徐保強(qiáng) 靳守杰 李葆文

摘 要：城市軌道交通的快速發(fā)展對(duì)系統(tǒng)運(yùn)維可靠性和設(shè)備維修策略應(yīng)用提出新的挑戰(zhàn)。文章在梳理城市軌道交通所面臨的復(fù)雜環(huán)境因素基礎(chǔ)上，結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)分析風(fēng)險(xiǎn)矩陣與故障概率及故障后果的關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過(guò)將大數(shù)據(jù)與可視化技術(shù)相結(jié)合，提出風(fēng)險(xiǎn)地形圖的概念，并從專業(yè)系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)線路、時(shí)間節(jié)點(diǎn)和綜合因素 4 個(gè)層面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)地形圖如何展開進(jìn)行論述，構(gòu)建涵蓋數(shù)據(jù)來(lái)源及維修策略的城市軌道交通風(fēng)險(xiǎn) - 維修決策矩陣群。

關(guān)鍵詞：城市軌道交通;復(fù)雜環(huán)境;風(fēng)險(xiǎn)地形圖;維修策略;風(fēng)險(xiǎn)-維修決策矩陣群

中圖分類號(hào)：U231+.92

1 研究背景

城市軌道交通的快速發(fā)展，對(duì)系統(tǒng)運(yùn)維可靠性和設(shè)備維修策略應(yīng)用提出新的挑戰(zhàn)。城市軌道交通設(shè)備包括車輛、行車設(shè)備和車站設(shè)備等。近年來(lái)，風(fēng)險(xiǎn)矩陣評(píng)估方法在軌道交通行業(yè)的應(yīng)用受到密切關(guān)注，推動(dòng)了行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理和系統(tǒng)可靠性工作的開展[1-12]。本文通過(guò)梳理城市軌道交通所面臨的復(fù)雜環(huán)境因素，結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)分析風(fēng)險(xiǎn)矩陣與故障概率及故障后果的關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過(guò)將大數(shù)據(jù)與可視化技術(shù)相結(jié)合，提出風(fēng)險(xiǎn)地形圖的概念，并從專業(yè)系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)線路、時(shí)間節(jié)點(diǎn)和綜合因素4個(gè)層面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)地形圖如何展開進(jìn)行論述，構(gòu)建涵蓋數(shù)據(jù)來(lái)源及維修策略的風(fēng)險(xiǎn)-維修決策矩陣群，對(duì)確保城市軌道交通設(shè)備的可靠性及穩(wěn)定運(yùn)行，改善乘運(yùn)安全性、舒適度、便利性、效率化、滿意度等指標(biāo)，以及降低運(yùn)營(yíng)單位運(yùn)維成本、提高管理效率方面有重要意義。

2 城市軌道交通面臨的復(fù)雜環(huán)境因素

網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)背景下的城市軌道交通將面臨比單線運(yùn)營(yíng)復(fù)雜得多的環(huán)境，比如線網(wǎng)規(guī)模擴(kuò)大帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)放大效應(yīng)、短時(shí)期內(nèi)客流驟增對(duì)運(yùn)營(yíng)組織的沖擊、新老設(shè)備交替致使可靠性降低、維護(hù)管理問(wèn)題、特殊人群?jiǎn)栴}、人員技能水平不匹配、安全風(fēng)險(xiǎn)等。

城市軌道交通所面臨的復(fù)雜環(huán)境，可按照突發(fā)事件、城市因素、內(nèi)部管理3個(gè)維度進(jìn)行梳理，如圖1所示。圖中的復(fù)雜環(huán)境因素會(huì)直接影響城市軌道交通運(yùn)營(yíng)的可靠性、乘客的滿意度、運(yùn)營(yíng)單位的運(yùn)營(yíng)成本等，不同因素對(duì)應(yīng)事件的發(fā)生概率不同、事件后果嚴(yán)重程度不同，表現(xiàn)為事件的不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。本文主要對(duì)城市軌道交通設(shè)備相關(guān)因素進(jìn)行研究。

