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数据分析工作在工务检养修生产组织中的作用

2017-04-06李玉平上海铁路局阜阳工务段

上海铁道增刊 2017年1期
关键词:工务作业检查

李玉平 上海铁路局阜阳工务段

数据分析工作在工务检养修生产组织中的作用

李玉平 上海铁路局阜阳工务段

从工务“检养修生产组织改革”推进过程中,数据分析室组建及在检养修生产组织管理中作用发挥出发,分析了当前工务生产组织过程中数据分析所发挥的重大作用,通过数据分析结果运用,梳理总结出数据分析指导生产的基本流程及管理方法,并提出了下一步数据分析在工务检养修生产组织中的建议性思路。

大数据;分析;工务;检养修

1 概述

随着信息化手段在工务线路检养修生产组织中的广泛应用,产生大量动态检测数据、现场作业记录仪视频及图片资料、轨检仪静态检查数据、探伤回放数据、工务安全生产管理系统数据等等,海量数据的收集、汇总已经成为现实。数据也成为一种重要的生产因素影响着生产组织的各个环节。由于数据采集手段杂、途径多,造成数据有视频、图片、音频、文档记录等多种记录形式,从而形成数量大、类型多以及传递处理速度快等特点,使得成立专门的数据分析室来分析处理日常各类管理数据成为一种必须。同时,如何将检养修各环节中海量数据进行汇总、分析、应用,使其成为控制、指导检养修生产组织的有力手段,成为当前安全、生产管理的一项必须实施的工作。

2 工务“数据分析”内容

在工务检养修分开生产组织模式下,根据上海铁路局工务系统“大数据分析”管理要求,阜阳工务段于2016年4月份筹备并组建了数据分析室,归属调度科,主要负责生产组织数据分析和管理过程数据分析,其中线路生产组织专业分析工程师3人,管理过程分析工程师5人,以设备质量监控、生产过程管理为核心,组织日常设备质量、生产过程各环节数据汇总分析,按照固化模板编发数据分析报告,做好设备掌控、风险研判、目标制定、建议提供等工作。

3 生产组织数据分析

检养修生产组织数据分析,重点是全过程介入各车间检养修生产组织,围绕“检查、分析、计划、作业、验收”五个环节收集并汇总数据,分析车间检养修生产各环节执行过程中存在的问题并加以指导监督,提高车间、班组养修生产管理水平,突出生产组织合理和设备质量管控两项重点开展好以下五项管理工作。3.1盯控设备检查,丰富数据分析资料

严格按照路局及段普速线路管理办法,结合日常设备检查指导及动态复核需求,按月、周分别编制动静态检查计划并抓好落实,确保设备检查到位,盯控检查工区现场设备检查质量。同时对各车间的设备检查周期组织分析盯控,定期对检查工区现场检查记录簿进行审核校对,确保设备检查不超周期、不漏项,划撬准确,并通过检养修生产管理系统审核检查工区问题录入的全面性、准确性和偏差判定的标准性。

通过现场设备静态检查盯控,结合段添乘仪、车载式晃车仪、轨检车检测资料等动态数据,为设备质量分析提供充分的数据保证。

3.2 审核车间计划,提高计划编制合理性

线路科专业分析工程师通过参加车间周平衡会和查看局域网线路生产管理中计划管理平台等方式,每周对车间编制的月、周生产计划及干部工作计划的合理性、准确性等方面进行审核,并将审核意见交车间修改执行,提高计划管理的科学性和合理性。同时确保计划执行的有效及闭环性,不断提高计划兑现率。

3.3 抽查现场作业,提高现场作业执标

一是对检查工区检查质量的抽查,专业分析工程师通过抽查审核检查工区现场检查原始记录,审核设备检查的周期性、全面性,划撬的准确性,系统录入的完整性和准确性;二是抽查现场作业质量,通过动静态检查,对现场作业质量进行抽查验收,督促作业标准化的执行,不断提高作业质量。

3.4 固化跟班指导,提高现场生产管理水平

一方面是专业分析工程师或指导主任按计划每周参加车间周平衡会,强化车间计划编制过程指导;另一方面是按照我段检养修深化改革“固化干部跟班”工作要求,定期跟班现场设备检查、养修作业,强化过程指导,提高工作质量。

3.5 统计各类数据,提高专业分析质量

全面收集设备动静态检查资料、检养修“五个环节”生产管理数据、天窗修管理、钢轨技术及探伤检查管理、任务完成及作业质量分析等各类数据,分类梳理并汇总,按照分析报告概述、设备质量、生产组织、专业管理建议、问题追踪五大方面组织分析,确保检养修生产组织数据分析多方位、多角度,切实提高专业分析的深度及广度。

4 管理过程数据分析

主要是通过审核盯控日计划兑现、道口视频盯控、轨道车视频盯控、摄像手电筒回放、探伤回放、作业记录仪回放、防护录音回放、定位手机及行车室视频盯控、轨道车GYK数据转储分析、汽车GPS定位盯控、工作落实闭环盯控等工作内容,全过程掌握各管理环节中制度执行、作业标准化以及现场风险管控水平,从而分析研判管理倾向性问题及管理薄弱环节,制定针对性控制及管理措施,重点做好以下五个方面工作。

