摘要：动车组作为一种新型火车，自问世以来发展迅速。动车组技术不断提升，动车组数量不断增加。与此同时，车载设备生产组织方式面临着新的挑战。设备的维护需求更高，车载设备生产组织方式亟待优化。本文对此进行研究与分析，并结合笔者经验对其发展进行探讨。
关键词：动车组；车载设备；生产组织；优化；发展
动车组是一种新型的轨道交通，将至少两节机车或带动力的车厢和若干节不带动力的车厢连挂，从而形成编组固定的车组。自1964年世界上第一条高速铁路——日本东海道新干线开通运营以来，动车组就随着高速铁路的发展逐渐兴起。2007年4月18日，标示着我国动车组技术发展水平的和谐号CRH动车组问世。自此，我国动车组技术不断发展，同时也给动车组车载设备的维护提出了更高的要求。传统的生产组织模式难以满足当前形式下动车组车载设备的维护需求，急需一种新的生产组织方式，以适应动车组技术的发展。
1 生产组织方式的“新问题”
1.1 维修任务加重
近年来，动车组技术的不断发展，使得动车组的数量急剧增加，相应的车载设备数量也随之出现剧增。与此同时，社会对动车组提出的各种新的需求，使得车载设备的种类更多，型号更多，对设备的维护标准更高。诸多因素的掺入，使得现阶段的车载设备维护任务异常繁重，给现场的生产组织带来了巨大的困难。在现场的生产组织中，主要的维修任务包括一级修、二级修、高级修、软件升级、数据换装、设备更新改造、故障应急抢修、设备异常信息的处置及跟踪等。但面对如此繁杂的维修任务，相关维修人员的配置却显得较为不足，维修的手段与工具也显得较为单一。因此，合理的配置检修维护人员，多途径的维修手段，是缓解现场生产组织现状的有效途径。
1.2 数据分析难以全面
通过对各类数据的分析，相关作业人员能够详细掌握车载设备的状态，但目前的车载设备数据，主要利用的是工区的普查分析，以及数据分析组对重点信息的几种分析，分散的数据分析方式难于实现对车载设备的状态的全面掌握。此外，当前动车组型号较多，相应的车载设备种类亦是如此，且每种型号的车载设备都有着各自的数据结构以及数据存储介质，只能利用专属的软件进行分析，整个分析过程相对独立。数据作为掌握设备状态的关键，判断隐患以及故障的重要依据，若不能全面分析数据，将对维护工作形成一定的阻碍。因此，构建相应的数据分析组，对各类数据进行集中分析，能够全面掌握车载设备的运行状态，从而指导维护工作。
1.3 作业方式不匹配
在传统的作业方式中，主要是劳动密集型作业，以大量的劳动力为基础，而对设备与技术的要求并不高。但此种作业方式很难适应当前动车组的设备维护要求，动车组技术的发展带动了车载设备的频繁更新，与此同时对检修维护人员的综合素质要求也提高了。2017年6月26日，京沪高铁的首发标志着我国的动车组技术迎来了一个前所未有的发展。新的设备、新的方法、新的技术，都使得现行的作业方式难于适应车载设备的快速变化。基于其动态化特点考虑，未来将是维修人员单兵作业的时代，因此，维修人员应当具有极高的素质，能够应付各种变化，攻克难关，并保持积极的心态，自主学习，提升自身的设备维修水平。
1.4 过程控制难以实现
在传统的生产组织方式中，对车载设备的维修方式主要是以计划性的维修为主，生产方式也是如此，主要根据年月表的任务进行计划性生产。生产过程与维修过程的控制方式较为单一，最终导致传统的生产组织方式难以与新形势下动车组技术的发展进程相匹配。在新的时代需求下，车载设备的维修计划应当是根据车辆行程制定，而非以时间为周期进行计划性维修，生产计划亦是如此。因此，在生产组织过程中，需要加强对过程的控制。
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2 生产组织方式的优化
2.1 强化组织生产力
