人工智能|高速动车+工业互联网：数据驱动下的“智造”新局( 二 )
电子化“制造履历”全程可追溯
透过枯燥的数据和一个个专业得有些拗口的术语 ， 其实 ， 工业互联网给中车四方带来的改变 ， 十分生动、非常好懂 。
在中车四方动车组车体生产线上采访人员看到 ， “复兴号”动车组已全面恢复生产 ， 包括16辆长编时速350公里“复兴号”动车组 ， 以及“超长版”的17辆编组时速350公里“复兴号”动车组 ， 正在被精心焊接 。 “传统的焊接 ， 依靠焊工在焊完后进行自检、互检、巡检 ， 无法对焊接过程进行实时监控 。 ”车体焊接工艺师池浩瀚告诉采访人员 ， “依托数字化技术 ， 正在焊接的车体 ， 每0．5秒就有一组数据上传 ， 并自动与标准参数进行比对 ， 一旦出现超差自动报警 。 ”通过布设在焊机上的数据采集器 ， 焊接管理系统能够实时采集焊接过程中的所有焊接参数 。 这也是国内首个动车组焊接过程数字化管理系统 。
“转向架相当于列车的‘腿脚’ ， ”在转向架智能生产车间 ， 转向架工艺师姚迪介绍 ， “一个转向架有400多种零部件 ， 从上线装配到完成制造 ， 会产生近万项制造数据 ， 包括人员、设备、物料、质量信息等 。 ”为了给每一个转向架产品“填写”一份电子化“制造履历” ， 车间建设构架了自动焊接柔性线、轴承自动检测线、轮对智能压装线、轴箱智能化组装线等 ， 采用二维条码、影像、视频、激光检测技术、机器人、AGV输送设备、自动化物流输送、系统集成等技术 ， 并与公司上游的PDM、ERP、MES、MRO信息系统集成 ， 转向架生产实现了构架的自动组焊、焊接、焊缝自动打磨、尺寸自动检测；轴承自动分解、清洗、检测、压装；轮对自动压装、自动检测；轴箱的自动化组装、转向架的自动化组装 。 有了这个“制造履历” ， 列车就能实现制造全程的可追溯 。
“大数据”护航动车组运行安全
工业互联网在以“复兴号”为代表的高速动车组的运营维护中也拥有丰富的应用场景 。
目前 ， 仅中车四方制造的动车组每天就有1300多列奔驰在全国铁路线上 。 每列动车组每天的运行状态数据都会实时传回到企业数据中心 。 基于大数据技术 ， 中车四方建成了动车组智能运维平台 。 在这里 ， 大数据被应用到动车组运维 ， 成为护航动车组运行安全的新“神器” 。
“这里就像列车的家 ， 在列车运行的日日夜夜 ， 都有工程师对它们分分秒秒的牵挂 。 ”信息技术部部长邓学寿感叹道 。 以“复兴号”为例 ， 每列动车组密布了2500余个整车监测点 ， 搭建了强大完善的智能化感知系统 ， 渗透至列车的每个“毛细血管” 。 这些传感器能采集1500多项车辆状态信息 ， 对列车振动、轴承温度、牵引制动系统状态、车厢环境等进行监测 。 待动车组高速驰骋于广袤大地之时 ， 每10秒就会向“家”中发送一次数据 。 企业利用实时数据 ， 并融合列车的制造履历数据、线路数据、运用数据、维修数据、自然环境数据等 ， 应用大数据挖掘技术和人工智能算法 ， 开发出动车组关键部件故障预测模型 ， 能够在发生故障之前对故障进行预测、预警 ， 从而提供维护建议 。 “这种基于大数据的运维模式 ， 将传统被动式的故障后维修或定期修 ， 变为了主动的预测性维护 ， 从而能够有效降低列车故障率 ， 更好地保障行车安全 ， 提高运维效率 。 ”邓学寿说 。 目前 ， 在中车四方 ， 动车组智能运维平台已上线应用近100个故障预测模型 ， 利用大数据技术 ， 每年成功预防故障隐患数百件 。
【来源：轨道世界】
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