前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的大數據技術下鋼軌庫存管控優化探析，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。
摘要：通過分析目前鐵路工務部門備用鋼軌庫存管理中各環節信息化程度不高、需求預測不準確等問題，提出構建鋼軌全壽命大數據管理平臺和備用料管理系統，利用大數據技術優化備用鋼軌庫存管控的策略。
關鍵詞：大數據；備用鋼軌；庫存管控；需求預測
隨著我國鐵路列車運行高速化、重載化，以及運量和密度的不斷增大，工務設備修理和管理工作量也日益增加，傳統的管理方法已經不能滿足實時掌控設備狀態的需要。目前，云計算、物聯網、大數據、北斗定位、5G通信、人工智能等先進技術已廣泛應用于各行業的信息化建設，這也為鐵路工務部門庫存管理提供了新的思路，集成融合新信息技術和鐵路技術，建立對鋼軌全壽命周期的信息數據共享平臺，可以使鋼軌數據的管理模式向集成、精細轉變，促進備用鋼軌庫存管控的優化。
1備用鋼軌庫存管理面臨的問題
1.1庫存信息不完善，庫存物資周轉慢。目前，備用鋼軌管理主要集中于入庫、出庫管理，無法掌握鋼軌出廠后的使用狀態和壽命，關注的焦點在庫存剩余量上，對于評價指標的具體構成，標準是否合理均未進行科學分析，對周轉效率等考慮不全，導致評價不全面、不科學。隨著大數據技術的深入應用，相關業務系統數據的不斷融合，現有信息管理方式的效率不高、效果不好，無法精準地控制庫存。物資需求方和物資供應鏈上游生產及配送信息的不對稱，導致部分鐵路線路物資的周轉率較低，形成長期庫存。尤其是鋼軌、道岔軌件等大件物資，由于生產、采購、物流配送周期較長，需求方不易獲取生產物流信息，為避免物資供應不足，需求方會提前配備相關物資，而其中一些物資的實際使用時間和入庫時間存在較大時間差，導致了庫存物資周轉較慢。
1.2備用料需求預測不準確。工務備用料主要是指鋼軌、道岔等各類軌件設備，是工務設備管理的薄弱環節。不同的運輸環境和不同的軌道基礎，曲線和站內道岔區域因傷損或磨耗而下道的周期各不同，管理人員因無法預測設備下道時間，經常出現因備件不到位而影響應急處置的情況。小半徑曲線鋼軌因側磨下道的情況比較突出，急需準確研判側磨發展趨勢并發出預警，從而及時對設備進行有針對性的更換修理。因此，精準的需求預測是安全生產的前提，備用料需求預測主要包括兩方面。一是備用料數量的準確把控，即預測需求量與實際需求量保持平衡，預測量高于實際需求量時，會造成庫存積壓，反之則無法滿足生產需要。受制于老舊維修模式和管理模式，目前鐵路線路物資需求管理仍執行參考數量指標模式，根據設備數量硬性規定必須的需求數量。無法精準獲取不同區域、不同時間段的需求信息，進而對大量與需求相關的異構數據進行整合處理，在庫存中積壓了大量的資金成本。二是對不同類型需求的預測。備用料對數量有要求，對類型與質量也有規定，需求和產品類型必須匹配，需要根據生產需求和設備水平匹配合適的需求計劃。
2大數據時代備用鋼軌庫存管理的優化
2.1利用鋼軌全壽命管理數據進行需求預測。鋼軌全壽命大數據管理平臺整合了鋼軌產業鏈中生產、供應、焊接、鋪設、養護等環節數據資源，涵蓋質量監督系統、鋼軌供應系統、現場焊接系統、探傷管理系統、廓形打磨系統、鋼軌基礎庫等系統，實現了對鋼軌全壽命數據標準化、規范化、精細化和智能化的管理。通過鋼軌全壽命管理平臺，可以獲取需求預測所需的海量數據，運用大數據技術建立預測模型，對備用料需求進行預測。正確掌握需求變化的原因是準確預測的關鍵，影響備用鋼軌需求的因素包括內部因素與外部因素。內部數據主要包括養護信息、位置環境、傷損信息、鋪設信息、廓形信息、通過總重信息等；外部數據主要包括地理位置、時間、天氣、最低溫度、最高溫度等。通過鋼軌全壽命大數據管理平臺，使用深度學習作為處理手段，可以處理海量、高維、多源、非結構化的復雜數據，保證數據結果的可靠和穩定。構建基于大數據的備用鋼軌需求計劃模型，可以對備用鋼軌需求作出短期預測和長期預測，并同步進行預測跟蹤反饋，即將需求預測的結果提供給設備需求部門，通過分析比對預測結果與實際更換情況，及時修正需求計劃模型參數，逐步提高預測精度。
2.2構建備用鋼軌庫存管理系統。鐵路物資供應鏈是為滿足鐵路運輸生產的物資要求，圍繞安全生產，由制造商、供應商、產品使用方組成，從產品制造生產開始，通過中間采購供應環節，最后把產品送到使用者手中。構建備用鋼軌庫存管理系統，將制造商、供應商、產品使用方的信息進行整合，改變了傳統與鋼廠（道岔廠）、焊軌廠、客戶之間發貨收貨信息依靠人員線下傳遞的模式，可實現鋼軌供應數據互聯互通，實時提供完整、準確的供應數據，對備用料上線、下線的全壽命、全過程進行監控分析、預警提醒等，以及備用鋼軌的去向跟蹤、維修、檢查等環節的信息化閉環管理。在備用料的全過程管理中，通過備用鋼軌庫存管理系統，生產廠商能夠實時掌握庫存信息、使用信息，通過設置庫存警戒線，可以提前安排生產，保證及時供貨，減少信息溝通的環節，能夠大幅提高效率。對于因道岔升級改造原因導致的某一型號道岔全部下線的鋼軌，使用方可通過信息共享機制，在運費合理的情況下進行跨工務段、跨局調配，實現道岔軌件庫存繼續利用。對于因站場改造原因提前下線的道岔軌件，使用方可掌握其上線時間、維修信息和狀態，經綜合評價后進行二次利用，提高修舊利廢的管理水平。通過大數據分析，能夠根據鋼軌（道岔軌件）的上線時間、線路地域差異、氣候條件、通過總重、維修水平等因素預測鋼軌（道岔軌件）傷損的出現時間和發展規律，一旦能夠判定軌件上線后出現傷損的時間和傷損發展規律，就可以對備用料實行精準配送，提供物資庫存的周轉效率。庫存歷史數據、傷損發展規律等數據可為未來庫存指標的確定提供更加科學的指導。
3結束語
云計算、物聯網、大數據等技術的發展和應用，為鐵路工務部門的備用鋼軌庫存管理提供了重要的信息化技術支撐，為庫存管理優化提供了重要的契機，利用大數據等技術對工務備用料需求進行精準預測，提升工務部門備用料庫存的精準管控水平，為備用料庫存優化提供了新的思路。
參考文獻
1溫富國.基于大數據的協議庫存物資需求預測體系研究[J].科技創新導報，2018，24.
2邊家歡，陳超.鐵路工務線上料庫存管理現狀與問題分析[J].鐵路采購與物流，2018，11.
作者:田景龍 單位:中鐵物軌道科技服務集團有限公司
