青岛地铁集团有限公司运营分公司运营二中心车辆部技术安全室主任朱佳，发表《车辆智慧化运维模式研究和探索》，介绍了青岛地铁智能运维建设，构建智慧车辆平台等一系列研究与探索。
针对城市轨道交通安全可靠、高效集约、网络化、智能化发展的新趋势，以行业先进经验为鉴、以平安运营为本，对车辆运营服务管理与提升进行系统规划，以智慧运行、智慧管理、智慧检修、智慧云网为目标，持续提升车辆运输智慧化水平，降低车辆运维成本，为车辆专业智慧运维体系逐步成熟地理前行，为建设交通强国尽绵薄之力。
青岛地铁“18448”工程，计划20201年建成线路数量4条，通车里程超350公里，车站数量达到194座，配属列车超1900辆。智慧运维建设是支撑“18448”工程有效落地的必然选择。
研读政策 对标先进：夯实智慧车辆发展基础
《交通强国建设纲要》指出，推动交通发展由追求速度规模向更加注重质量效益转变；由依靠传统要素驱动向更加注重创新驱动转变；推动大数据、互联网、人工智能等新技术与交通行业深度融合。山东省指导文件《智能交通发展近期行动方案》指出，制定出台智慧交通发展战略，推动交通设施设备智能化升级；从行业科学研究、基础设施智能化升级、运行管理智能化转型、智能业态模式推广等方面研究未来智能交通发展战略。青岛市指导文件《市属企业加快布局“新基建”实现数字化智能化转型升级三年行动计划（2020-2022年）》指出，对接“高端制造业+人工智能”攻势；实现数字化智能化转型升级和高质量发展；地铁集团加快推进智能运维重点项目的规划与实施。
智能运维规划是青岛地铁集团智慧化转型的基石和未来发展的主要任务。加速建成城市轨道交通骨干网，实现内外交通一体化、中心城区运营网络化。青岛地铁将面临高强度的建设任务和密集的线路开通压力，同时，也迎来智慧化转型新契机，即从建设运营的高速增长向高质量运维转型，从单一的交通运输转向综合服务转型。
青岛地铁探索智慧化的运维模式是实现设备维修质量过硬、生产安全、稳定高效的必由之路。智能运维的规划与建设将成为解决这一问题的关键，也将成为支撑“18448”工程有效落地的必然选择。
新技术的出现为智能运维提供技术支撑。智能诊断技术，可实现视觉识别，自动规划、定理证明、博弈分析、自动程序设计，智能控制，语言和图像理解，遗传编程等；精准化定制和预测，可实现精准判断，规模化分析、模型预测、数据筛选等；物联网是云计算、大数据、传感、人工智能等技术的融合，可应用于智慧交通、智能物流、智能电力、智能安防、智慧城市等；BIM技术及智能工厂具有高度自动化、数字化、可视化、模型化、网络化，可用于建厂、批产、生产、检测、仓储物流以及运营管理。
聚焦现状 注重融合：找准当前智慧车辆提升发力点
地铁普遍实行的计划修易导致过度维修，质量管理的效率较低，受员工经验、状态影响较大。三轨供电下安全风险高，生产组织卡控流程复杂，检修效率相对较低。正线车辆信息获取滞后，车辆数据分析深度不够，缺乏检修的预防修策略。安全、质量、效率之间的平衡，成为设备维修模式化的难点，未来，青岛地铁需要形成以需求为导向的智能运维思路。
目前，青岛地铁普遍存在的生产现状主要有三个问题：
1、安全生产与检修效率矛盾突出：检修过程采取了较为复杂的检修制度，这些管理过程导致检修工作相对复杂，耗费大量的时间和人员的精力。
2、维修成本与质量管控问题并行：计划性维修带来不同程度的过度维修，同时由于人员经验等因素造成漏修，质量管理的效率较低，人员成本较高。
3、缺乏全寿命周期维修降本措施：设备问题都是出现故障后被发现，缺乏对设备运行转态进行实时监控，并将监控数据进行深度分析，进而指导车辆检修或者参与运营的进程。
