挂着一张白板，白板上用红笔和蓝笔写满了描述列车运行的公式和方程。向窗外望去，Kreß能看到慕尼黑郊外Allach工业区鳞次栉比的屋顶，在这里，西门子正在建造Vectron型机车。自2015年10月起，这里也是维修和保养机车的地方——与铁路服务中心相距仅三节火车车厢。通向列车维修车间的，不只是两条轨道，还有两个世界：虚拟世界和现实世界。

数字化转型

来自欧洲及其他非欧盟国家的机车、高铁和当地列车的数据流汇聚在MDS。通过分析这些数据，MDS的20位程序员、数据库专家和项目执行经理，为铁路领域开发数据驱动型服务，在实时列车监测、磨损和组件故障预测以及复杂列车问题分析等方面遥遥领先。

Kreß说，“在列车驶入服务中心之前，我们已经知道需要做些什么。”这最大限度地提高了列车的可利用率。Kreß补充说：“我们是在2014年年中才开始组建这支团队。开始并不容易，我们急需数据分析专家。”

数字化转型为铁路技术发展定下了基调。传统上，列车保养包括了定期在运行中心对列车进行检查、解决显而易见的问题，以及维护机器，数字技术在这些领域开启了通往更高层次服务的大门。远程或本地采集的传感器数据、报错消息和日志文件，为MDS员工提供了前所未有的详尽的列车信息。

位于Allach的西门子铁路服务中心。

西门子提供的高级数据分析系统确保了RENFE运营的Velaro E高速列车可靠运行。

数十亿个数据点

事实上，数字技术为专家提供的远不只是关于诸如速度、制动性能和里程等标准变量的信息，也提供了诸如压缩机表现、所挂车厢重量以及自动控制过程状态等其他信息。不仅如此，轨道质量、梯度和坡度，以及运行期间的天气条件等信息，也与铁路网络中的列车发车频次一并记录下来。Kreß说，“未来的交通业务里，单单列车并非决定因素。对于客户而言，关键在于列车的生命周期成本及其高效使用。只有借助从列车、基础设施和运行中得来的捆绑数据，才能取得成功。”

所有这一切形成了一片名副其实的数据汪洋。一个100节车厢的车队每年可产生约1,000到2,000亿个数据点。这只是开端。通过分析这些数据，Kreß和他的团队在探寻有意义的规律模式。譬如，运用由此获得的知识，MDS可以优化运营维护。例如，在高速运转下，变速箱轴承会发生严重磨损，MDS可以提前至少三天预测出问题，从而能避免发生故障，提高列车可利用率，节省费用。