中国铁路大数据应用顶层设计研究与实践

大数据时代数据成为企业核心资产和提升竞争力的源泉,处在改革转型期的我国铁路为实现提高经营效益、保障运输安全、优化运能效率、提升服务能力等目标,对于大数据技术有着极为迫切的应用需求。阐述我国铁路在大数据时代面临的数据共享困难、数据治理手段缺乏、数据分析能力不足、数据创新应用需求迫切等系列挑战,从铁路大数据发展整体出发提出铁路大数据应用顶层设计的重要性。铁路大数据应用顶层设计划分为大数据基础设施体系、大数据汇集体系、大数据资产体系、大数据治理体系、大数据分析体系及大数据应用体系等6个部分。详细分析铁路行业在客货运输、基础设施检测、动车组管理、工程建设等方面已经开展的大数据典型应用,并给出铁路大数据应用的分阶段实施建议。     

国外铁路大数据研究与应用现状

摘 要:大数据技术是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一次颠覆性革命,"用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新"的时代悄然来临。我国铁路正处于供给侧结构性改革的关键时期,统筹开展铁路数据资源的高效汇集和开发应用,是铁路产业转型升级的新动力。近年来,世界主要国家积极开展了铁路大数据应用实践,围绕铁路资产管理、检修管理、运营管理、客户服务等领域,介绍欧洲、美国、日本的铁路大数据研究与应用现状,并提出推进大数据技术在我国铁路应用的建议。     

基于三维大场景的铁路数字勘察与设计优化技术研究及应用

结合铁路设计人员对三维大场景应用需求不断提升，以及铁路三维GIS技术研究及三维可视化平台开发在勘察设计多专业综合应用方面尚存在不足的现状，开展了基于三维大场景的铁路数字勘察与设计优化技术研究，提出了不同阶段铁路三维大场景的制作方法，构建了铁路勘察设计数据库并开发了后台数据管理系统，研发了大场景铁路线路设计优化与决策系统(简称“大场景平台”),实现了铁路三维大场景网络化构建、多源数据管理以及三维虚拟踏勘、专业调查、线路优化、专业设计验证、成果展示等应用功能。经过铁路工程项目实际应用，大场景平台能够满足铁路勘察设计人员室内开展三维数字勘察与设计优化的应用需求，可明显提高铁路勘察设计作业效率及数字化技术水平，并为设计成果数字化交付打下了良好基础。     

南宁局集团公司铁路货运营销大数据应用研究

为加强铁路货运营销信息化建设,构建基于大数据应用的货运营销新模式,从加强市场分析研判、强化客户关系管理、发展铁路现代物流、优化运力资源配置和提高货运收益管理等方面,分析铁路货运营销大数据。在阐述中国铁路南宁局集团有限公司货运营销数据应用分析的基础上,提出推进铁路货运营销大数据应用对策,即建立货运大数据应用平台、优化整合社会资源、优化内部运输组织、加强复合型人才队伍建设、优化货运营销机制、实施营销定制化服务,为构建基于大数据应用的货运营销新模式提供参考。     

大数据在铁路标准制修订工作中的应用

铁路标准是铁路科学、技术和经验综合作用的成果,将铁路大数据应用到铁路标准制修订工作中,是提高铁路标准水平的重要手段。在介绍铁路大数据现状,以及铁路大数据平台对于各类信息的收集、分析、处理的基础上,分析铁路标准制修订与大数据之间的关系,阐述大数据在铁路标准制修订中的作用,指出铁路标准制修订工作中应用大数据存在的问题。     

铁路通信网质量人工智能评估系统的研究及应用

梳理和总结了铁路通信网的维护管理要求,结合铁路通信网的“全寿命管理”需求和未来的“智能运维”理念,针对适合于铁路特点的数据分析、评估决策场景进行算法研究和模型建立,采用自动采集、多维存储、大数据分析和“管理驾驶舱”可视化等新技术,研究建设了铁路通信网质量人工智能评估系统,实现对骨干通信网质量数据的全寿命期的采集、分析及管理,为网络优化调整、业务资源变更和修程修制改革提供数据基础,为推广全路通信网的质量管理提供了科学依据。     