智能运维已经逐渐成为解决轨道交通设备维护发展的必然趋势。智能运维能够提升车辆维修效率、保障车辆运用率，准确故障预测，提升运营安全性；能够优化修程策略，降低维修成本，带来精准的运维建议，保障车辆运行的安全可靠。
整体布局 分层规划：构建智慧车辆平台
车辆运行状态监控系统：通过车地无线传输完成车辆运行状态数据采集，实现车辆运行状态实时监控和异常预警，运用大数据、人工智能等先进技术手段及模糊逻辑等推理算法，对车辆运行状态进行故障预测和健康状态评估，结合维修基地维修资源情况，给出合适的维修决策，旨在解决车辆关键设备和部件的预测性维修。
智能生产管理系统：车厂智能生产管理实现车辆状态智能管理、运营日计划智能排布、人员设备实时定位以及施工工单智能冲突检测等，旨在规范和优化生产组织过程，全方位保障人员生产作业安全的前提下，压缩生产组织流程步骤，实现生产组织过程智能化、无纸化，以达到节约时间，提高生产效率的目的。
车辆智能检修系统：车辆智能检修系统通过检修机器人、轨旁检测等设备，配合车辆功能性检查，替代人工计划性维修作业，主要完成车底、车侧、车体外观以及轮对状态的智能检测，解决车辆检修标准化及快速识别故障问题。同时，通过智能化设备提高车辆检修效率，避免人员疲劳等不可控因素造成的漏检问题。
单体智能化：建立关键系统数据平台，应用转态数据，搭建车辆专业数据库，搭建彻底传输链路，积累基础数据，实现单系统设备的故障预测与健康管理。建立车辆专业生产管理信息化系统。纵向形成生产管理、检修过程、设备健康状态数据无缝传递，建立车辆专业自动化状态监测能力。完善车辆专业指标体系及可靠性评价体系、生产组织信息数据体系。推动状态维修研究试点及全寿命周期设备管理，变被动响应为主动服务。
建立数据信息化分析决策机制，实现车辆检修计划的自判和自决。综合利用前三阶段的规划、工具，实现工作计划智慧化分解、工作任务自动派发、智能化维修方案的主动推送。执行监督、闭环评价。
建立全面数据管理机制，实现数据结构、算法模型的管理。研究运行数据和检修数据，并构建系统预测性模型及检测阀值，实现全局预测分析及故障诊断。
智能探索 智在未来：构建智慧车辆举措
蓄电池智能监测：利用蓄电池智能监测技术、分析研究列车蓄电池牵引、蓄电池维护等状态，提升蓄电池寿命，避免蓄电池安全风险。
走行部在线监测：利用走行部在线监测技术，提升走行部安全监测手段，有效降低走行部噪声，降低走行部运行安全风险。
智能检修机器人：利用机器人技术、提高检修效率，提升设备维修质量，避免人为漏检风险。
全自动式无人驾驶技术：可减少人为操作，提升运营安全性、可靠性及行车组织的灵活性，提供更高的服务质量，优化人力资源配置。
制动系统PHM：采用制定系统自身数据监测手段，强化制动运行状态数据分析模型构建，提高维修针对性，探索状态维修可行性。
车门系统PHM：利用车门运行电机电流、开关门时间。实现车门运行状态监测，探索侧门状态检修。
统一标准 联合推广
目前国内有超过20家地铁正在开展智能运维研究与建设工作，但从国内的发展现状来看，轨道交通智能运维尚处于起步阶段，没有普遍适用的成熟经验，更未形成发展共识及行业标准，各大城市轨道交通智能运维在顶层规划、试点应用、全面建设几个方面出现了较大的差异。
着力搭建行业车辆专业大联盟，达成发展共识，完善智慧车辆专业标准、统一用户需求、互通共享、分工协作，以形成行业合力，致力于技术力量和管理水平整体提升，努力践行交通强建设纲要等国家政策要求，为建设世界一流的现代综合交通体系奋进。