3 風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù)

風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù)主要包括風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)分析、建立風(fēng)險(xiǎn)管理矩陣等。

3.1 風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的主要工作

風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別是風(fēng)險(xiǎn)管理的第一步，也是風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)。只有在正確識(shí)別出所面臨風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，才能主動(dòng)選擇適當(dāng)有效的方法進(jìn)行處理。

風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的主要工作內(nèi)容是識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)源、影響的范圍、相關(guān)事件、風(fēng)險(xiǎn)原因及潛在的后果，核心內(nèi)容是要識(shí)別所有的重要原因和重要后果。其主要目的是建立一個(gè)基于風(fēng)險(xiǎn)事件的、綜合的、廣泛的風(fēng)險(xiǎn)清單。在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別之前需要事先建立風(fēng)險(xiǎn)分類目錄和風(fēng)險(xiǎn)編號(hào)規(guī)則，便于后續(xù)采用數(shù)據(jù)庫(kù)的形式記錄風(fēng)險(xiǎn)。

3.2 風(fēng)險(xiǎn)分析

風(fēng)險(xiǎn)分析是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的核心子過(guò)程。風(fēng)險(xiǎn)分析是通過(guò)量化過(guò)程將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為與風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的決策支持信息。這些量化數(shù)據(jù)一般指事件的概率，以及事件后果的嚴(yán)重程度。

風(fēng)險(xiǎn)分析主要完成2項(xiàng)工作：①深入理解風(fēng)險(xiǎn)的特性;②估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的大小及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。一般可采用情景分析、后果/可能性矩陣等風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別過(guò)程識(shí)別出的風(fēng)險(xiǎn)逐項(xiàng)進(jìn)行分析，包括分析現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施及其有效性（先分析其設(shè)計(jì)的有效性，再分析其執(zhí)行的有效性，最后分析其執(zhí)行的效率），然后估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性（概率）及后果，最后確定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

3.3 風(fēng)險(xiǎn)定義與故障概率

從數(shù)學(xué)角度，風(fēng)險(xiǎn)就是體現(xiàn)故障的概率和后果的共同影響。因此，國(guó)際上普遍的定義為：

3.4 故障后果的級(jí)別劃分

故障后果的嚴(yán)重程度是連續(xù)的，在0～1區(qū)間取值，0代表沒有不良后果，1代表最嚴(yán)重的后果。為了研究方便，一般把故障后果的嚴(yán)重程度劃分為若干級(jí)別。城市軌道交通行業(yè)通常將故障后果劃分為5個(gè)級(jí)別，即“最嚴(yán)重”“較嚴(yán)重”“嚴(yán)重”“一般”和“輕微”，具體分級(jí)如表1所示。

根據(jù)城市軌道交通的實(shí)際情況，后果分級(jí)通常應(yīng)考慮以下幾個(gè)因素。

（1）是否靠近城市中心或者居民密集的區(qū)域。越靠近城市居民密集區(qū)和市中心，出現(xiàn)故障對(duì)交通的影響就越嚴(yán)重，客戶的投訴也會(huì)越頻繁，其后果級(jí)別越高。

（2）是否為換乘樞紐站點(diǎn)。換乘樞紐站點(diǎn)牽涉2條或者2條以上線路的交匯和轉(zhuǎn)乘，一旦發(fā)生故障，影響的客流較多，其后果級(jí)別明顯高于其他站點(diǎn)。

（3）時(shí)間段的區(qū)別。城市軌道交通存在明顯時(shí)間段的差異，上班和下班有高峰期;在節(jié)假日也有運(yùn)營(yíng)高峰期;在城市特殊事件時(shí)期，如交易會(huì)、展覽會(huì)、藝術(shù)節(jié)、體育盛事等，在不同的區(qū)域和線路都會(huì)出現(xiàn)客流高峰。因此故障后果的嚴(yán)重程度隨著時(shí)間段、牽涉區(qū)域不同而不同。

