铁路大数据解决方案(共8篇)
铁路大数据解决方案 篇1
大数据时代铁路基层路段职工培训对策研究
近几年,随着信息技术的飞速发展,以数据洪流为主导的大数据时代的来临,将促进企业迎来新的管理变革,铁路职工的教育培训作为铁路安全运输、生产稳定、长期可持续发展的重要保障,需要顺应大数据的 时 代 潮 流,合 理 有 效 利用大数据的管理观念进行变革。特别是近年高速铁路的大规模建设,新设备、新技术、新工艺、新标准的应用推广,对铁路职工的教育培训有了更高要求。本文通过对当前吉林地区运输站段职工教育培训现状进行调查分析,对大数据时代铁路基层站段职工教育培训策略进行了探讨。
一、吉林地区运输站段职工教育培训现状 1.组织结构和基本制度组织结构,吉林地区各运输站段实行的是职工教育管理委员会统一领导下的段、车间、班组三级管理模 式。即 站 段 主 要 领 导 挂 帅,分 管 领 导 主 抓,职教科(教育科)牵头协调,专业科室分工负责,车间成立职工教育培训领导组,工区成立学习组,逐级落实职工培训工作。基本制度,吉林地区各运输站段主要根据沈阳铁路局职工教育培训相关政策及指导意见制定站段职工培训制度,主 要 包 括 职 工 教 育 培 训 管 理 制 度、职工日常学习与考试管理制度、职工技术竞赛制度、职工专职、兼 职 教 师 队 伍 建 设 制 度、新 职、转 岗、晋升工人培训制度及主要行车岗位工人持证上岗培训制度等。
2.职工素质。目前吉林各运输站段普遍面临职工整体学历水平不高、年龄偏大的现状。以职工人数最多且较有代表性的吉林机务段为例,学历水平上,全段在册干部职工4124 人,其 中 本 科 226 人,大 专 708 人,高中2825人,初中及以下365人,具有本科学历的职工只占职工总数的5%。年龄结构上,全段40岁以下职工只占26%,50~60岁的职工占职工总数的23%,而40~50岁 之 间 的 职 工 则 占 到 全 员 的 过 半数,整体呈现老龄化现象。
3.师资力量。专职教师,目前吉林各站段专职教师的年龄除电务段稍偏大外,其他基本适中,且学历层次也较高,学历水平以大专为主,其次是中专和本科,但专职教师数量普遍偏少,在调研的三个站段中,机务段和电务段的专职教师分别是 12人和13人,而供电段的兼职教师只有2人。兼职教师,目前吉林各运输站段的兼职教师年龄结构和学历结构与专职教师情况基本相近,结构分布较为合理,且数量也较之专职教师数量有所增加,三个站段人数分别为 20名、20 名、48 名,但与需培训的职工总数仍不成比例;同时,在调研中也看到,这些兼职教师主要是车间技术员、班组长、高级技师等骨干力量,他们一方面肩负着安全、生产等多方面工作,存在着对教育培训工作落实不到位的问题,另一方面他们长期在生产一线开展工作,对现场设备运行、工作环境等基础情况掌握较为全面,但对培训工作的教学方法、教学理论了解不多。
二、吉林 地 区 运 输 站 段 职 工 教 育 培 训 存 在 的问题
1.对职工教育培训工作重视不够。首先,在组织机构设置上,有的站段没有设置负责职工教育培训的专门科室,而是挂靠在相关科室,如技术科室等;且在培训基地的建设上,在调研的几个站段中,只有电务段有自己专门的培训基地,其他站段均没有培训基地。其次,在职工教育培训支出上,笔者以沈阳铁路局第一条高铁———哈大高铁动工的2007年作为调查起点,重点调查了吉林机务段、供电段、电务段三个段2007年至2013年职工教育培训投入,并把它占职工工资总额的比例也统计在内,从调查结果可以看到各个站段用于职工教育培训的费用只占职工工资总额的 百 分 之 零 点 几,且 培 训 投 入 不 稳 定,也并没有针对近年高速铁路的快速发展而加大对职工教育培训工作的力度。最后,在 培 训 人 数 上,伴 随 铁 路 的 快 速 发 展,特别是东北地区哈大高铁以及长吉高铁的建设,对铁路职工素质有了更高要求,但近年吉林铁路站段的教育培训并 不 理 想,接 受 培 训 的 人 数 普 遍 不 多,特别是个别站段呈现出的职工培训人数下降趋势让人担忧。2.职工教育培训体系不健全。首先,培 训 需 求 调 查 不 足。在 铁 路 基 层 站 段,每个职工、每个班组、每个车间都有不同的培训需求,这就要求培训具有针对性,但目前吉林各站段所组织的培训内容基本是按照路局要求完成,征求职工意见大多流于形式。其次,缺乏有效的绩效考评、反馈和激励机制。培训是一项“软”工作,没有“硬”指标,这就给培训效果考核带来一定困难,也造成目前教育管理缺乏有效的培训绩效考核机制,造成部分站段的教育培训工作淡化了提升职工业务素质的本质属性,忽略了培训效果的 分 析 考 评,也 不 注 重 培 训 效 果 反 馈,更没有将职工培训考评纳入职工待遇考核之中,缺乏有效的激励约束机制。
3.培训效果不理想。首先,培训计划 不 合 理,培 训 内 容、培 训 形 式较为陈旧。调研过程中,车间职工普遍反映的并不是职工培训不够,而是培训多、考试多,如某站段运用车间2013年1~3月分别安排了6项、9项和8项培训。这样的培训计划不仅过于紧密,且职工反应这些培训内容一年当中反复进行,反复考试,年年如此,培训形式也是基本的课堂理论讲授和实践操作指 导,没 有 新 意,这 不 但 没 有 达 到 培 训 效 果,反而使职工产生了厌恶、麻木和应付心理。其次,工学矛盾依然突出。车间职工工作任务重,搞集中培训非常难。如某检修车间想利用工余时间组织和谐组职工培训,由于工作任务重,时间紧,根本做不到,只能牺牲职工午休时间组织学习。为完成上级下达的培训任务,许多车间采取在现场职工作业的零散时间进行培训。
三、大数据时代铁路基层站段职工教育培训的发展对策 大数据时代,如何利用存在于网络或信息系统等数据存储系统中的海量数据资产,使其为企业决策服务是企业一项十分重要的工作。铁路基层站段的职工教育培训工作也应引入大数据思维,通过数据挖掘建立科学的职工教育培训考核机制,创新教育培训形式和内容,提高铁路职工教育培训水平。
