基于AHP-熵權(quán)法的城軌車輛基地智能運維評價體系研究

付亞超

(軌道交通工程信息化國家重點實驗室(中鐵一院),西安 710043)

引言

截至2020年底，中國(以下文中涉及全國數(shù)據(jù)均指中國大陸地區(qū)，不含港澳臺)共有45個城市開通城市軌道交通(以下簡稱“城軌交通”)運營線路244條，運營線路總長7 969.7 km，累計投運車輛段和停車場共計384座[1]。在全自動運行技術(shù)的推動下[2-6]，在5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的加持下[7-13]，各城軌公司針對自身在運維過程中存在的問題紛紛開展了智能運維工作。其中，上海地鐵相繼開展了供電、車輛、工務(wù)、通信信號等全專業(yè)智能運維系統(tǒng)研究[14-17]，并取得了較好的效果；北京、廣州等城軌公司、設(shè)計院和高校重點對車輛智能運維技術(shù)進行了研究[18-22]，提高了地鐵運營的可靠性，優(yōu)化了運維單位的結(jié)構(gòu)和人員構(gòu)成。

根據(jù)調(diào)研，城軌智能運維尚處于專業(yè)試點發(fā)展階段，目前只有北京地鐵初步建立了車輛智能運維的評價指標[23]，對于智能運維水平的評價體系尚未建立。根據(jù)目前智能運維的發(fā)展現(xiàn)狀，對車輛基地智能運維指標及評價體系進行了研究。

1 車輛基地智能運維簡介

車輛基地智能運維以車輛智能運維為中心，兼顧車輛基地內(nèi)機電設(shè)備、工藝設(shè)備、基礎(chǔ)設(shè)施、材料保障等智能運維工作。

車輛基地智能運維是以車載監(jiān)測設(shè)備、軌旁檢測設(shè)備、檢修設(shè)備、物料計劃、修程修制為主要管控對象，圍繞設(shè)備運維全過程質(zhì)量控制，采用移動通信、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等智能技術(shù)，實現(xiàn)關(guān)鍵系統(tǒng)和設(shè)備故障自診斷、遠程集中監(jiān)測、專家系統(tǒng)綜合決策、故障預(yù)測健康管理等功能的綜合智能維修系統(tǒng)，以提高安全服務(wù)水平和管理效率，降低勞動強度、技能要求和運維成本，以自然科學特征為主的活動。

2 車輛基地智能運維評價體系

2.1 車輛基地智能運維評價體系的建立

構(gòu)建車輛基地智能運維評價指標體系是對車輛基地智能運維綜合評價的基礎(chǔ)，應(yīng)能客觀、全面、科學的反映車輛基地實行智能運維策略的能力。對于車輛基地智能運維來說，智能運維的技術(shù)水平及裝備、車輛檢修效率和效益均是車輛基地實現(xiàn)智能運維的主要因素。經(jīng)調(diào)研、對比、分析及篩選，并根據(jù)《城市軌道交通運營指標體系》[24]，建立車輛基地智能運維評價指標體系，見表1。

表1 車輛基地智能運維評價指標體系

該評價體系從車輛基地智能運維的技術(shù)指標、效率類指標、效果(效益)類和安全類指標4個維度，15個具體指標綜合分析車輛基地智能運維能力。

2.1.1 技術(shù)類指標

車輛基地智能技術(shù)類指標體系包括運維設(shè)備配置水平、智能運維建設(shè)水平、智能運維系統(tǒng)的決策能力和智能運維人員技術(shù)水平等4個指標。

運維設(shè)備配置水平：反映車輛基地智能運維設(shè)備配置狀況和水平。車輛基地智能運維設(shè)備配置主要包括軌旁監(jiān)測設(shè)備、車載監(jiān)測設(shè)備、移動檢測設(shè)備、智能存儲設(shè)備等，能夠直接、客觀地反饋車輛基地智能運維的裝備能力。

