軌道交通資產巡視平臺

Rail Transit Asset Inspection Platform

當前國內軌道交通不斷發展,隨之管理的物業資產呈現數量多、區域廣、部分偏僻的特點發展,傳統工作方式與新形勢、新任務不相適應的矛盾日益凸顯,安全運營管理帶來前所未有的挑戰。


天億馬依據國內外數據治理規范體系,基于自有的多源異構數據融合技術,運用數據治理,結合物聯網、大數據、人工智能,從理順各級組織權責開始,建立相應制度、標準、工具,融合多維度數據,涵蓋監控、度量、發現問題、處理問題,完善優化的全流程,端到端的形成PDCA持續改進閉環,方便管理者高效地進行運營管理決策,發揮資產最大效益,降低管理成本,為運營管理工作“破局突圍”提供核心驅動力。

軌道交通資產巡視平臺

核心優勢

全流程管理

方案涵蓋了組織、制度、流程、工具多個方面,定義完整的業務流程,融合多維度數據,建立巡視管理模型、考核模型、系統健康度模型,從監控、度量、到發現問題、處理問題,然后分析決策,改進優化,端到端的形成一個PDCA持續改進閉環。

多源異構數據處理

支持廣泛類型的數據源采集,包括智能設備、實時視頻、外部系統等。根據不同協議,應用企業集成模式集成。統一數據管理和存儲,包括結構化、半結構化、非結構化數據,提供融合的API,保障數據的安全性,處理數據隱私。

人工智能圖像分析

采用人工智能圖像分析技術,識別傳統儀表儀器機械讀數,同時對影響安全管理的人員行為、經營行為等進行自動識別,減輕管理者工作壓力同時對異常事件提前預警防患于未然。

動態考核管理

考核單位個性化KPI,基于考核指標庫,按過程與結果數據的變化,動態增項,AI可控閾值,實時數據計算指標值,及時反饋情況。

應用場景

指揮中心監控

指揮中心監控

一張基于大數據的多模式地圖匯聚相關圖像數據、設備運行數據、人員數據、管理KPI數據可視化呈現管理需要各類信息要素,用“一張圖”完成預防、處置、決策、管理的整個運營管理流程。

智能數據分析

智能數據分析

對設備、人員、電氣、火災、管理單位等多個主題進行分析,用圖形和報表的形式展示,決策層、管理層可洞察資源運行狀況,提供靈活的工具,滿足部門自服務分析,實時數據探索的需求。

考核管理

考核管理

考核管理,按定義的考核模型,根據原始采集的數據、以及異常處理過程的跟蹤,實時計算考核得分,實時反饋情況,幫助管理者及時識別風險,分析關鍵節點,發現問題并有效改進。

系統架構

系統架構

系統功能

數據集成

數據融合,支持多來源、多格式、多結構數據,統一管理、統一存儲,并保護數據的安全性和隱私性。

綜合展示

通過綜合大屏、儀表盤、數字孿生等形式,展示空間分布、運行狀況和統計數據,實現對從宏觀到微觀、從時間到空間的全方位展示。

視頻巡視

設置網絡高清攝像機,以不同權限的方式遠程調閱現場實時視頻或歷史錄像數據,將視頻和異常報警數據疊加上傳,推送到相應負責人。

智能分析

使用機器學習技術,根據系統所產生、標注的數據進行訓練,建立模型,對實時數據進行監控預警,輸出優化方案。

績效評估

定義KPI,提取結構化數據元素,通過人工智能處理非結構化數據轉換為量化指標,綜合運算得到評估結果,輔助管理決。

活動管理

由數據監控或人工下發工單,以工作流形式執行流程,跟蹤記錄過程。

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