1.提高对教育培训的重视度,树立数据化决策思维在大数据时代,领导层和职教部门,一方面要充分认识铁路职工教育的重要性,把铁路职工教育工作纳入重要日程安排,为提高培训水平积极探索新形势下的培训措施和方法。另一方面铁路基层站段的教育培训决策层还要注意转变以往在培训安排与培训管理中主要依靠“经验”即凭借自身的经历和学识,或者借鉴他人的、以往的培训方案做决策的思维模式,树立数据化决策思维。即利用可收集和掌握的大量职工培训相关信息数据,通过数据加工分析从中找到数据间的相关关系,以此来制定职工教育培训战略,为企业的战略转型做好服务。例如在大数据时代,职工的教育培训不再是按照所谓的培训发展阶段假设目标内容,而是依据数据分析得出的目标与内容相关关系制定出更符合实际需要的培训策略。铁路站段的职教部门可以从培训相关的信息化档案和专、兼职教师的信息化档案中,寻找培训内容与培训目标数据之间的相关性,也就是在分析所有的培训目标与培训内容数据基础上,明确目标与内容的相关关系,从而制定培训策略。2.构建基于大数据的多元化、过程化培训考核机制长期以来铁路职工的教育考核机制主要是教育培训部门以及上级主管部门在听课和职工考试成绩的基础上对任课教师进行评价,或是教师根据职工考试成绩和作业成绩以及课堂表现等对职工进行评价。这些考核机制存在一定的片面和单一性,不易达到考核目的。在大数据时代,我们可以通过技术层面对培训教师和职工长期行为等大量数据进行评价,建立多元化、过 程 化 培 训 考 核 机 制。首 先,大数据可以实现对职工学习的多元考核评价,而不仅仅是知识技能掌握的单一维度。对职工的考核评价应该是多元的,特别是可以通过分析掌握职工在培训中的思想、心态与行为变化情况等数据,评价职工的学习状态和效果;其次,大数据改变了教育培训的结果评价考核方式,实现了过程考核。即大数据时代可以通过技术手段记录教育培训的过程,如使用电子课本、电子课堂等,记录下培训者的课堂言行、交流互动以及作业情况等信息,并将这些信息汇总分析,对培训者实施过程动态考核。这种过程考核对职工培训效果评价更加全面客观。3.通过 数 据 挖 掘 构 建 个 性 化 培 训 内 容 和 培 训形式。在大数据时代,从技上说,只要你在互联网等媒体上留下痕迹,就可以对你进行分析,你的行为特征、思想倾向、兴趣爱好都将一览无余。从这个角度说,未来的教育培训也将是精准的个性化教育。对每个工的教育都可以建立在对其行为数据的深入挖掘和科学分析基础上。铁路职工的教育培训也应顺应这一发展趋势,注重对职工日常工作行为及培训学习行为等数据进行挖掘分析,通过分析微观、个体的职工与课堂状况,用于调整教育培训行为和实现个性化教育。例如铁路基层站段可以过数据挖掘出学员近期特别关注什么内容,对哪方面的信息特别留意。根据数据的预测,对这些内容进行深入研究后,纳入教学安排。同样也可以通过分析职工有关课堂学习、在线学习以及移动设备培训学习形式的数据,定制个性化的培训形式,以增强培训内容和培训形式的新颖性、针对性和实用性。且大数据时代的技术产品如远程在线课堂及移动通 讯设备也为铁路职工教育培训形式提供了更多选择,这也将在一定程度上解决铁路职工教育培训工学矛盾问题。
参考文献: [1][美]维克托 · 迈 尔-舍 恩 伯 格.大 数 据 时 代 [M].杭 州:浙江人民出版社,2013.
[2]李静.铁路技术职工培训激励机制研究[D].北京:北京交通大学,2006. [3]王淑霞.浅谈高速铁路客运人性化服务及其培训[J].铁道劳动,2011,4:13-15.
[4]吴兆新.关于加强铁路企业职工培训的几点思考[J].山东铁道,2011,3:67-68.
[5]李莹.对构建高效企业培训体系的思考[J]现代营销(学苑版),2013,21:61.
铁路大数据解决方案 篇2
铁路货运信息系统的构建,从TMIS(中国铁路运输管理系统)到TDCS(调度指挥信息管理系统)及CTC(新一代分散自律调度集中控制系统),正在实现由单项管理自动化到综合管理自动化的过渡。而于2012年9月试运行的铁路电子商务系统则开启了一个崭新的篇章,对外实现货运需求信息的采集功能,对内以既有系统为支撑形成完整的受理业务信息链[1,2]。大量数据(包括实时的、结构化、半结构化、非结构化数据)正在产生,增强大数据利用意识,借助大数据技术,发现大数据的真正价值,才能在企业竞争中摆脱被动状况,重新成为行业中的“火车头”。
2 大数据技术
大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值,而设计的新一代架构和技术。大数据的4V特点:Volume(海量)、Variety(多样)、Velocity(实时)、Value(价值)[1]。
一个大数据系统从逻辑上可以分为数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据应用展现等五个层次[3,4,5]。其中包含多方面的技术:海量存储、实时流数据处理、数据挖掘(DW)、数据可视化、商业智能(BI)、联机分析处理(OLAP)、并行计算、NoSQL(Not only SQL非关系型数据库)数据库等。
3 大数据应用框架的探讨
3.1 数据应用的三个层次
大数据在铁路货运信息系统中的应用主要分三层:起步阶段、发展阶段、运营阶段。目前国内应处于大数据应用的起步阶段。
第一层,主要是积累、收集数据,应用大数据存储相关技术及数据采集工具。已有的和正在扩建、补充完善的各项相关信息系统是大数据的各种来源,包括来自日志文件、终端设备、传感设备、视频设备、各项运营系统、财务系统、电子商务系统、安全监测系统等。基于传统关系型数据库存储的结构化数据仍然占据目前的主流地位,但大量的,实时性要求比较高的非结构化及半结构化数据正在产生。
数据基础:结构化数据为主流。
业务逻辑:以因果关系为主线。
挖掘工具:以SAS等统计分析工具为主,自主研发为辅。
应用目标:用数据促进企业精细运营,整合优化资源配置,提高运营效率。降低运营成本。
实施运作:主要是第三方数据挖掘服务机构。
第二层,是将收集的数据进行初步的融合、集成、筛选、分析出有用的信息来,这一层次的应用是目前发展的重点,其应用范围也较为广泛。如铁路运输流量分析、智能布警、铁路违法与事故模式挖掘。对数据的使用方式上,仍然以精确性计算分析为主,但随着应用层次的提高,趋势性计算分析会得到逐步地应用和发展。