運維平臺建設(shè)水平：智能運維平臺是車輛基地智能運維體系的重要組成部分，平臺既是數(shù)據(jù)存儲、提取、篩選、分析的載體，又是對智能運維相關(guān)應(yīng)用的重要窗口，故起到承上啟下的作用。車輛基地智能運維平臺包括單項運維設(shè)備的平臺，發(fā)展到最高層級即車輛基地智能運維體系綜合應(yīng)用的大數(shù)據(jù)平臺。

運維系統(tǒng)決策能力：反映車輛基地智能運維系統(tǒng)建立后，其產(chǎn)生的具體效果。車輛基地智能運維系統(tǒng)建立后，需對既有業(yè)務(wù)水平和效率有所提升，又需要產(chǎn)生新的應(yīng)用，以指導車輛基地的運維。

運維人員技術(shù)水平：反饋車輛基地智能運維系統(tǒng)建立后，現(xiàn)場運維人員和技術(shù)管理人員對智能運維系統(tǒng)的適應(yīng)性和提升性等問題。建成的智能運維體系需對現(xiàn)場檢修人員、技術(shù)管理人員進行培訓，以適應(yīng)新系統(tǒng)和新裝備。

2.1.2 效率類指標

車輛基地智能運維效率類指標是體現(xiàn)車輛基地管理水平和維修技能的指標，包括車輛利用率、維修人員人車比、故障平均修復(fù)時間、各級修程平均庫停時間、備件周轉(zhuǎn)率等5個指標。

車輛利用率：反饋能夠上線運營的電客車數(shù)量和全線配屬電客車數(shù)量的比值，此值能夠直接體現(xiàn)建設(shè)車輛基地智能運維對車輛檢修的效率；車輛利用率越高，說明建設(shè)車輛基地智能運維系統(tǒng)后，檢修效率越高，效果越明顯。

維修人員人車比：維修人員和電客車數(shù)量的比值，比值越大，說明單輛車投入的檢修人員較多，檢修效率越低。經(jīng)調(diào)研，傳統(tǒng)運維情況下維修人員人車比約為0.6，車輛基地智能運維系統(tǒng)建設(shè)后，維修人員人車比可降低到0.3～0.4[9]。

故障平均修復(fù)時間：車輛故障平均修復(fù)時間是指車輛報修的所有故障從入庫檢修開始到修復(fù)交驗位置所用的平均時間。修復(fù)時間越長，占用資源越多，檢修效率也就越低。

各級修程平均庫停時間：各級修程平均庫停時間是指車輛在進行各級檢修時(列檢、雙周檢、三月檢、定修、臨修等修程)需在庫中停留的時間。停留時間越長，車輛利用率就越低，檢修效率也越低。

備件周轉(zhuǎn)率：備件周轉(zhuǎn)率是指車輛基地配品備件的周轉(zhuǎn)效率。車輛基地智能運維系統(tǒng)建設(shè)后，可進行大數(shù)據(jù)分析，對備件的采購、庫存進行優(yōu)化和指導，備件周轉(zhuǎn)率提高后，可減少備件占用空間，提升檢修效率。

2.1.3 效果(效益)類指標

效果(效益)類指標是影響車輛運行穩(wěn)定和健康狀態(tài)指標，也是能夠反饋車輛基地維修成本節(jié)約管控的指標。由于車輛基地是以車輛檢修為主，其投入產(chǎn)出的經(jīng)濟性不明顯，故暫不考慮由于智能運維帶來的經(jīng)濟類指標，主要考慮其社會效益類指標，包括乘客舒適度、能源消耗水平、工作人員舒適度、車輛平均故障率等4個指標。

乘客舒適度：反饋在運營過程中乘客對車輛噪聲、溫度、乘客信息系統(tǒng)的滿意及舒適程度，能夠從側(cè)面反饋出車輛維修水平。乘客舒適度越高，就能體現(xiàn)車輛智能運維的水平就越高。

能源消耗水平：能源消耗水平是指車輛基地內(nèi)電力、天然氣等能源消耗水平。通過建立車輛基地智能運維水平，通過研究，能夠一定程度降低電力等能源的消耗水平。

工作人員舒適度：工作人員舒適度是反饋工作人員在車輛基地工作時環(huán)境、安全等綜合指標。通過建立車輛基地智能運維系統(tǒng)，人員作業(yè)環(huán)境、作業(yè)安全得到一定程度的提升。

