自主研发大数据可视化看板系统，为设备精准“把脉”，张家口工务段——
破译数字化集中修的新密码
在张家口工务段安全生产指挥中心内，数据分析组成员正在利用大数据可视化看板系统对唐包线集中修前后数据进行分析，掌握集中修效果。李晨光 摄
3月31日15时，唐包线赤城站最后一段钢轨更换完毕，标志着张家口工务段第一阶段集中修施工首战告捷。
今年，张家口工务段将自主研发的大数据可视化看板系统首次全面投用到集中修施工作业中，为铁路设备精准“把脉”，找到需要集约化整治的线路区段，精细化制订方案、指导作业、监测效果，让集中修施工进入数字化新时代。
可视化呈现数据变繁为简
走进张家口工务段安全生产指挥中心，一个巨大的显示屏映入眼帘。车载、添乘、轨检车的复核和整修情况，橘色、绿色、蓝色的条形、柱状、齿轮等样式图标一直在闪烁跳动，这便是该段自主研发的大数据可视化看板系统。
“这套系统由铁路轨道动态病害管理系统和轨检车数据可视化看板两个子系统组成，我们看到的是系统筛选分析后的结果演示，这些五颜六色的图表实际上是成千上万条复杂难懂的数据信息。”张家口工务段计量室工程师董亚宁一边介绍一边观测系统运行状态。
近年来，该段成立两级数据分析中心，通过轨检车、便携式添乘仪、车载仪器、轨检小车等方式，全面采集设备基础数据，获取轨道质量指数（TQI），实现线路状态评定、设备精确定位、几何尺寸超限预警等功能，当线路状态不佳或即将超出限值时，会主动发出预警信息，指导现场作业实施维修。
“TQI是综合反映线路质量情况的重要指标，数值越低，代表线路质量状态越好。”张家口工务段安全生产指挥中心数据分析组组长倪志刚介绍，“无论是线路集中修还是日常检修保养，TQI数值的获取和分析都是我们十分重视的工作内容。”
该段通过大数据可视化看板系统对庞大数据进行筛选、计数、比较、分析，并转化为更直观、更易理解的图或表，从而精准掌握全段设备状态变化和动态病害整治进度。
数据化管理施工科学可控
唐包线属于煤炭运输重载铁路，行驶的货运列车全列重达1万吨以上。该线路的春融设备整治，是张家口工务段历年第一阶段集中修施工作业的难点。
进入2月后，该段数据分析中心运用大数据可视化看板系统，重点对管内唐包线设备TQI数值进行重点采集和分析，持续关注TQI变化趋势，精准定位病害地段，为制订集中修施工方案提供科学的数据支持。
“大数据分析帮我们把管内线路的病害摸得一清二楚，提供了捣固作业的建议区段和建议精调地段，让集中修作业更加有针对性，让我们见识了‘兵马未动，数据先行’的好处。”该段孔家庄线路车间副主任关垚说。
集中修施工结束后，该段数据分析员将轨检车的检测数据导入系统，通过分析对比综合评估线路状态，为后续日常检修提供精准指导意见，让现场作业质量变得可见可控。
“在这个‘看板’上，可实时看到疑似病害问题的复核数量和进度，如果待复核数一直没有减少或销号，我们会及时对相关车间、工区进行重点督导考核。”该段线路技术科科长闫轶珺说。
除了评估预警线路状态，数据分析员在系统上还能随时查看该段管内线路各区段TQI排名、变化量和不同病变类型的扣分情况，可一键精准查询具体区段、位置的设备病害详情以及复核、整修进度，实现科学高效管理。
创新性攻关分析精准高效
平均每天接收8000多条数据信息，按照分类逐一复制粘贴到相应的表格，然后再一条条筛选比对，通过人眼识别变化，判断设备是否存在问题——这是没有应用大数据可视化看板系统之前，该段数据分析中心数据分析员的日常工作。
“当时，我们研发这个系统就是想改变耗时长、重复性强的工作模式，除了降低职工劳动强度外，更是为了提升数据分析的准确性。”课题研发牵头人、张家口工务段数据分析员方海鹏介绍。
2022年10月，该段正式将此项目列为QC课题攻关，由10名数据分析员组建课题攻关小组，开始研究编写一款让数据统计、筛选、分析快速精准的系统“母板”。小组成员按照后端数据库建立、中端数据计算分析、前端可视化呈现的思路，有分工、有计划地开展攻关，通过查阅工具书、请教技术专家、外出交流研讨等方式，一边完成日常数据分析，一边利用工余时间完成课题。
他们潜心研发的大数据可视化看板系统，将动态病害统计分析时间从53分钟减少至13分钟，将一名数据分析员1个小时分析44组数据的效率提升到分析260组数据。全段减少车间级数据分析员40多名，为现场检修保养作业增加了生产力。2023年，此项课题先后荣获中国铁路北京局集团有限公司和全国铁道行业优秀QC成果奖。
“我们将不断提升创新能力，进一步优化该系统的功能，扩大数据分析覆盖面，再逐步运用到更多现场作业的科学决策中，切实用数字技术助力设备强基达标。”张家口工务段副段长胡志勇说。