数据基础:仍然以结构化数据为主,进一步融合数据业务平台,非结构化和半结构化的数据比重增加。
业务逻辑:以因果关系为主线,基于非结构化数据的预测为辅。
挖掘工具:以SAS等统计分析工具为主,Hadoop/Hbase等技术为辅。
应用目标:深入洞察客户需求,助力企业转型。
实施运作:借助外力辅助建立数据运营机构。
第三层,大数据的价值最大体现:预测、对数据更深度的分析、统计、挖掘处理,更好地支持日常运营、决策、安全管理等方面,甚至可以帮助发现创造新的价值,形成新的收入增长点。目前处于规划建设阶段。
数据基础:视频、音频等非结构化数据成为核心数据,更多融合企业内外部数据,传统结构化数据比重减少。
业务逻辑:因果关系变为传统业务运营的基本逻辑,基于非结构化数据的预测成为主流。
挖掘工具:Hadoop/Hbase等新兴技术渐成主流,SAS等统计分析工具的应用退居次要地位。
应用目标:全方位深入洞察客户需求,探索如何借助大数据推动企业转型。
实施运作:以自身建立的数据运营机构为主,外力为辅。
3.2 大数据应用的四个方向
大数据在铁路货运信息系统中的应用方向主要有:生产运作服务、安全监控服务、客户管理与服务、营销决策支持。
生产运作服务
利用大数据可以为生产运作提供支持服务,如货物的调拨、路线的安排、在途监控等方面活动,有助于优化业务流程,及时发现问题,提高业务运作效率。
安全监控服务
大数据能为铁路货运的安全监控提供服务,帮助实现实时监控和安全运营。可以分系统的统筹设置海量的传感器、视频监测设备等,将传感器及相关设备的信息汇集到终端,工程师便可实时发现、分析铁路及货车存在的安全问题,并及时下达指令消除各种安全隐患。
客户管理与服务
主要是针对电子商务平台客户提出的管理与服务形式,通过各种类型数据的分析来有效地发现需求,为客户提供个性化的服务。
营销决策支持
包括产品服务的推广、平台宣传等,提供营销方面的决策支持,以更好地的切合市场需求以及吸引潜在客户的关注。
利用大数据分析将有助于铁路货运的市场细分、定向营销以及物流新产品的推出。充分利用大数据可以更好、更全面地掌握客户的特点,及时得到客户的需求信息。帮助铁路实时改进和创新铁路物流产品,并根据客户的实时反馈信息,改进服务,研究制定业务营销方案,根据目的利用合适的处理技术分析找出最优的营销决策。
3.3 大数据的应用框架
大数据技术框架在铁路货运行业中的应用也体现了软件分层的概念,每个层次包含有不同的组件对应于不同的应用场景,层次之间相对独立:数据采集层——负责数据的积累、整合、抽取,净化等;数据存储层——负责数据的存储和处理;数据分析层——对数据进行深层次的分析和挖掘等处理;数据展现层——数据价值最终呈现给用户的形式化。其中数据存储和分析层所涉及的组件有:关系数据库、NoSQL数据库、分布式文件/对象存储系统、数据挖掘、统计分析、OLAP等。
大数据技术框架在铁路货运信息系统规划实施中,应侧重于具体应用,考察各种组件组合的可能性,快速形成原型系统,再根据具体需求,不断补充完善,直至找到“最适合的”方案。
3.4 大数据架构的选择(存储方案设计)
大数据存储技术路线最典型的共有三种。
第一种MPP(massively parallel processing)数据库,是采用MPP架构的新型数据库集群。MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上,在每个节点上计算完成后,将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果。相对于传统的关系数据库,MPP数据库可以支持PB级的结构化数据分析,通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术,再结合MPP架构分布式计算模式,能够胜任新一代的数据库仓库和结构化数据的分析。运行环境多为普通PC Server,具备高性能、高扩展性的特点,在分析类应用领域获得较为广泛的应用。
第二种是基于Hadoop的技术扩展和封装。Hadoop,被称为Linux以来最成功的开源软件,是一个基于分布式文件系统,能够存储和处理非结构化数据的大框架。Hadoop旨在通过一个高度可扩展的分布式批量处理系统,对大型数据集进行扫描,以产生其结果。
第三种是大数据一体机,这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品,由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统以及为数据查询、处理、分析用途而特别预先安装及优化的软件组成,高性能大数据一体机具有良好的稳定性和纵向扩展性[4]。
在架构选择方面,铁路货运系统要受到数据分布、数据源及分析要求等方面的制约,单一的BI技术、Hadoop技术,MPP技术无法同时适应铁路货运系统的大数据技术应用,所以铁路货运的大数据架构应该是一种混合的架构模式。要把MPP数据库、Hadoop融合在一起,形成统一的大数据应用架构。用MPP处理PB级别的、高质量的结构化数据,同时为应用提供丰富的SQL和事务支持能力;用Hadoop实现半结构化、非结构化数据处理。这样可同时满足结构化、半结构化和非结构化数据的处理需求。
4 结语
结合铁路货运信息系统的发展现状,提出了大数据技术在系统中应用的三个层次及四个应用方向。探讨了大数据技术在铁路货运系统中的应用框架,提出了相应的大数据混搭架构模式,为大数据技术的应用发展提供参考。
参考文献
[1]王珊,王会举,覃雄派,等.架构大数据:挑战、现状与展望[J].计算机学报,2011,34(10):1741-1752.
[2]张延松,焦敏,王占伟,等.海量数据分析的One-size-fits—OLAP技术[J1.计算机学报,2011,34(10):1936-1946.
[3]覃雄派,王会举,杜小勇,等.大数据分析--RDBMS与Map Re-duce的竞争与共生[J].软件学报,2012,23(1):32-34.
[4]吴广君,王树鹏,陈明,等.海量结构化数据存储检索系统[J].计算机研究与发展,2012,49(1):1-5.
