s7-200SIMATIC控制器模块

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高速且可靠

实现这种举措的背后，是MDS团队开发的能够分析交通系统数据的预测模型。数据分析首先利用常规机器学习算法，来评估各种类型列车提供的传感器和基础设施数据。这个过程要求深刻理解不同系统之间的深层关系。这些信息可以从列车工程师、列车制造商以及在Allach新成立的铁路服务中心的员工等处获得。

从西班牙国家铁路公司（Renfe）运营的往返于马德里和巴塞罗那之间的高铁线路，便可以看出这项服务是多么有效。在这条线路上，Renfe面对的竞争来自一条航空路线。这条线路火车要用两个半小时，而飞机只用1小时20分钟。然而，Renfe保证，如果火车晚点15分钟或更长时间，将向乘客全额退款。为了保证这种高度可靠性，Renfe与西门子联手创办一家合资企业，对列车进行高级数据分析。其结果是，约2,300次列车运行服务中，仅发生了一次与技术问题有关的重大延误。

譬如，在机车挂上车厢的状态下，虽然报错显示制动失灵，但可能这是正常情况。有了这样的知识，模型便可以区分重要因素和次要因素，并识别因果链。得益于这种方法，短短一年之后，Kreß和他的团队已经在运用具有高度可靠性的预测模型。

西门子交通数据服务中心（MDS）负责人Gerhard Kreß。

高级算法帮助Gerhard Kreß及其同事预测何时可能发生潜在故障。

得益于这些信息，铁路服务中心主任Martina Stöttner和她的团队可以制定维修计划，同时列车仍保持正常运行。

当列车抵达服务中心时，保养措施已准备就绪，只待执行。

其结果是大大提高列车的可利用率。

在坐落于慕尼黑Allach区的西门子数据服务中心，Helge Aufderheide博士（左）和Gerhard Kreß（右）在讨论分析数据。

一列Vectro列车在挪威行驶。这列列车的模块化结构是世界首创。

从大数据到针对性解决方案

交通数据服务中心还有一个优越性：它不仅能利用不同铁路车队提供的数据，而且可以运用不同运行条件的相关信息——不论这些车队是在德国、西班牙，还是在俄罗斯。所有这一切都可以帮助提高列车的可靠性。对于小规模运营商，这也是有利的，因为它们可以利用MDS服务来降低风险。Kreß说：“故障和磨损预测、错误诊断，以及精心制定的维护周期计划等，这些只是开始。在未来，铁路服务中心将能够下载列车的完整数据库——就像现在对飞机所做的那样，以便审核数据，排查异常。”

总而言之，归功于数据分析，MDS为其客户创造了非凡的附加值。这也为西门子交通集团带来决定性竞争优势，而对于西门子来说，它代表着其在数字化企业转型的路上又迈出重要一步。然而，实现这一点的根本原因在于数十年来西门子已经积累了深厚的关于列车及其维护的知识——位于Allach的铁路服务中心每天都要运用这些技术专长。Kreß指出，“作为一个独立的机构，MDS当然没有那么大的力量。最终，得有人拿起工具来干活。”