马克威大数据分析技术 助力上海局集团公司运营智能化
发布日期：2019-01-09马克威智能算法作为国内数据智能领域的领军品牌，近日在中国铁路上海局集团有限公司运营管理中取得突破性成果：一是在乘务员操作评估方面完全实现自动化，二是在客流预测和行车方案优化方面进入智能化，三是在动车健康评估方面实现动态监控和预警预判。
铁路大数据的应用是提升铁路运营效率的重要方向之一，而智能算法则是大数据应用的关键所在。由上海天律信息技术有限公司独立研发的马克威大数据分析算法模型经过近一年的探索和实践，已经成功应用于机务、客运、车辆、工务等领域，并初步取得丰硕的成果。
马克威机车乘务员操作智能评价系统
机车乘务员的操作行为直接关系到行车安全和旅客安危。机车乘务员操作行为的评价一直是项费时费力的工作，而且准确率取决于评估人员的业务素质和个人状态。上海局集团公司机务处联合马克威算法团队，采用先进的机器学习算法和大数据集成技术，成功实现机车乘务员管理的自动化和智能化。该系统基于LKJ数据，综合运用6A、运安、整备场等数据，对机车乘务员操作行为进行分析和挖掘，实现了五大功能：（1）为每名乘务员的每次出行作业建立自动化分析评估机制，分析机车乘务员的作业行为、习惯和趋势。（2）实现了机车乘务员的退勤自动分析，机车乘务员退勤时，系统自动对其途中作业的155个项点进行检索分析，得出整体评价，指出突出问题并推送给日勤分析，同时提供自助查询界面。（3）对机车乘务员的劳动时间进行分析，建立“超劳”模型，找出机车乘务员使用不均衡的原因。（4）实现对历史数据进行检索分析，用户可以按时间、人员、机车、地点（车站、线路、里程、上下行等）、交路、LKJ记录数据项（速度、限速、管压等）、作业项点等要素自定义检索条件。（5）根据分级分层管理需求，实现管理人员分析过程追溯以及履职结果验证功能。
马克威客流大数据分析和行车方案优化系统
上海局集团公司客运处联合上海天律公司，充分利用马克威智能算法，研制出马克威客流大数据分析和行车方案优化系统。该系统从多维度、多因素、分时空等不同视角分析和挖掘客流特征和规律，较好地掌握客运市场需求，在客流精准预测的基础上，对现有的行车方案进行评价和优化，建立客座率、客发量、客运周转量、车底使用数、千辆公里、服务频率、旅行时间等运能配置指标评价体系，考虑通勤车、独门车、服务频率、运行图及设备检修周期等约束条件，采用停运、减编、增开、扩编、换型、售票策略等优化方法，最终建立了多方位的行车优化模型，主要包括：按线路、交路、车次、站点、周期性及时间段优化开行方案。
系统分为四大功能模块：（1）指标统计：对客发量、总运力、平均客座率等以周为周期，对不同日期类型进行趋势分析。（2）评估预警：从宏观、中观、微观角度为客流量、运力、客座率、分时段OD等进行评估，分不同的日期类型给出预警提示。（3）优化方案：给出整条线路、单交路、单车次、不同站点、不同时段的方案优化建议。（4）客流预测：给出客流总量以及分交路、分站点、分OD的客流预测值。
马克威动车健康智能管理系统
2016年，上海天律公司在上海局集团公司车辆处的组织领导下参与了中国铁路总公司《动车组健康管理及运维决策系统研究》项目，负责动车组关键部件健康模型的搭建工作。上海局集团公司车辆处和上海天律公司采用马克威大数据智能算法，构建了13个动车组关键部件的健康监测和预警预判模型。这些模型对受电弓、变压器散热装置、牵引电机、牵引电机通风装置、轴箱轴承、侧门、客室空调、齿轮箱、主变压器、牵引变流器、制动控制、车轮、防滑部件等进行故障预警预测，为实现动车组关键部件的“计划修”向“状态修”及“预防修”转变提供了强有力的数据依据，大大节约了维修成本。
当今，轨道交通朝着云计算、大数据、智能化的方向高速发展，上海天律公司作为中国大数据分析挖掘的重点企业，愿与合作伙伴一同探讨如何把握机遇，向轨道交通的其他业务方向全面延伸，提供全方位优质的数据分析服务，携手共创智能高铁的未来。