浅谈大数据与铁路十八点统计工作 篇3
关键词:大数据;统计;提高;依据
中图分类号: F532 文献标识码: A 文章编号: 1673-1069(2016)10-174-2
铁路运输统计工作是反映各级运输企业劳动成果和作业效率的重要指标。在日常运输生产、经营管理和宏观决策方面起着重要作用,例如,2014年铁路总公司下达的65项财务清算指标中,其中59项来自于运输统计数据,这些数据直接影响到运输企业的经济利益,并在为指导日常运输生产工作中提供重要和积极的依据作用。随着铁路运输生产和管理模式的变化,为及时反映运输生产经营情况,笔者认为大数据技术和统计工作一定能够紧密结合,成为向各级运输部门提供组织、指挥、决策的重要依据。
所谓大数据,是指所涉及的资料量规模巨大到无法透過目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯,大数据有四个特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity(简称4V特点)。大数据不仅用来描述大量的数据,还涵盖了处理数据的速度,是数据采集和分析等的前沿技术,从各种的数据中快速获得有价值信息的能力,这就说明大数据技术具备走向众多企业的潜力。
大数据技术在铁路统计工作的应用,就是把铁路运输全日的每个时段、每个环节、每个细节的数据采集起来加以细化规范,通过完善计算指标和严格的公式计算,得出铁路运输过程中每个步骤的各项数据,为各级管理层指挥日常运输生产、企业经营管理和宏观决策提供指向性的科学数据。
传统统计工作与大数据技术还是有区别的:大数据的特点是它通常来源于物联网,不是为了特定的数据收集目的而产生,而是人们一切可记录的信号,比如,从类型上看,传统数据基本上是结构型数据,也就是定量数据加上少量专门设计的定性数据有格式、有标准,能够用常规的统计指标或统计图表表现出来;大数据更多的是非结构型数据、半结构型数据或异构数据,包含一切可记录、可存储的信号,多样化、无标准、用传统的统计指标或统计图表难以加以表现。不同的网络信息系统有不同的数据识别方式,相互之间也没用统一的数据分类标准。譬如说现在许多数据库是非关系型的,不需要预先设定记录结构就能自动包容大量各式的数据。
按量化方式上看,传统数据的量化处理已有一整套完整的方式与过程,量化结果也可直接用于各种运算与分析,但大数据中大量的非结构化数据量化(结构化)和如何从中提取信息、如何与传统结构化数据对接是一个新的问题。正如Franks所说:“几乎没有哪种分析过程能够直接对非结构化数据进行分析,也无法直接从非结构化的数据中得出结论。”更重要的是“量化”的含义和结果及表现形式也不尽相同。
目前,国内外许多行业都把“大数据”的普及和应用作为决策者们制定下一步工作方案的重要依据。在这个大背景下,铁路运输企业要想走向市场型管理,全面落实自主经营的责、权、利,也要通过核算和分配投入产出比来实现企业效益的最大化。把大数据技术引入实际统计工作,统计工作就有可能成为大数据技术的一部分,人为地加以有效地规范管理这些数据使之有效有序,为我们的前瞻性思考预想出将要面临的具体问题,加以分析并计算出一个乃至几个结果可供参考。把统计研究的对象范围从结构型数据扩展到一切数据,重新全面思考数据的定义和分类方法,并以此为基础发展和创新统计分析方法。
现在十八点运输统计还是沿袭传统的作业方法,虽然引入了计算机参与部分计算,但是还是建立在人工操作的基础上,并以其结果作为铁路管理层指挥日常运输生产、企业经营管理和宏观决策的依据。
现行的十八点统计工作存在着许多问题,随着大数据技术的引入,可以扩大统计范围、改进计算方式和方法,完善
指标体系,可以更加全面和准确地反映日常运输生产经营情况,切实成为各级运输部门组织、指挥、决策的重要依据,比如:
①2005年生产力布局调整之后,各项规章制度和管理办法也相应改变,还是有很多细节不够完善,比如全路对“TZ”车型的认知和掌握混乱,给基层统计工作带来了困难,造成分界口交接列车相互推诿、“扯皮”。可以由上级权威部门牵头制订新的规章并以编程的形式用数据链接到基层站段,明确车站装卸、车辆归属和使用状态,将车型、车种、车号等相关数据汇总上报数据库,各级部门可以随时调取和掌握第一手资料。
②目前国家铁路总公司牵头在全路十八个铁路局都开通了“铁路局十八点运输统计通用系统”和“Business Objects”程序之后,确实挺高了各级十八点统计质量和工作效率。由于各级统计人员更迭,如何能让统计人员熟练地掌握和运用该系统,保障日常统计工作顺利完成的要求也客观地显现出来。可以利用现代化的设备和科学管理加强统计工作的监督和检查,提高统计数据的质量和工作效率,利用最广泛的数据收集和计算系统,通过科学分析从而提出将要出现的问题以及处理办法。
③大数据技术的引入,要求大力培养高学历、高素质的统计人才,为提高统计工作水平提供强有力的人力保障。据统计,现在铁路统计岗位的人员年龄在45岁以下的占78.8%,北京铁路局调度所统计人员的比例略低为47%;大专以及上学历占全路统计人员的比例是63%,北京局调度所为65%,总体知识化、年轻化的特点突出,而且还有继续在职考取更高学历的现象,这对新知识掌握快,对新设备上手快,对新的文件、电报理解能力强。全路统计工作持有高级技术职称的还是占少数只有1.6%,北京铁路局调度所统计室的高级职称比例截止到2015年只为1.5%,绝大部分还是中级或其以下级别,也就是说权威的统计专业人才还占少数,可以利用这个机会加强人员培训和统计专业知识和原理的补强。
④大数据技术引入统计工作,可以细化每个作业环节和过程,就像把一个庞然大物分解成分子和原子大小,数据采集是通过各个相关部门的大力配合,并在其中发现问题和解决问题。比如运行图的填记是对列车调度员的考验,必须要求图标填记完整;车站装车的各项表格和报表填记也是一项都不能缺少的;每日分界口交接列车和货运装卸车计划等等,每个人、每一项都要认真填记,这里存在很多不确定性,所以大数据技术分析结果存在直观性、客观性的同时也有逻辑不完善性,这就会造成衔接上的脱节,最终还是要通过人工干预才能出具客观、详细、可信的报告。
随着铁路事业的大发展,统计工作也要与时俱进,引进新的观念和技术,统计工作要为运输一线让路的观念应该得到转变,运输生产固然重要,统计工作是总结工作好坏的标尺,是制订下一步工作的依据,要懂得除了低头拉车还要抬头看路的道理,而且现在已经有部门和单位在这个领域开始探索了。