車輛平均故障率：車輛平均故障率是指系統(tǒng)記錄的由于車輛原因造成運營故障發(fā)生的頻率，該指標是衡量車輛健康狀況和維修質(zhì)量的基礎(chǔ)性安全指標。平均故障率越小，反饋車輛智能運維水平越高。

2.1.4 安全類指標

安全類指標是由于車輛基地在運行過程及由于車輛基地運營造成的各類安全問題。主要包括車輛平均故障率、作業(yè)人員工傷率以及機電設(shè)備故障率等。

作業(yè)人員工傷率：作業(yè)人員工傷率是指作業(yè)人員在作業(yè)過程中由于環(huán)境、設(shè)備或者自身等原因受傷概率。通過建立車輛基地智能運維系統(tǒng)，使部分工序由“機檢”替代“人檢”，能夠一定程度降低作業(yè)人員工傷概率。

機電設(shè)備故障率：機電設(shè)備故障率是指車輛基地內(nèi)泵、風機、供電等設(shè)備發(fā)生故障的概率，通過建立車輛基地智能運維系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)部分設(shè)備的健康監(jiān)測和故障預(yù)測，降低機電設(shè)備的故障發(fā)生率，提升系統(tǒng)安全性。

2.2 車輛基地智能運維水平判斷指標

根據(jù)車輛基地智能運維發(fā)展階段，車輛基地智能運維水平按照由低到高可劃分為傳統(tǒng)運維、自動化運維、敏捷型運維、智能運維等4個等級[25]，并按照0～10的分值區(qū)間對對應(yīng)的智能運維發(fā)展程度進行打分，具體見表2。

表2 車輛基地智能運維程度判斷指標

3 車輛基地智能運維評估模型建立

根據(jù)上節(jié)闡述，影響車輛基地智能運維的因素主要由4個維度、15個主要具體因素(指標)，需確定各個因素對車輛基地智能運維的影響程度，也就是權(quán)重分析。目前，多層級因素評價方法有層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)、熵權(quán)法等。因此，主要選用層次分析法和熵權(quán)法對車輛基地智能運維等級進行研究。

3.1 基于AHP的評估模型建立過程

當車輛基地智能運維的15個指標各有1個單獨賦值時，可使用AHP進行車輛基地智能運維水平評估。具體評估步驟如下。

步驟1：建立層次結(jié)構(gòu)模型。根據(jù)車輛基地智能運維4個維度和15個因素建立層次結(jié)構(gòu)模型。如圖1所示。

圖1 車輛基地層次結(jié)構(gòu)模型示意

步驟2：構(gòu)造判斷矩陣。根據(jù)層次模型建立本層對上一層因數(shù)的判斷矩陣。

經(jīng)過討論、比較和判斷，給出第二層對第一層的兩兩比較判斷矩陣如下

分別給出第三層對第二層的3個比較判斷矩陣

步驟3：利用歸一法求出單層次權(quán)重，并進行矩陣的一致性檢驗。單層次權(quán)重見表3。

表3 單層次權(quán)重及其一致性檢驗

步驟4：將B1-P、B2-P、B3-P、B4-P單層次權(quán)重向量組合為15(行)×3(列)的矩陣，并與A-B權(quán)重向量相乘，即得出15個指標的權(quán)重。

W=(0.010 5，0.028 5，0.055 5，0.055 5，0.027 0，

0.162 0，0.162 0，0.090 0，0.018 0，0.029 7，

0.082 5，0.059 4，0.197 6， 0.022 4， 0.008 4)T

(1)

通過式(1)可對車輛基地智能運維的15個指標重要程度進行排序，具體見表4。

表4 車輛基地智能運維指標重要程度排序

步驟5：根據(jù)因素權(quán)重和各因素的賦值，得出車輛基地智能運維水平得分。

(2)

