余 磊

（北京锦源汇智科技有限公司，北京 102206）

在轨道交通日常运营中，故障设备维修的时效性、可靠性、经济性等直接影响运行的质量和安全。故障设备深度维修作为轨道交通电子设备全生命周期管理中的一个关键环节，历来受到行业内的高度重视。但是当前各种解决措施或方案均侧重于事后维修，对设备运行状态及故障预测等缺乏有效手段。本文旨在通过探索深度维修数据收集的标准化、维修数据整合方法、设备状态评估数据模型等方面来说明大数据分析对设备深度维修的意义。

1 深度维修的背景

1.1 深度维修的概念及意义

区别于一线维修以板卡或部件为整体更换单元的作业模式，深度维修（二线维修）是以电子元器件作为最小可更换单元的作业模式。通过深度维修，技术人员能更全面地了解设备原理，提升对设备所属系统的认识，促进维修策略的不断优化，不断提升运营保障质量，降低备件库存等运营成本。

1.2 深度维修的发展困境

轨道交通行业设备涉及的专业、品类、品牌、型号均较多，设备标准化程度低，再加上设备厂家的技术封锁等，限制深度维修在行业内的发展，导致现在无论是业主还是第三方服务商的维修团队大都规模较小、能力建设不足，跟不上轨道交通快速发展的实际需求。经过前期调研，我们发现推动深度维修主要有以下困难：

（1）设备多且杂，技术资料匮乏，维修标准化程度低，维修质量和维修周期难以保证；……