（4）與設(shè)備狀況的關(guān)聯(lián)。不同線路，設(shè)備役齡不同、初始可靠性不同、客流負(fù)荷不同會(huì)對(duì)故障類型和后果產(chǎn)生不同的影響。

3.5 風(fēng)險(xiǎn)矩陣與故障概率及故障后果的關(guān)聯(lián)關(guān)系

3.5.1 專業(yè)子系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)公式

一般按照不同專業(yè)來(lái)評(píng)估系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)，式（1）轉(zhuǎn)換為：

式（3）中，Rj為第j個(gè)專業(yè)子系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)值;Pj 和Cj分別代表第j個(gè)專業(yè)子系統(tǒng)的故障概率和故障后果數(shù)值。

某地鐵公司將設(shè)備類別專業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估按照地鐵運(yùn)營(yíng)實(shí)際進(jìn)行了劃分，如自動(dòng)售檢票系統(tǒng)（AFC）和電扶梯等車站設(shè)備，其故障后果判定為“服務(wù)不暢，未造成擁堵”，對(duì)應(yīng)后果級(jí)別為“一般”，后果取值范圍為0.1～0.3;而線路、供電和通信系統(tǒng)等行車設(shè)備，其故障后果判定為“延誤導(dǎo)致客流嚴(yán)重?fù)矶隆?，?duì)應(yīng)后果級(jí)別為“較嚴(yán)重”，后果取值范圍為0.5～0.8。

3.5.2 風(fēng)險(xiǎn)矩陣

故障概率和故障后果都可以用矩陣的形式表達(dá)，并與風(fēng)險(xiǎn)矩陣建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，如圖2所示。

圖2中A矩陣代表設(shè)備的故障概率矩陣，其中X1軸代表設(shè)備服役年限t，Y1軸代表故障概率Pj（取值區(qū)間0～1），呈現(xiàn)設(shè)備在壽命周期3個(gè)階段（初始故障階段、偶發(fā)故障階段和耗損故障階段）的變化;B矩陣代表設(shè)備的故障后果矩陣，其中X2軸代表不同的故障特征，Y2軸代表設(shè)備不同故障后果的嚴(yán)重程度Cj（取值區(qū)間0～1）。

按照故障風(fēng)險(xiǎn)為故障概率與后果乘積的原則，可得到風(fēng)險(xiǎn)矩陣象限圖（圖2中的R矩陣），其中X3軸代表設(shè)備的故障后果的嚴(yán)重程度Cj（取值區(qū)間0～1），Y3 軸代表設(shè)備的故障概率Pj（取值區(qū)間0～1）。

4 風(fēng)險(xiǎn)地形圖

4.1 風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)及顏色表征

為了便于區(qū)分和管理，在建立風(fēng)險(xiǎn)地形圖之前，依照風(fēng)險(xiǎn)的3/7分割律，將風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分為3個(gè)級(jí)別，即不能容忍的風(fēng)險(xiǎn)、嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)和一般風(fēng)險(xiǎn)，分別用紅色、黃色和綠色進(jìn)行區(qū)分，如表2所示。

圖2所示的風(fēng)險(xiǎn)矩陣R中，如果是超過(guò)0.7的后果Cj乘以超過(guò)0.7的概率Pj，得到風(fēng)險(xiǎn)Rj等于或者大于0.5（紅區(qū)），即處于十分嚴(yán)重或者不能忍耐的風(fēng)險(xiǎn)值，需要采取緊急、特殊措施對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行處理。

例如，某區(qū)間信號(hào)系統(tǒng)的故障概率P為0.07，而故障后果C為0.7，則該區(qū)間信號(hào)系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)值R為0.049，屬于一般風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。

4.2 可視化技術(shù)