式中，Ci為第i個指標的賦值，賦值一般邀請專家打分完成。當車輛基地的智能運維程度進行評價時，需要邀請業(yè)界1名或者數(shù)名專家進行綜合判斷后打分。專家需進行現(xiàn)場調(diào)研、組織調(diào)查問卷、查看相關(guān)履歷檔案等與智能運維指標相關(guān)的內(nèi)容后，通過綜合判斷后對指標進行打分。

3.2 基于熵權(quán)法的評估模型建立過程

當車輛基地智能運維的15個指標各出現(xiàn)2個及以上的賦值時，需對指標賦值利用熵權(quán)法進行歸一化處理，然后再根據(jù)AHP建立的指標權(quán)重確定車輛基地智能運維水平。熵權(quán)法具體評估步驟如下。

步驟1：對各指標賦值進行標準化處理。

(3)

式中，wij為指標賦值矩陣；Yij為標準化處理后的矩陣。

步驟2：求出信息熵。信息熵公式為

(4)

步驟3：求出各賦值的權(quán)重。權(quán)重計算公式為

(5)

步驟4：求出各指標信息熵后的賦值。賦值公式為

(6)

步驟5：利用AHP求出車輛基地智能運維水平得分。

4 算例分析

4.1 基于AHP車輛基地智能運維水平計算

3個車輛基地智能運維項目需進行智能運維程度評價，特邀請1名專家對3個車輛基地智能運維各指標進行打分，具體分值見表5。

根據(jù)表2關(guān)于車輛基地智能運維的判斷指標，可以得出3個車輛基地智能運維等級。

車輛基地1智能運維得分為8.39分，位于第四等級，即智能運維階段。

車輛基地2智能運維得分為7.18分，位于第三等級，即敏捷型運維階段。

車輛基地3智能運維得分為5.69分，位于第二等級，即自動化運維階段。

4.2 基于熵權(quán)法車輛基地智能運維水平計算

某城市地鐵車輛基地進行智能運維改造后，對其智能運維等級進行判斷，特邀請10名專家對智能運維的15個指標分別進行打分，具體打分見表6。

表5 3個車輛基地智能運維情況打分

表6 某車輛基地智能運維情況專家打分

利用式(3)對打分數(shù)據(jù)進行標準化后，見表7。

表7 打分數(shù)據(jù)標準化

利用式(4)計算出各個權(quán)重的信息熵，見表8。

表8 信息熵計算

利用式(5)計算出每個專家的權(quán)重，如表9所示。

表9 每個專家對一個指標的打分權(quán)重

根據(jù)式(5)計算出每個專家加權(quán)后每個指標打分，見表10。

表10 加權(quán)后的每項指標打分

根據(jù)式(2)，計算出該車輛基地智能運維的打分為

(7)

根據(jù)表2中車輛基地智能運維的判斷指標，可以得出該智能運維得分為7.82，位于第四等級，即智能運維階段。

5 結(jié)論

(1)車輛基地智能運維指標重要程度。通過層次分析法(AHP)對影響車輛基地智能運維15個因素進行了分析，并得出其對應(yīng)的影響權(quán)重。因素“車輛平均故障率”得分最高，對車輛基地智能運維影響最大，“機電設(shè)施故障率”得分最低，對車輛基地智能運維影響較小。

(2)城軌公司可根據(jù)車輛基地智能運維的權(quán)重排序，確定有效提升智能運維水平的策略，有針對性的提升車輛基地智能運維程度和等級。

(3)基于層次分析法(AHP)能有效確定車輛基地各因素的權(quán)重，但在其決策過程中，判斷矩陣、各因素賦值均為根據(jù)經(jīng)驗、調(diào)查問卷等方式得出，且只能對各因素賦值一組得分，主管因素對車輛基地智能運維水平影響較大。

(4)基于熵權(quán)法進行的車輛基地智能運維水平計算，可以根據(jù)需要組成數(shù)名專家共同為同一車輛基地智能運維得分，并通過熵權(quán)法對得分進行加權(quán)歸一，使車輛基地智能運維的打分更客觀。

(5)建議在實際的評價過程中，可使用基于AHP+熵權(quán)法的組合方式，對車輛基地智能運維水平進行綜合評價。