基于大数据技术的铁路客户服务中心服务质量分析平台研究与设计

研究大数据技术在客户服务质量管理方面的应用实践，分析在客户服务质量管理领域大数据应用案例和技术解决方案，为铁路客户服务中心服务质量的数字化分析评估提出可行的技术路线和建设框架。应用主流大数据处理技术和数据分析处理算法，对铁路客户服务中心的客户服务过程数据进行基于数据仓库技术的整合，实现结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的统一管理和调用分析。应用自然语音识别技术，验证转换算法，提出提升效率的机制，同时，结合典型的客户服务质量分析指标，通过业务分析模型、基础数据模型和分析算法进行设计开发，实现服务质量分析的数据化方案。平台框架、技术路线和原型平台的开发，能够为铁路客户服务中心的大数据应用提出可行的建设思路和解决方案，在实际应用中，提升客户服务质量管理能力，改善服务质量管理机制，降低铁路客户服务中心服务质量管理成本。     

铁路客运大数据平台架构及技术应用研究

文章结合我国铁路当前运输和信息化形势，分析大数据来源和相关技术，包括大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现及应用等技术，在此基础上设计了铁路客运大数据平台，并对铁路客运大数据应用场景和应用技术进行分析，提出铁路客运大数据建设和应用的推进思路。     

铁路大数据标准体系研究

在介绍国内外大数据标准体系研究现状的基础上,分析国家大数据标准体系与电力和工业2个典型行业大数据标准体系的对应关系,提出铁路大数据标准体系框架,并分析其与铁路信息化标准体系的对应关系。铁路大数据标准体系共划分为技术和工具、数据、应用、安全、管理等5个子体系,对各体系标准进行了界定。铁路大数据标准体系框架的提出,将为铁路运输企业进一步建立健全大数据应用标准打下基础。     

铁路私有云平台性能评估方法研究及试验

设计符合铁路业务需求的私有云性能评估方法。通过分析铁路实际业务需求，抽象评估指标，并基于openstack搭建一套为京沈客专实验线优化的实验云平台，将评估方法应用到实验平台中。实验表明，实验云平台各项性能指标均可以达到预期目标，满足铁路各项业务需求，该评估方法适用于铁路私有云性能评估。结果表明该评测方法应用到铁路私有云系统的可行性，为铁路私有云平台的建设及优化提供支持。     

基于DCMM的铁路数据管理能力成熟度评价体系及提升策略研究

铁路数据资源已成为铁路企业的核心资源之一，亟需推进铁路数据管理能力成熟度评价工作。在深入分析数据管理能力成熟度模型（DCMM,Data Capability Maturity Model）的基础上，结合铁路数据管理的现状，提出基于DCMM的铁路数据管理能力成熟度评价体系，优化DCMM的评估能力域、能力项，并开展权重分布研究，针对性地提出能力域方面相关提升策略，研究结果为铁路运输企业全面掌握数据管理能力情况和提升铁路数据要素作用打下基础。     

铁路物资大数据管理体系建设研究

近年来,随着我国铁路的快速发展,大量新技术、新装备广泛应用,铁路各专业系统信息化建设也同步取得了重要进展,信息化技术已成为推动铁路提升生产、经营、管理水平重要、核心的手段之一。铁路运输企业生产建设物资需求庞杂、类型繁多,在全路物资信息化建设推进中,外部采购和内部管理的数据爆发式增长。提出了构建铁路物资大数据管理体系的思路,一是构建铁路物资大数据平台;二是制定基于数据的创新管理策略、优化管理组织;三是规范数据源头采集,打通各系统壁垒,进行数据共享;四是推进大数据规范系统应用。通过这一体系的建设,最终提升铁路物资管理水平,降低管理成本,为铁路物资管理高质量发展提供技术支撑。     