4.1 日计划审核盯控

每日对各车间、班组当日各项作业计划审核,盯控计划执行情况,分析计划兑现率。

4.2 过程实施监控

主要是通过手机定位系统及各种视频对轨道车运行、作业,道口员作业执标、现场大型施工情况进行盯控,监控现场防护体系设置、作业指标,指导现场按标作业,通过班组现场作业照片上传监控现场作业各类要素与计划的对应性。

4.3 管理过程抽查

通过电话、公网对讲机、视频、定位系统等方式实时掌控现场作业轨迹、施工作业进度、现场各类信息等,确保现场信息掌握准确及时,有利于调度科在生产指挥过程中作用发挥。

4.4 数据回放分析

通过作业记录仪、录音数据、GPS定位、探伤数据等资料回放,对现场作业执标、防护执标等进行回放检查,借以发现工区、作业项目、甚至具体到每一名职工惯性违章或非标作业等过程管理问题,从而提出指导性整改意见并督促改进。

4.5 管理闭环盯控

一是对过程管理分析出的问题盯控相应部门认真分析并整改,同时在下一周期通报闭环情况;二是工作落实闭环盯控,主要是盯控各部门对上级及段内各项文件及通知要求、重点工作等落实进度及落实质量,每周对具体落实情况组织通报,确保各项工作落实进度及落实质量。

5 结果运用

数据分析的最终目的是其结果的有效运用。通过生产组织和管理过程两项重点内容的分析,一方面使得倾向性问题和管理薄弱环节能够准确的分析并得到有效盯控整改,各项管理及设备风险逐步减少。二是通过海量数据梳理分析,达到由表象看本质的分析目的,使得生产组织及过程管理方面的问题充分显现,从而为下一步各项决策提供参考性依据。

5.1 问题处置

生产组织和管理过程数据分析后,均以书面报告的形式挂网共享,分析出的生产组织“五个环节”以及管理过程中的各项问题均进行了详细的通报,要求各责任部门按期整改销号,并在下一期报告中分析整改销号情况,确保突出问题的整改。通过半年的分析盯控,现场防护体系、作业执标等惯性问题逐月减少,特别是邻线来车本线不停止作业和不下道避车现象等惯性违章得到有效杜绝。

自4月份组建数据分析室以来,共编发生产组织数据报告44期,过程管理通报29期。尤其是管理过程分析方面,累计分析并盯控整改问题4187件,问题个数由第一期1368件降到第六期的470件。

5.2 有效预警

一是设备质量预警,通过对设备动静态检查数据分析,准确掌握设备质量及变化趋势,对重点设备提前预警提示,确保设备质量安全。如2016年京九北线亳州-王寨间线路下沉变化,通过线路质量分析,向段及路局及时提出预警,并采取人工联合作业及调集大机抢修,有效控制了设备变化。

二是管理预警,通过对管理过程数据分析,通过发现某一部门、某一项管理环节、某一名具体职工问题多发或问题集中出现,及时提出预警,提前采取帮促、加大检查力度等措施,将有可能出现的管理隐患及时消除。

5.3 全面掌控

一是实现生产组织全面掌控。通过对各车间生产组织“五个环节”数据分析,实现设备质量、养修计划、作业效率情况掌握清楚。二是管理过程全面掌控,通过对各项管理过程的数据分析,可以准确掌握各过程管理存在问题及薄弱环节,并客观评价各过程管理质量及管理水平。

5.4 专业主导

各类数据分析报告的形成,客观、真实、准确的对各管理环节及各线路车间设备质量、养修管理次序、现场作业质量等进行全面诊断评价。同时,分析出的倾向性问题由各专业科室、各专业岗位认领,为专业科室、专业岗位下一步工作重点及投入重点提供依据及建议,也为专业主导作用的发挥提供了数据支撑和依据。

5.5 决策参考

生产组织及生产过程管理数据分析,客观、准确的分析出车间班组在一个分析期内设备质量及管理质量详细情况,分析出设备及管理方面倾向性问题,为单位政策制定及投入分配提供科学的数据参考。

6 思考

当前工务检养修管理手段发展相对仍然比较滞后,随着信息化手段的不断更新及路局数字工务建设工作的推进,铁路工务“大数据”的发展步伐将进一步加快,届时“大数据”规模性、多样性和实时性的特点将进一步显现,也需要我们尽早做好应对准备。

6.1 手段革新

紧跟社会发展趋势,大力推进数字工务建设工作,不断革新工务各项管理手段,为数字工务及数据分析创造有利条件。

6.2 数据可视化

通过技术、手段革新,最大程度的实现各类信息数据的图形化、视频化,确保数据清晰有效的沟通与传递。

6.3 大数据分析专业化

即培养一批高素质数据分析人才,既有数据加工分析能力,又具有丰富的理论结合现场的数据研判经验。

6.4 大数据分析安全性控制

一是对于部分涉密信息,要在技术手段上实现信息保密需要。二是数据运用及存储方面,要做到特殊情况下数据的正常调用以及备份。

责任编辑:宋 飞

来稿时间:2017-02-21

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