《时代杂志》曾经说过:“依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降,大数据时代已经到来”。大数据的潜在价值必然使商业模式和决策制定的管理变革发生翻天覆地的变化,正如大数据对于影视的价值,决策者可以根据观众的爱好设计剧情,满足观众的需要和良好的效益;又如全球著名的零售商——沃尔玛,是使用大数据的受益者之一,并创造了“啤酒与尿布”的经典案例,这说明大数据的价值不仅体现在商业价值上还有我们的生活习惯上。而我们的铁路企业又与人们的生活密切相关,在衣食住行中占很大比重。于是,在大数据时代背景下,铁路企业决策者们的决策关乎着整个企业的未来和希望。
福建消防大数据中心的方案 篇4
一
智慧消防的目标:
智慧消防即火灾防控“自动化”、灭火救援指挥“智能化”、日常执法工作“系统化”、部队管理“精细化”。智慧消防,大力借助和推广大数据、云计算、物联网、地理信息等新一代信息技术,创新消防管理模式,实施智慧防控、智慧作战、智慧执法、智慧管理,全面推动消防工作向信息化、智能化方向发展。二 福建省消防大数据中心
福建省消防大数据中心汇集了福建省各个市的消防数据,为政府与企业提供智慧消防的解决方案。
三 福建省消防大数据中心有以下两大主要功能:
一是为消防局提供24小时、365天全天候监测消防设施的数据,通过云计算,不同建筑内消防设备的运行状态、故障状况、诊断维护、报警信息等海量信息可集中存储,为消防设施的监管、运维、消防决策等提供依据;
二是重点消防企业可以掌握自身的消防状况,及时地作出相应的整改,在大数据官网上查到企业自身消防设施的年检情况。
三是,广远消防基于企业的社会责任,在大数据中心可以随时查到需要维护和更新的消防设施,广远消防组织力量去完成维护和更新。
四 福建省消防大数据中心的建立:(1)数据源的采集: 广远消防联合研究机构共同研发出物联网消防智能终端,并申请国家专利。
物联网消防智能终端实时检测消防设施中的压力、流量、温度、烟度、音像等参数。设备内部采用物联网技术,实现自动组网、无线传输,并将信息实时传输至“云服务”中心,(2)消防大数据中心的建立
经过科学设计后实现系统化、整体化的综合布局,编织一张防控严密的消防安全信息网。网络织成后,一个巨大的数据信息库也会随之产生,每时每刻都有新的检测与监控数据不停地补充进去,也就形成了消防大数据。
(3)消防大数据中心的使用
这些检测与监控数据可以联网共享,消防监管部门、消防队、消防设施用户、消防施工与维护单位都能被赋予相应权限,进行实时在线监测,信息互通。
五 福建省消防大数据中心如何实现智慧消防 1 实现火灾防控“自动化”。
广远研发的物联网消防智能终端用专业术语描述,其实就是物联网节点,它们能够帮助沉默的消防设施变得有感觉、有记忆,在某些突发状况下,甚至可以简单思维,报警的同时迅速开启喷淋等灭火系统,或者是自动拉下卷帘门、启动排风系统等防止火势扩散,聪明地实现火灾防控“自动化”。实现灭火救援指挥的“智能化”。物联网消防的终端设备可以传回发生火灾的建筑物内部的信息,包括数字、图片,让灭火救援指挥部能够全面、及时地了解现场的情况,作出正确、高效地救援。
例如,一起消防事故发生后,消防队接报立即赶赴现场实施救援,他们一般只能了解到眼前的情况,此时,智慧消防系统便能为他们提供一个强大、有效的信息平台,据此可以判断事故可能是怎样引起的,怎样做能够最快扼制火势,建筑物内部实时情况如何等,一旦需要,很多战训专家还可以进行在线会诊,令抢险救援更加科学高效。3 实现日常管理的“精准化”。
智慧消防系统庞大的数据信息库也有助于实现日常管理的“精准化”。通过对经年累月积累下的数据进行比对分析,能够发现哪些地方容易发生问题,哪种管道更经久耐用,哪种水泵故障率高了点,哪种设备使用起来不方便等等,这些信息反馈有助于监管部门提升管理质量、施工单位科学选材、用户提高使用效能。4 日常执法工作“系统化”
消防设施有损耗,有故障,因而需要定期检测与维护,检测和维护所得的纸质记录,十分繁琐,不利于数据的保存。现在,智慧消防系统能够把这个过程变得电子化、信息化,不仅节省下许多人力,而且还可以自动储存,保留历史数据。
以一所高校为例,9-10月期间,保卫处就对几十个批次,共计2047个干粉灭火器进行了充装或更换,工作量也是不小的。如果,巡检人员只要拿着智慧消防系统的RFID巡检器在大楼里走上一圈,就能感应到到期需要更换的灭火器,而且这些历史记录都能够存储下来方便调取。
六 基于物联网的智慧消防系统
七 福建省消防大数据中心的建立步骤
建议由福建省公安厅消防局立法、下文件,要求各市落实智慧消防,由省消防局统一论证、统一领导、统一实施,委托福建广远消防股份有限公司,基于物联网智慧消防系统,先期建立省级的消防大数据中心。
根据各市的实际情况,建立市级的消防大数据中心。
福建广远消防股份有限公司负责消防大数据中心的建立、日常运行和维护。
八 其他城市的智慧消防 重庆市渝中区高层建筑消防水压实时监测和视频实时监控系统,助力城市的智慧消防,获得国家消防局主要领导的肯定。2 借力“智慧九华” 推动消防工作智能化
为进一步提升消防数字化、自动化管理水平,大力推广互联网在消防领域的创新应用,1月26日,湖南省湘潭经开区召开“智慧消防”建设协调会,区安监局副局长旷颖伦、“智慧九华”指挥中心主任彭安、副主任扶春明、消防大队和湖南科创公司相关人员参加会议。
3上海的智慧消防
铁路大数据解决方案 篇5
(2017年)
为贯彻落实《广东省促进大数据发展行动计划(2016-2020年)》(粤府办〔2016〕29号)、《珠江三角洲国家大数据综合试验区建设实施方案》(粤办函〔2017〕184号),促进大数据产业发展,加快培育产业主体,现决定在全省范围内遴选一批大数据骨干(培育)企业,好中选优、重点培育。
一、工作原则和目标
遵循企业自愿、科学公正、公开公平的原则,遴选一批掌握大数据关键技术和核心产品、发掘数据价值成效显著、大数据业务突出、创新能力强、市场前景好、发展初具规模、产业带动作用大、经营状况良好、具有国内乃至国际领先优势的大数据骨干企业,好中选优,重点培育,发展壮大大数据产业主体。
二、培育范围和条件
(一)培育范围。
我省从事大数据产品研发及服务、第三方大数据服务的企业,重点培育掌握大数据核心技术、发掘数据价值成效显著、发展已初具规模、对行业发展具有促进作用、具有国内乃至国际领先优势的企业。
(二)企业培育条件。
1.本省企业。根据国家有关法律法规在广东省境内登记设立,具有独立企业法人资格。2.主营业务范围。从事大数据产品研发及服务、第三方大数据服务的企业,并在以下业务范围内:
——大数据产品研发及服务。包括下列产品的研发及服务:面向事务的新型关系数据库、列式数据库、NoSQL数据库、大规模图数据库和新一代分布式计算平台等基础产品;新一代商业智能、数据挖掘、数据可视化、语言搜索等软件产品;结合数据生命周期管理需求的大数据采集与集成、大数据分析与挖掘、大数据交互感知、基于语义理解的数据资源管理等平台产品;面向行业应用需求的具有行业特征的大数据检索、分析、展示等技术产品,形成面向重点行业的大数据解决方案及服务等。