完整的地理空間信息可視化概念主要包括科學(xué)計(jì)算可視化、數(shù)據(jù)可視化和信息可視化。地理空間信息可視化技術(shù)的核心是為使用者提供空間信息直觀的、可交互的可視化環(huán)境[13]。將設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)用色彩等可視化手段，與城市軌道交通線路、車間的地理空間位置相結(jié)合，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)地形圖。參照表2中的色彩劃分，通常用綠色區(qū)域代表低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，黃色區(qū)域代表嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，而紅色區(qū)域代表不能容忍的、必須要處理的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。

4.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)

某一時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)地形圖，例如早晚高峰階段的設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)隨著時(shí)間不同而有所變化。因此，風(fēng)險(xiǎn)地形圖上每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的描述來(lái)源于各個(gè)區(qū)域子系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分析的數(shù)據(jù)。城市軌道交通領(lǐng)域涉及專業(yè)眾多，包括土木、車輛、機(jī)電、供電、維保、通信、信號(hào)、環(huán)控、AFC等，這些專業(yè)子系統(tǒng)通過(guò)人工或自動(dòng)傳輸?shù)确绞讲杉a(chǎn)生的數(shù)據(jù)數(shù)以百萬(wàn)計(jì)，應(yīng)用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)是建立風(fēng)險(xiǎn)地形圖動(dòng)態(tài)管理最重要的技術(shù)手段之一。

大數(shù)據(jù)指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

對(duì)于城市軌道交通行業(yè)來(lái)說(shuō)，可用于設(shè)備故障及失效風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括：

（1）設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括噪聲、振動(dòng)、電流、電壓、溫度、壓力等;

（2）設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，包括在線（連續(xù)）、離線（間隔）監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（開關(guān)量）;

（3）設(shè)備點(diǎn)巡檢數(shù)據(jù)，包括通過(guò)簡(jiǎn)單儀器/工具或人的五感獲取的數(shù)據(jù)和信息;

（4）設(shè)備維修歷史數(shù)據(jù)，包括故障履歷、換件信息、修復(fù)記錄等。

4.4 風(fēng)險(xiǎn)地形圖的應(yīng)用分析

探討風(fēng)險(xiǎn)地形圖的應(yīng)用，可以從專業(yè)系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)線路、時(shí)間節(jié)點(diǎn)和綜合因素4個(gè)層面展開。

4.4.1 專業(yè)系統(tǒng)

如AFC、電扶梯、車輛、信號(hào)與屏蔽門、給排水、低壓和環(huán)控等專業(yè)系統(tǒng)，均可標(biāo)注在某段時(shí)間的風(fēng)險(xiǎn)地形圖上，用紅色的點(diǎn)代表不能容忍的高風(fēng)險(xiǎn)，黃色代表嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)，綠色代表一般風(fēng)險(xiǎn)。

4.4.2 運(yùn)營(yíng)線路

風(fēng)險(xiǎn)地形圖是以不同風(fēng)險(xiǎn)顏色的形式來(lái)表示不同的運(yùn)營(yíng)線路，其中紅色代表最高風(fēng)險(xiǎn)，黃色代表嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)，綠色代表一般風(fēng)險(xiǎn)。不同顏色的運(yùn)行線路集中代表該線路的軌道、接觸網(wǎng)、供電系統(tǒng)、信號(hào)系統(tǒng)等設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

4.4.3 時(shí)間節(jié)點(diǎn)

由于城市軌道交通系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)分布具有明顯的時(shí)間特征，因此專業(yè)系統(tǒng)、站點(diǎn)、運(yùn)營(yíng)線路都可以結(jié)合特定的時(shí)間段進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)地形圖繪制。為了更好地展示不同時(shí)間段（平時(shí)、早晚高峰、節(jié)假日、大型展會(huì)等）相應(yīng)設(shè)備對(duì)象的風(fēng)險(xiǎn)地形圖動(dòng)態(tài)分布情況，可以用時(shí)間節(jié)點(diǎn)層的概念，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)地形圖進(jìn)行多層展示和管理。

