摘要：随着大数据技术的不断发展和进步，专业化、信息化、系统化的安全管理成为铁路发展中进程中非常关键的因素，铁路应用大数据技术具有重要的现实意义。大数据分析技术在铁路车务系统安全管理工作中的已得到了广泛应用，并很好地完成对海量信息和数据的学习以及挖掘工作，一定程度上对高实时性要求予以判定，从而完善实时在线分析的结果，在升级预警水平和管理机制的基础上，提高了铁路安全管理系统的运维水平。
关键词：大数据；铁路；车务系统；安全管理；应用
建议：对现实工作中大数据的应用及取得的效果进行描述，然后再分析影响因为，最后提出相关建议。这样整篇论文的结构和层次比较清晰。
1 影响大数据在铁路车务系统应用的主要因素
1.1 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”。
1.2 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。
1.3 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。
1.4 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。
1.5 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。
1.6 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。
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2 完善大数据应用的建议
2.1 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。
2.2 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。
2.3 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。
2.4 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。
2.5 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。
2.6 做好全过程、全方位系统性培训
开展职工培训时应做到全过程、全方位系统性培训。根据职业资格等级合理制定培训计划，培训内容方面既要做到全面，又要突出重点，实作技能和理论技能相互联系，共同培训。具体培训内容要涵盖职业道德、法律法规、安全规章、基础知识、专业知识等方面。培训形式可以采取非脱产、自学、师带徒等模式相结合的形式，培训周期方面每年不少于30学时，在进行“四新”知识培训时根据需要应适当增加学时。在培训层次方面，以基层站段培训为主，重要培训可由工务处牵头统一组织。同时为了提高培训质量，培训过程中应高度重视考培训考核工作，完善考核机制，由培训机构和委托机构共同确定培训考核方式和考核内容。
2.7 创新方式，规范安全管理
随着科技的进步，越来越多的新技术、新设备投入到运输生产组织的过程中，车务段安全管理人员要主动学习新技术、新知识，及时转变理念，制定系统的、行之有效的安全管理制度，让安全管理有依可循。充分利用视频检查、录音抽听等多种现代手段，消除地域的局限，对现场作业过程进行全程把控，盯控作业关键；利用大数据手段对现场作业信息进行收集、分析，及时发现突出问题，找到解决问题的途径，消除作业陋习。
结束语
总而言之，为了满足铁路安全管理需求，要积极落实大数据技术应用策略，整合数据存储、数据分析以及数据可视化控制等技术问题，全面升级技术应用机制，构建更加系统化的安全管理应用框架体系，保证铁路安全管理工作能按照标准化流程有序开展，从而完善数据分析和挖掘管控效率，确保预防机制和管理控制机制的实效性，为铁路安全管理可持续发展奠定基础。
参考文献：
[1]张涛，李周强.综合检测技术在铁路工务安全生产中的运用[J].铁路技术创新，2017（02）：51-54.
论文作者:刘勇
论文发表刊物:《基层建设》2018年第36期
论文发表时间:2019/1/25
标签：数据论文; 作业论文; 安全管理论文; 铁路论文; 系统论文; 信息系统论文; 技术论文; 《基层建设》2018年第36期论文;