——第三方大数据服务。围绕数据全生命周期各阶段需求的数据采集、清洗、分析、交易、安全防护等技术服务。提供弹性分布式计算、数据存储等基础数据处理云服务;面向大数据分析的在线机器学习、自然语言处理、图像理解、语音识别、空间分析、基因分析和大数据可视化等数据分析服务;第三方数据交易服务等。
3.业务规模。大数据产品和服务已实现产业化或已部署应用,在行业中发展已初具规模,大数据销售(营业)收入呈增长趋势。企业2015、2016年每年主营业务收入达1000万元以上,且主要从事大数据产品及服务、第三方大数据服务的销售收入占企业销售收入的比例平均不低于50%。
4.行业地位。处于国内乃至国际领先地位,大数据产品和服务发掘数据价值成效显著、服务应用市场前景好,具有较强的带动性或带动潜力、培育新业态新模式的能力,能够代表行业发展趋势,引领行业发展方向。
5.创新能力。企业设有大数据研发机构或拥有稳定的研发团队,拥有相应的技术先进的研究开发设施和工具;2015、2016年研发费用总额占企业销售(营业)收入总额的比例平均达5%以上;至少拥有1项及以上大数据相关领域的核心发明专利或其独占许可权,整体技术水平居行业领先。
6.企业规模。目前在册企业员工数不少于50人,其中具有大学专科以上学历的科技人员占企业职工总数的40%以上,专职从事研发的人员占企业职工总数达20%以上。
7.盈利能力。企业经营业绩良好,财务稳健,2015年、2016年两年连续盈利,销售收入和利润总额呈稳定上升势头。
8.管理规范。应有明确的企业章程,规范的生产、技术和财务管理制度,具有产品质量和技术服务质量保证的能力和制度,依法纳税,守法经营,近两年无违规违法记录。
三、申报材料及要求
(一)申报材料。
1.《广东省大数据骨干(培育)企业申报书(2017年)》(简称《申报书》)。
2.提供相关证明材料或其复印件,包括但不限于:
(1)企业法人资格证书复印件;
(2)经会计师事务所或审计部门审计的2015、2016年会计报表;(3)获得高新企业的证明材料复印件,获国家、省级研发机构的证书或文件复印件;
(4)拥有或享有独占权的大数据相关领域的核心发明专利证书复印件;企业及产品认证证书、2014年以来牵头起草的行业以上标准等证明材料复印件;
(5)获省部级以上奖励、荣誉证书,列入省部级以上项目计划的批准文件;
(6)企业人员花名册(超过100人的企业,只列科技人员及专职研发人员);
(7)其他反映企业大数据相关能力的证明材料,例如:产品第三方检测报告、有效纳税证明、银行提供的资信证明等材料的复印件。
(二)申报要求。
1.纸质材料装订要求。《申报书》和证明材料装订成册,加盖申报单位骑缝公章。统一采用A4纸双面打印或复印。纸质申报材料中存在字迹模糊、无法辨别内容的,其责任及后果由申报单位自行承担。
2.提交材料包括纸质材料一式两份,《申报书》电子版(不含证明材料)一份。
3.申报企业应如实提供申报材料,保证内容和数据真实可靠。企业在申报骨干(培育)企业过程中有弄虚作假行为的,我委将中止其申报。
四、遴选程序
(一)企业申请。遵循自愿申报原则,符合申报条件的企业,按照要求准备申报材料,提交到所在地市经济和信息化(大数据)主管部门。
(二)地市初审。由地市经济和信息化(大数据)主管部门对申报材料进行审核,提出是否同意推荐的审核意见,汇总企业申报材料后在规定时间内报送省经济和信息化委。
(三)综合评审。省经济和信息化委组织对申报材料进行综合评审。根据综合评审结果,成绩达到合格以上的企业为候选企业,其中成绩达到优良以上的企业列为候选广东省大数据骨干企业,其余为候选广东省大数据培育企业。
(四)现场考察。对候选骨干(培育)企业,必要时(如需对某些申报材料作进一步核实)由省经济和信息化委组织专家或委托第三方机构,依据申报条件对企业进行现场考察。
(五)公示和发布。根据综合评审和现场考察结果,提出拟培育的广东省大数据骨干(培育)企业名单,进行网上公示。公示期为5个工作日。没有异议的,予以发布。
(六)颁发证书。对获得省大数据骨干(培育)企业资格的企业,由省经济和信息化委颁发证书。
五、培育和管理
(一)培育政策。
1.对获得省大数据骨干(培育)企业资格的企业,在省工业和信息化专项资金相关用途项目申报等给予优先重点支持。
2.优先在骨干(培育)企业中按照科学公正、公开公平、好中选优的原则筛选储备一批大数据项目,适时向国家有关部委推荐,争取国家大数据重大专项、专项资金、优秀成果等落户我省大数据骨干(培育)企业。
(二)管理措施。
1.省大数据骨干(培育)企业资格自颁发证书之日起有效期二年,有效期到期将由省经济和信息化委组织资格复审。
2.省大数据骨干(培育)企业资格实行有进有出,动态管理。对未通过复查的骨干企业,降为培育企业继续培育。对两年中企业经营业绩突出、创新能力强、综合评审成绩居行业突出位置的培育企业,可晋升为骨干企业。
3.省大数据骨干(培育)企业在资格证书有效期内企业发生重大违规违法行为的,一经查实,将撤销其骨干(培育)企业资格。
铁路安全大检查大反思活动总结 篇6
一、加强组织领导,全面进行部署,广泛动员全体干部职工深入开展活动
1、加强领导,深入贯彻
(1)在接到活动通知后,我段立即组织班组长及以上管理人员于12月31日召开了安全生产紧急会议,对上级的各项要求进行了及时传达,并决定在1月1日―1月31日开展一次全员参与、全方位整改的“三整顿”、“五查”活动,并要求各单位必须深刻领会活动的意义和目的,从讲政治的高度出发,充分认识到本活动的重要性,坚持安全管理“五同时”和各项防范措施的“四落实”制度,按照集团的统一部署做好本段的各项安全生产宣传、教育、自查和整改工作。 (2)段下发了《关于在全段迅速开展“三整顿”和“五查”活动的通知》,要求管内各单位精心组织、集中力量、扎实推进本次大检查活动,并且,为使活动真正取得成效,段党政主要领导亲自上手,成立了以段长xx、党委书记xx任组长的活动领导组,并建立了水电、房建、物管三个专业检查小组,同时在活动时间、要求、内容和形式上做了具体的安排和部署,提出了以查领导、查作风、查管理、查标准、查成效等5大项21小项的检查提纲,内容包括查干部作风、查设备隐患、查值班纪律、查制度落实、查操作规程、查作业标准、查工作成效、查安全责任制等。各业务科室、车间在段指导下,行动迅速、雷厉风行,均下发了文件,成立了活动领导小组,做到有组织领导、有计划安排、有检查内容、有总结整改,从而为此次活动开展得扎实和细致打下了良好的基础。
2、加强教育,全面宣传
