中国铁路哈尔滨局集团有限公司绥化车务段调度统计科 黑龙江绥化 152000
摘要：近年来，按照国铁集团创新安全管理和加大大数据应用创新力度的工作要求部署，全路大力推进车务站段安全生产指挥中心、安全管理信息系统平台的建设，分层级研发和运用的各类安全生产管理、行车安全控制、现场作业监控、设备检测监测、环境监测预警等装备和系统已积累了海量数据，并积极在安全风险分析、实时监控、动态预警、辅助决策等方面探索运用大数据技术，取得一定成效。文章对大数据在铁路车务系统安全管理中的应用进行了分析。
关键词：大数据；铁路车务系统；安全管理
一、铁路车务系统安全管理常见的问题
（1）管理体制落后，没有与时俱进紧随时代潮流。随着我国经济社会的快速发展，各行各业也都在持续地发生着变化，铁路的设备也在持续变化升级的行列中，为适应这种潮流的趋势，铁路车务系统安全管理体系也应当进行相应的改变。实际情况却不是这样，管理体制并没有得到实时的更新，因为制度的缺乏而导致安全事故的发生埋下隐患。
（2）系统地进行安全管理。铁路的安全管理与运输、生产等等各个环节息息相关，这一管理还涉及到铁路技术系统，包括工作人员、基础设备、运输环境、安全管理等方面，因此，要从整体的角度对铁路车务系统安全管理进行分析。
（3）管理的安全动态性。铁路在运输的过程中，位置、路程等等是实时变化的，一些意外的情况发生的概率很大，这些都会给铁路车务系统的安全管理带来一定的影响。
（4）管理的安全复杂性。铁路运输有着全天候和对外开放的特点，这也就导致了铁路车务系统的安全问题变得复杂，它不仅受到内部管理的影响，也受到天气变化、地势特点等自然因素、社会因素的影响。
（5）管理的安全伴随性。随着经济的快速发展，市场的竞争日益激烈，铁路市场也面临着巨大的市场竞争压力，铁路因市场竞争引起的安全问题也因此有着一定程度增加。科技的进步也使得一些先进技术引进铁路运输生产的领域中，新兴的科技也存在着一定的使用风险，加上事故的风险性，铁路的车务系统安全管理的难度也在逐步增加。
二、制约大数据深度应用的主要因素
（1）数据运用缺乏统筹安排。铁路车务系统大数据运用尚处于认知的初级阶段，大部分管理人员缺乏大数据应用理念和意识，尚未建立一整套规范的大数据采集、管理、应用制度机制，专业管理标准不够精细，部门规划缺乏统筹安排，致使部分信息系统功能存在重叠或盲区。由于历史原因，车务系统不同时期、不同标准、不同途径建立的信息系统技术标准不统一，多数系统自成体系，标准差异较大，形成难以与其他信息关联分析的“信息孤岛”。
（2）数据源头质量有待提升。一是没有形成完整的数据链。车务系统不同于设备管理部门，由于专业管理的特殊性，安全管理信息化建设起步较晚，尚未建成覆盖全作业范围和作业流程的信息系统，数据采集残缺不全。二是数据标准未统一。数据应满足的质量规范、对真实情况的反馈、收集条件要求、同质性要求以及合并统计分析等数据采集、运用标准尚未统一。
（3）数据集成共享不充分。由于铁路专业管理的局限性，一些单位、部门信息系统研发各自为政，缺乏跨专业的横向沟通，数据跨系统、跨专业共享仍存在壁垒，大量数据分散在不同系统和平台，整合难度较大，无法实现互联互通、广泛共享。例如目前全路已建成的278个车务站段安全生产指挥中心中，仍有77个未接入TDCS复示及查询系统，无法实时掌握列车运行情况等数据；联锁设备微机监测系统记录的大量车务系统操纵信号作业的数据，车务部门普遍没有得到互通共享。
（4）数据挖掘应用不深入。突出表现在单体数据纵向挖掘深度不够。目前各类信息系统产生的大量数据，由于存储成本或先天设计不足，大部分数据仅进行简单统计分析，没有实现二次利用，数据价值未得到充分挖掘。特别是数据互联互通、集成共享不足以及数据不成体系、统计口径不统一等，严重制约着海量数据横向跨专业综合开发，导致数据综合利用水平不高。
