看数字技术如何为“复兴号”赋能

  高速动车组是大国重器。今天，“复兴号”奔驰在祖国广袤的大地上，以时速350公里的运营速度领跑全球，在“复兴号”动车组的制作的完整过程中，从车体焊接、转向架装配到总装调试、运行维护，数字技术在背后扮演着至关重要的角色。

  在中国高铁列车核心研制基地中车青岛四方股份有限公司（以下简称中车四方），动车组车体生产线上，正在焊接的车体，每0.5秒就有一组焊接数据上传到焊接管理中心。这是车体焊接数字化管理系统的场景。

  焊接是动车组车体制造的关键工艺。一列动车组，有上万道焊缝。如何管控焊接质量？

  车体焊接工艺师池浩瀚表示，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。中车四方通过数字化技术，建成了国内首个动车组焊接过程数字化管理系统。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，像焊接电压、电流等，每0.5秒记录一次，并自动与标准参数进行比对，如果出现超差自动报警。

  “焊接数字化管理系统就像一双‘火眼金睛’，通过对焊接数据的实时采集、自动判断、自动报警，实时地‘监视’车体的焊接过程，实现了对焊接的‘过程管控’，从而可以更加好地保障焊接质量。”池浩瀚说。

  目前，在车体生产线上，焊接数字化管理系统连接了一百多台焊机，动车组车体的每一道关键焊缝都实现了实时管控。

  转向架相当于列车的“腿脚”，是动车组的关键核心部件。转向架工艺师姚迪说，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。他们通过转向架数字化装配线，借助物联网、智能传感等技术，以数字控制机床、扭矩采集以及辅助装配为主的智能设备做联网联控，实现了转向架制造数据的自动采集、自动判定和自动归集。

  “一个螺栓用了多大扭矩？一个装配的尺寸多少？转向架装配中的每一个制造数据，都会被精确采集记录。”姚迪表示，近万项的制造数据，包括人员信息、设备信息、物料信息、质量信息等，形成一个转向架的电子化“制造履历”。有了这个制造履历，实现了制作的完整过程的可追溯。

  制造过程可追溯，能更好地保障转向架的装配质量。同时，基于装配大数据，能够对产品一次交检合格率、工序能力指数、质量稳定性等做多元化的分析，从而指导优化生产流程和制造工艺，提高制造效率和产品质量。

  “调试就是对动车组进行功能符合性验证，相当于‘体检’，合格后动车组才能出厂交付。”电气调试工艺师孙晓东表示，调试试验是动车组出厂前的一道关键制造工序。

  一列动车组有16000多个试验项点，调试过程数据量庞大，流程复杂。依靠传统的人工记录、人工测试，很难突破调试效率的瓶颈。因此，数字化、自动化正在成为动车组调试线上的关键词。

  孙晓东介绍，他们对调试线进行了数字化升级，建成了动车组数字化调试线。这个数字化调试线，实现了动车组试验记录文件100%电子化交档、试验全过程数据100%存储上传。不仅如此，借助数字技术和智能化装备，调试线还开发了十余种自动化调试设备，使动车组的部分调试项点实现了自动化调试。

  “这些自动化调试设备，可以依据任务指令，自动采集试验数据，对试验数据来进行自动判断，并自动生成试验结果。”孙晓东说，目前实现自动化试验的调试项点已达到3000多个。

  数字化调试线投入应用后，动车组的调试效率大幅度提高。一列8辆标准编组的动车组，调试周期缩短了2天以上。

  数字显示，中车四方每天有1300多列动车组运行在全国各地。这1300多列动车组，每列车每天的运作时的状态数据，都会实时传回到企业数据中心。

  基于大数据技术，企业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”。

  “一列在线运行的动车组，设有数千个数据测点，传感器实时采集列车的运作时的状态数据，监测列车运作状况，每10秒就向地面发送一次数据。”信息系统运营主管工程师王川表示，企业利用动车组运行实时数据，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AI算法，开发出动车组核心部件故障预测模型，能够在出现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，变为主动的预测性维护，从而能够大大降低列车故障率，更好地保障行车安全，提高运维效率。”王川说，目前，动车组智能运维平台已上线个故障预测模型，利用大数据技术，每年能成功预防故障隐患数百件。

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