(1)各车间管理干部对本车间安全生产大检查活动的安排、检查、总结和整改等工作亲力亲为,首先,各车间在活动的宣传发动阶段,分别组织召开工班长安全例会、职工大会等,逐级传达会议精神,并在学习过程中进行了全员签名签字活动,并写出了个人反思总结。同时进行“三整顿”和“五查”活动的深入宣传和贯彻工作,做到传达到位,不漏每位职工、不留一个死角,横向到边、纵向到底,在全段范围内迅速掀起了浓郁的活动高潮。
(2)利用段党内简报、支部小报、橱窗、横幅、板报和标语等宣传工具,大张旗鼓地进行宣传,用舆论导向激发干部职工地参与热情,让他们牢固树立“安全第一”的思想,把规范自己的行为、注重安全生产变为自觉活动。据不完全统计,在本次活动中,我段共悬挂横幅6条,办专题橱窗2期,张贴安全生产标语28条。通过各种形式的宣传,激发了全体干部职工自觉参与“三整顿”、“五查”活动的热情,使安全生产真正进入了职工心中。
(3)充分发挥了党政工团齐抓共管安全生产的优势,由段党总支牵头、由工会、团委负责组织了一支宣传小分队,就如何开展“三整顿”、“五查”活动、打好提速攻坚战、争创模范铁路局、促进和谐铁路建设在各工班间进行巡回宣讲。同时,各车间针对自身实际建立健全了一系列规章制度,并就此开展了“安全在于高标准”、“树立高标准、完善高标准、落实高标准、实现高标准”等演讲和座谈活动,不仅丰富了职工的安全文化生活,也提高了他们的安全意识和安全自觉性,
活动总结
另外,管内各党支部、团支部、工会等部门也组织召开了工班安全民主分析会,及时了解职工安全思想状况,做好职工的安全思想稳定工作,针对性地开展了安全思想教育,进一步提高了各级人员遵章守纪的安全生产自觉性。
二、加强安全管理,深入自查整改,以实际行动扎扎实实推进活动
为认真贯彻“12.30”集团安全电视电话会议精神,把“三整顿”、“五查”活动落到实处,我段制定详细的自查提纲和工作程序,做了如下工作:
1、建立健全了各项管理制度,构建了干部管理长效机制。按照活动要求,根据段实际情况,本着严工人先严干部的管理理念,我段以“转变干部作风、落实岗位职责”为主要内容,细化和修订了各项安全管理制度,建立健全了安全生产逐级负责制、经营管理责任制,从机制上对各级干部进行激励和约束,强化干部责任意识。重点完善了以岗位安全素质评议、技术素质评议、工作到位评议、落实自身工作职责评议为主要内容的管理干部民主评议制度,修订了干部“五定三率”考核制度和干部月度检查考核制度,细化了机关干部作风考核制度。在干部作用发挥上把主要精力放在抓干部作风的转变上,对干部“五定三率”进行跟踪检查、严格奖惩。对干部按检查中发现类别分别按a类xxxx、b类0.xxxx、c类0.2xxxx折算计入个人“五定三率”量化考核,提高干部在安全管理中的责任意识。
2、狠抓了职工队伍的休整和安全再培训工作,组织了对电力运行、检修、试验等人员的“两票”强化训练,强化了全员的遵章守纪教育和安全技术培训,组织部分干部职工在段俱乐部观看了3部安全生产录象片及中央电视台经济频道播出的6集大型记录片《大动脉》,在全段掀起了各级人员学安全、懂安全、要安全、保安全的高潮。
3、管内各科室、车间、班组认真组织职工对“12.20”、“12.22”两起事故经验教训进行了系统分析,并就本单位XX年四季度工作中存在的.各种不安全因素进行了深入剖析,并按照眼睛向内、翻箱倒柜、不留死角的原则查找思想认识、安全管理、设备质量、干部作风、职工两纪等方面存在的一些安全隐患和突出问题,通过分类汇总,共查出a类问题1xxxx,b类问题2xxxx,c类问题4xxxx。并由党政主要领导亲自上手抓,深入各班组现场办公,对于段里力所能及的问题,立即拍板。
4、根据活动要求,在管内各单位进行自查、自纠的同时,段组织了全方位的安全大检查,检查由段分管领导带队,组织专业主管部门及相关人员进行了横到边,纵到底,细致入微的检查,上自各车间的刀闸线路,下自各泵房设备及高低压线路,特别是对贯通线、上水栓等与行车有关的重点设备进行了日常跟踪和针对性检查。本次大检查,不流于形式,随查随纠,按照五定原则制定强有力的措施立即整改,使一些长期存在的惯性违章杜绝了、设备隐患根治了、安全漏洞堵住了,为春运及第六次大提速的到来开创了一个队伍稳定、安全有序可控的良好局面。
5、对各单位应急抢险材料进行了一次全面的清查和补充,并完善了应急处理预案,包括《贯通线故障抢修应急预案》、《上水栓故障抢修应急预案》、《扫雪打冰应急预案》等,并按照“三到位”即措施到位、责任到位、管理到位的原则抓好了落实,分别于1月20日和21日在常德、益阳两个大站进行了大站停电应急处理的演练,从组织、速度、措施、协调、反馈等方面来看,都收到了令人满意的结果。
6、强化安全监察的作用,制定和完善了安全监察职责及量化考核办法,要求各安全监察深入一线,认真查摆问题,对于各类故障的分析调查工作,安全监察必须亲自到场,对于“不下去”或者“下去了但发现不了问题”的坚决调离监察岗位。通过这些举措,有效的解决了监察工作不上心、不尽责、不作为的问题,使得全段安全监察工作上了一个新的台阶。
7、全段范围内积极开展了无违章活动,加大反习惯性违章力度,整顿期间,对近期现场发现的不安全问题进行了严肃处理,共下达安全督察快报3期,对xxxx违章单位xxxx有关责任人进行了罚款,使习惯性违章得到有力的打击,从而为保证现场的安全生产良好秩序提供了可靠保障。
铁路大数据解决方案 篇7
该工程为某路道口穿越铁路下交框构立体交叉地道桥, 该桥与铁路斜交77°44'20"。该框构桥长23m, 宽29.8m, 高9.5m, 穿越通让铁路正线及独立屯牵出线。该处正线为无缝线路, 为了不影响通让铁路的运输, 框构桥设计了顶进作业施工, 采用架设2孔D型梁 (LP=24m) 在框构中部设横抬梁横抬D型梁中间支点。横抬梁采用I56a工字钢30片 (5片组, 6组) 。架空平面布置如图1所示。
2 横抬梁设计
2.1 横抬梁受力分析
将5条I56a拼装成一根32m横抬梁, 与线路斜交77°44′20″, 间隔0.5m, 布置6根。
取1根横抬梁作受力分析, 采用“中-活载”, 按铁路双线同时加载。考虑列车冲击荷载、梁体及配件自重、施工荷载等, D24梁一端单面作用到横抬梁上的荷载为412.5t。
横抬梁远离框构端锚梁处按固定支座考虑, 横抬梁在框构滑道上支点按滑动支座考虑, 横抬梁下枕木支承按弹簧支座考虑。受力模型见图2。
最不利位置的选择:本工程中考虑框构设置刃角, 取框构上支点距离牵出线线路中心2m时, 框构内挖土顶进, 框构前土方受列车荷载作用影响破裂坍塌至通让线下方, 土方达到稳定, 此时土方边坡坡度为 (9.8+0.8) : (5.5+9) =1:1.37。