优化车间的组织生产，包括对生产计划和检修计划的制定和落实。传统的生产计划和检修计划都很难满足当前形势下车载设备的需求，车载设备的动态化决定了其对生产和检修过程的动态化需求。因此，生产车间应当将每日的生产情况进行汇总，以表格的方式交由数据分析组进行统计分析；根据动车组的每日入库检修计划安排车间各工区当日的检修计划，同时每日上报各项工作的完成情况；车间的值班人员应当对各项工作进行严格把关，并将值班情况进行记录，便于上报。数据分析组通过分析汇总的表格，能够对车间的生产动态、生产任务的进度、计划的完成情况以及重点盯控事项等有一个较为全面的了解，从而指导下一步的工作。
2.2 运用大数据技术
大数据技术是一种新的数据处理方式，与传统技术不同，大数据技术以规模巨大的数据为基础，分析总结事物的规律，并做出预测。数据的采集、存储、挖掘、清洗以及可视化是其五大核心。大数据具有海量的数据规模、多样的数据类型，其战略意义在于对有意义的数据进行专业化的处理。预测分析是大数据技术的潜在价值，可在结构化和非结构化数据中使用算法和技术进行预测、预报和模拟。许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型并发布预测模型，以提高业务水平或者避免风险。因此，将大数据应用于车载设备的故障预测，能够有效减少车载设备的故障。
预测性维修这一概念最早出现于西方，以设备的诊断技术为基础，结合设备的故障历史以及运行现状，利用系统工程的方法做出分析，预测其可能存在的隐患，从而制定对策。预测性维修的关键是利用故障诊断技术分析隐患，此外，还需要必要的状态监测技术和状态预测技术。在进行预测性维修时，任何影响设备稳定运行的因素都应当纳入考虑范围，如运行环境对电子元件的影响等。通过预测方法对设备可能存在的隐患进行有效预测，提前采取应对措施，从而安排维修人员进行有针对性的维修。
2.3 技术密集型
传统的劳动密集型作业不再能够满足动车组设备维修的需求，新的作业模式下，应当注重维修人员的综合素质的培养，加速劳动密集型作业向技术密集型作业转变。在新的生产组织方式下，应当以维修人员的技术水平为重心，强化对实战技能的训练与考核，将设备、检修人员、相关检修技术进行结合，提高对动车组车载设备的维修水平，保障动车组的运行安全。各类新型设备的出现，给检修工作带来了新的难题。基于车载设备的动态化特点，检修人员应当强化自身的学习能力，进行研究学习，通过搭建仿真平台，模拟真实的检修环境，辅助检修人员提升专业技术水平。
2.4 加强过程控制
在计划维修的组织方式下，高密度的检测维修使得人员与维修的成本较高，且常常存在过剩修的情况。动车组数量的增加，以及对维修提出的新要求，使得此种方式很难满足生产的需要。对过程的有效控制，应当表现在维修计划的转变，即由原本的定期维修的方式向根据其运行状态决定是否需要维修的方式过渡。要充分了解车载设备的运行状态，就必须加强对运行过程的控制，通过相关数据的采集与分析，全面掌握车载设备的状态，从而决定是否需要进行维修。基于此种方式优化动车组车载设备的修程修制，能够有效减少检修人员的工作量，避免过剩修现象，提高生产率的同时也保障了设备的稳定运行。
结语
动车组车载设备的生产组织方式的优化，对动车组技术的发展有着重要的意义。对现行生产组织方式的优化，应当以强化组织生产能力为基础，注重维修人员的技术水平，同时运用大数据技术实现预测维修。在生产组织方式不断优化的同时，动车组技术也将得到持续发展。
参考文献：
[1]董俊.优化动车组车载设备生产组织方式的思考[J].上海铁道科技，2017（4）：142-144.
[2]刘鹏.动车组列控车载设备管理与维护探究[J].东方教育，2015（4）.
[3]郑红喜.动车组列控车载设备管理与维护探讨[J].商品与质量，2016（8）.
论文作者:张树山
论文发表刊物:《基层建设》2018年第14期
论文发表时间:2018/7/10
标签：车组论文; 设备论文; 方式论文; 数据论文; 组织论文; 技术论文; 作业论文; 《基层建设》2018年第14期论文;