此外，车务系统安全数据基本围绕具体行车组织事项，自成体系，信息单一，对外部数据的引入、借鉴和综合分析等利用还不够。
（5）数据应用效率不高。车务系统安全数据种类和格式打破了以前所限定的结构化数据范围，数据格式及内容既包含视频监控录像、图像、音频等车务作业数据信息，还包含设备台账、技术图纸、规章制度、作业环境、流程组织、人工检查记录等管理数据信息，同时应用过程中还存在与时间、天气、季节及作业人员年龄、学历、工作经历、身体素质、业务素质等多类型数据的关联分析。特别是目前音频、视频监控已成为车务系统安全管理的重要手段，但数据自动处理、隐患智能识别及数据结构化转化技术不成熟，仍基本用于人工监控、定期抽查或发生事故后的调查分析，大量数据资源浪费，无法进行有效的大数据分析。
（6）数据安全重视不够。数据安全是确保大数据应用“可管、可控、可信”的前提和基础，一方面要保证数据不损坏、不丢失，另一方面要保证数据不被盗用，但车务系统目前对数据安全重视程度不足，尚未建立相关大数据安全保障体系，使安全管理数据存在丢失或泄露的风险。
三、完善大数据应用的建议
（1）加强统一规划。应按照“统一领导、统一规划、统一标准、统一管理”的原则，对涉及铁路运输安全监督检查、设备检测监控、安全管理等的信息系统建设实施归口统一管理，进一步健全管理制度，落实各级职责，各专业部门落实统一部署要求，促进资源整合、互联互通、信息共享和数据深度挖掘运用，全面提高铁路安全管理信息化应用水平和大数据开发运用。
（2）规范数据源头质量。一是将已经存在的、以非数字化形式存储的信息数字化，包括语音、图片、视频、图纸、档案等；二是加快推进全网性信息系统建设，补强和普及监控系统、传感器等监控装备，动态实时收集车务现场作业数据，实现信息畅通无阻，助力数据的采集和传输；三是统一数据标准规范，明确数据应既真实反映安全实际情况，又具备合并统一分析的基础。
（3）推进数据共享。铁路局集团公司层面要以打造智能化、标准化车务站段安全生产指挥中心为目标，根据车务系统运输安全生产需要，接入电务、机务等相关专业行车作业数据，推进跨系统、跨专业、跨区域的信息采集、交换、共享和融合。
（4）构建智能分析平台。围绕行车组织、人员管理、设备管理、作业管控、外部环境监控、应急处置和安全信息管理等运输安全生产需求，将所有相关业务数据源聚合到统一大数据安全管理智能分析平台，通过筛选处理、数学建模方式，深度挖掘相关信息，运用大数据分析技术加强安全生产规律性、倾向性、关联性问题分析，解决数据挖掘应用不深入、应用效率不高的问题，实现原始大数据的有效应用。
（5）加强数据安全防护。建立大数据安全管理制度，在传统的物理安全、设备安全、网络安全、数据库安全、系统安全等铁路信息化安全保障措施之上，强化数据在集成、共享、存储和应用等全过程的安全防护。
（6）大数据系统的完善。大数据系统的建立主要是为铁路车务系统安全管理展开深入的信息处理工作,将其中含有的有效数据进行提取,并剔除其中的虚假数据,以此加快管理工作的效率。同时大数据系统的建立不仅可以实现信息数据的处理和整合,还可以发现铁路车务系统运行中存在的问题和风险,从而制定合理的解决措施,保证系统发展目标的实现[4]。
结束语
将大数据分析技术应用于铁路车务系统安全管理领域，扩展安全管理思路，通过不断探索和实践，可实现车务现场作业安全问题超前智能预警、作业组织及流程不断优化、运力资源调配更加精准、行车设备故障超前防范、突发事件快速准确应对、分析决策更加科学，最终实现车务系统安全管理的提质增效，助力“交通强国，铁路先行”。
参考文献
[1]冯琪宇.铁路车务系统运输安全管理模式分析[J].丝路视野，2018（28）：152+154.
[2]张亮.大数据在铁路车务系统安全管理中的应用[J].中国铁路，2018（10）：36-40.