框构前方横抬梁落在道床整平 (砂石找平层) 后密铺的枕木上, 因作用范围内密铺枕木面积超过10m2, 基床系数偏安全地按中密砂考虑, 取m=14715kN/m3, 则模型中的弹簧系数k=14715×1.0×1.0=14715 kN/m。运用内力分析程序对横抬梁进行分析, 计算结果见表1。
2.2横抬梁拼接设计
(1) 固定横抬梁由I56a工字钢组合而成, 长度由12m和8m工字钢接长, 拼接方法有3种形式: (1) 12+12+8; (2) 8+12+12; (3) 12+8+12。每根长32m, 拼接板为20mm厚钢板, 军用梁螺栓栓接, 每5片为一组, 共4组。其组合顺序为 (1) (2) (3) (1) (2) 为第一组, (3) (1) (2) (3) (1) 为第二组, (2) (3) (1) (2) (3) 为第三组, (1) (2) (3) (1) (2) 为第四组。拼接时, 拼接板长度为工字钢腹板高度的3倍 (两端各1.5倍) , 高度与腹板同高 (圆角内) , 螺栓孔布置为梅花形, 行距、排距均为10cm, 距梁端为10cm。翼板采用坡口焊接 (45°坡口, 翼板厚2cm) , 组装时每3m用8×100mm钢板焊接。每两片梁间用枕木头添塞紧固, 以保证组合平整受力均匀。
(2) 4组固定梁的组合采用间距2m夹板螺栓完成, 夹板可用鱼尾板代替, 螺栓采用Ф22圆钢加工, 当框构顶进至夹板处时, 该夹板可适当前移, 接近前方夹板时撤出。
(3) 两组活动横抬梁为I56a工字钢组合而成, 长度为12m和8m, 组合方式与固定梁相同, 每5片一组, 在固定梁两侧各设一组。
(4) 为使所有横抬梁受力趋于均匀, 在横抬梁上设5根组长度5.0m的承压梁, D梁支座设于承压梁顶的预定位置, 该承压梁顶面安放支座位置需用5mm钢板焊接成平面。
(5) 为避免D梁横向产生位移, 需用夹板及螺栓将其与横抬梁固定牢固。D梁在路基上的支墩深度为2.5m, 采用C20砼浇筑, 并设防位移角钢。
(6) 架空完毕后将通信、信号电缆及防护槽钢放在横抬梁顶面并固定。
3 线路架空方案施工
3.1 安设吊轨梁
(1) 封锁施工的主要任务: (1) 人力抬扣轨束梁; (2) 上扣板及扣件; (3) 确保架空区段行车安全, 开通线路。
(2) 主要工艺顺序:封锁前的准备工作→防护工作→抬扣轨束梁→上扣板及扣件→检查线路→开通线路。
3.2 架设D型梁
(1) 区间卸24mD型梁
(1) 预先设好枕木垛及移梁滑道; (2) 轨道车从车站出发进入区间到工地对位卸D型梁; (3) 用50t千斤顶顶起D梁放置在滑道 (每侧5根轨) 上用两台起道机将D型梁纵梁从平板车上横移至枕木垛上; (4) 轨道车离开回车站; (5) 确保施工区段行车安全, 开通线路。
(2) 架设24mD型梁
(1) 用50t千斤顶顶起D型梁放置在滑道上 (每侧5根轨) , 再用两台起道机将一片纵梁横移到线路另一侧, 放置在D型梁支座上;同时另一片纵梁也起梁横移就位; (2) 上横梁联结螺栓; (3) 起梁对位; (4) 安设横梁扣件、轨距杆、安设下平联, 调整线路。
(3) 主要工艺顺序
起第一片纵梁→穿滑轨、落纵梁→横移至线路另一侧 (同时按相同的工艺顺序移第二片梁) →起纵梁, 撤除滑轨→两片纵梁对位, 安支座→纵横梁联结→上横梁扣件→调整线路→开通试运转。
4 安全措施及注意事项
施工封锁后防护人员必须按照《铁路技术管理规程》第291条第2条的有关规定设置信号牌、响墩、按照标准着装防护;防护人员必须经过学习考试合格且责任心强的职工担任;在车站设驻站联络员, 在施工工地设专职防护员, 在工地设电话防护员;线路上作业注意采取绝缘措施。人力抬运扣轨时要统一指挥专人喊号, 作业人员精力集中确保人身安全;封锁施工要求工务、电务配合的要提前协商搞好联劳协作;封锁前一小时不得扩大作业范围, 只能按施组规定项目施工;施工完毕后, 经全面检查符合通车条件时, 方可撤除标志, 准许放行列车, 否则禁止撤除防护;所有进入施工现场作业人员必须配戴安全帽;非作业人员不得进入作业区内, 谢绝无关人员参观学习;施工前必须检测千斤顶的完好状态, 试验起顶能力, 配备足够的台数, 并指定专人负责;D梁每端用两台同类型的千斤顶同时起顶, 两个千斤顶应放在重心相等的地方;起落梁时应设置保险枕木, 随着梁起落随时调整其高度, 枕木垛顶部用木楔保证其准确, 梁底的空隙不许超过1cm, 以便一旦发生事故立即抄实;不得在无人监护下长时间用千斤顶支顶;两端不能同时起落梁, 起落时必须统一指挥, 信号明确, 两端最大高差一般不超过两层枕木厚, 速度要慢, 应注意落梁位置, 并及时进行调整;在枕木垛上起落梁时, 枕木垛应搭得平整密实, 起梁承重枕木质量必须可靠;横移D梁滑轨强度必须检算, 落梁位置必须保证不侵入临线限界;横移纵梁滑轨要平稳, 以防纵梁发生倾倒事故。
5 结束语
大孔径框构桥的铁路架空方案还没有成熟的具体方法可循, 应根据现场具体情况制定相应的施工方案。本工程实例采用2孔24mD型梁及中支点采用工字钢束抬梁架空方案, 较好地解决了大孔径框架桥顶进施工线路架空问题, 保证了铁路线路的安全运营, 取得了较好的效果。
摘要:本文以工程实例论述一下大孔径框构桥铁路架空方案的设计及施工。论述了大孔径框构桥铁路架空方案的设计及施工, 制定了切实可行的安全保证措施, 收到了较好的效果。
铁路大数据解决方案 篇8
这是一个不折不扣的“大数据时代”。据统计,全球90%的数据都是在过去两年中生成的。为了应对数据大爆炸的挑战,IBM推出针对大数据的全面解决方案,彻底突破了传统数据仓库和单一的数据管理体系,能够为企业组织提供实时分析信息流和Internet范围信息源的能力,实现更为经济高效的大数據管理,并为在此之上的业务分析和洞察奠定坚实基础。
IBM中国开发中心信息管理首席架构师及大数据架构师陈奇博士表示:“汹涌而至的大数据时代带来严峻的挑战。然而,挑战背后也蕴藏着无限的机遇。IBM可以帮助各行各业的客户将其数据价值不断延伸,为企业发掘发展动力。我们的大数据平台愿景就是将大数据融入企业,通过IBM大数据解决方案和客户端及合作伙伴解决方案,为用户提供优化的大数据环境,更加积极及时、经济高效地从规模化、多样化和高速化数据中提取有效观点,帮助用户获得突破性的洞察力和价值,化挑战为机遇,化大数据为高价值。”
IBM大数据解决方案实现了针对大数据管理的企业级可靠性和适应性实时分析,在行业中具有突出的优势。其最广泛的平台与数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件充分集成,得以将大数据融入企业,充分满足各种业务需求,帮助企业稳步发展。