铁路旅客用户画像系统设计与应用研究

结合铁路客票业务需求和系统现状,利用大数据技术对铁路旅客用户画像系统进行了设计,包括系统架构、标签体系及其实现。在此基础上以提高运营效率和提升服务质量为目标,探索了画像系统在客运领域的应用,提出了在旅客行为分析、精准营销、数据增值服务方面的应用方法和思路。     

国外铁路快捷货运发展及其对我国的启示

在分析国外铁路快捷货运发展的主要特点，介绍我国铁路快捷货运的发展历程和现状的基础上，提出借鉴国外铁路先进经验，提高我国铁路快运班列运输质量、创新运输组织模式、加快货运场站及物流设施建设、优化业务链条，以大力发展我国铁路快捷货运的对策建议。     

“CROSS”助力铁路油品库存管理

介绍了铁路燃油配送系统在铁路燃油采、运、储、用各作业环节的整体应用,并利用大数据技术挖掘系统沉淀十余年燃油供应链数据,为优化铁路油品库存,降低库存成本,实现科学化、精细化管理提供了技术支持和决策。     

BIM轻量化技术在铁路工程建设中的应用研究

通过对BIM技术在铁路工程建设项目中的应用现状分析,提出了BIM技术在我国铁路领域轻量化运用的方法,并给出了在设计、施工、运维三个不同阶段轻量化的具体应用策略,对加快BIM数据的读取和交换速度,提高工作效率,促进BIM技术在我国铁路领域的快速发展具有重要意义。     

大数据在铁路物资集中采购管理中的应用

结合多年实践经验论述大数据及物资集中采购的基本内涵,探讨了大数据在物资计划管理、成本管理、质量管理以及供应商管理中的应用,阐述了铁路物资集中采购管理中大数据的应用。     

智能化条件下铁路站段管理体系优化研究

我国铁路正处于路网规模、体制机制和生产组织等的大变革时期,铁路高质量发展面临着非常有利的条件.为促进铁路站段作业管理质量的提升,通过分析我国铁路站段现有科层制管理体系结构现状,从业务处理中心化、管理跨度难以扩大、智能应用发挥不足和生产管理缺乏统一等方面剖析存在的问题,在智能技术逐渐成熟的背景下,提出智能化条件下铁路站段...     

铁路货运量预测研究综述

为获得准确的铁路货运量预测,提升铁路货运组织效率,提高铁路物流规划的前瞻性。首先,分析铁路货运量影响因素研究现状,探讨新形势下铁路货运量影响因素的变化;其次,将应用于铁路货运量预测领域的方法分为基于统计学的传统预测方法和基于机器学习的智能预测方法两类并进行应用分析,着重对比梳理智能预测方法的改进方式、改进原理、改进效果和适用场景,从单一模型在数据预处理、参数选取、结构优化方面改进,不确定因素、动态性因素影响下组合预测模型构建和改进,海量、高维度、异构数据下铁路货运量预测的实现3个方面探讨铁路货运量预测领域需进一步研究的方向;最后,基于研究现状和发展特征,指明了铁路货运量预测领域的潜在研究热点和难点,以期为铁路货运组织和运营提供参考。     

大数据在铁路工程建设项目中的应用

在互联网快速发展及应用时代,大数据迅速成为一种新的、可重复利用的环保社会资源,可精确定位用户需求缺口,已在社会各领域得到广泛应用,并取得巨大价值。铁路系统规模大,涉及因素多,数据源多样、种类繁杂,大数据在铁路行业有广阔的应用前景。探讨大数据在铁路工程建设过程中的应用,分析应用中存在的难点和主要问题,提出大数据应用的总体思路和推进技术路线,以尽快盘活我国铁路工程建设大数据资产。