4.4.4 綜合因素

為了清晰表述系統(tǒng)不同內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)，可以單獨(dú)繪制專業(yè)系統(tǒng)、站點(diǎn)、運(yùn)行線路的風(fēng)險(xiǎn)地形圖。但為了便于運(yùn)營(yíng)管理人員更全面的把握系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，可以將專業(yè)系統(tǒng)、站點(diǎn)和線路進(jìn)行綜合，形成某一時(shí)間段綜合因素的風(fēng)險(xiǎn)地形圖。某城市地鐵線路綜合風(fēng)險(xiǎn)地形圖如圖3所示。

5 風(fēng)險(xiǎn) - 維修決策矩陣群

對(duì)風(fēng)險(xiǎn)矩陣和風(fēng)險(xiǎn)地形圖展開進(jìn)一步研究，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)-維修決策矩陣群。盡管維修策略的優(yōu)化并不完全依賴于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，其他因素（如換乘效率、運(yùn)維成本等）均需在決策過(guò)程中考慮，但運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)顯然處于最重要地位，而且經(jīng)濟(jì)因素也可以從后果中體現(xiàn)，轉(zhuǎn)化為不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行管理。

在圖2的基礎(chǔ)上，通過(guò)增加數(shù)據(jù)來(lái)源矩陣和維修策略矩陣，可以構(gòu)造出如圖4所示的風(fēng)險(xiǎn)-維修決策矩陣群。城市軌道交通運(yùn)營(yíng)部門可以參照這個(gè)矩陣群，以“設(shè)備可靠性-故障概率-后果-風(fēng)險(xiǎn)”為業(yè)務(wù)主線，進(jìn)一步向前細(xì)化數(shù)據(jù)來(lái)源，向后擴(kuò)展到維修策略的選擇與優(yōu)化，進(jìn)行各專業(yè)及設(shè)備的維修資源配置、維修模式和維修保養(yǎng)行為規(guī)范等方面的精準(zhǔn)化設(shè)計(jì)，形成新的“數(shù)據(jù)源-設(shè)備可靠性-故障概率-后果-風(fēng)險(xiǎn)-維修策略-維修模式（維修規(guī)范）”管理主線。圖4中的風(fēng)險(xiǎn)-維修決策矩陣群構(gòu)造的邏輯順序如下。

（1）構(gòu)造數(shù)據(jù)來(lái)源矩陣。挖掘系統(tǒng)可編程邏輯控制器（PLC）、分散控制系統(tǒng)（DCS）、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)（SCADA）的工藝參數(shù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可間接反映設(shè)備劣化。如通過(guò)監(jiān)測(cè)電機(jī)、門控器的工作狀態(tài)，可以預(yù)測(cè)車門系統(tǒng)的常見故障（無(wú)法電動(dòng)關(guān)門、開不到位、3s不解鎖、阻力過(guò)小、阻力過(guò)大），溫度驟升代表局部短路等。數(shù)據(jù)來(lái)源中需要重視日常人工點(diǎn)巡檢數(shù)據(jù)，同時(shí)參考設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)，如維修換件記錄等。在以上數(shù)據(jù)特征不足以反映設(shè)備劣化時(shí)，還要主動(dòng)采用各種狀態(tài)監(jiān)測(cè)手段加以補(bǔ)充，如振動(dòng)監(jiān)測(cè)、紅外監(jiān)測(cè)以及電氣參數(shù)監(jiān)測(cè)等。

（2）形成故障概率矩陣。將可能、不可能等模糊語(yǔ)義轉(zhuǎn)化為概率值，主要根據(jù)劣化及故障頻率進(jìn)行評(píng)估量化。故障概率矩陣中，1/Y代表每年發(fā)生1次，10/Y代表每年發(fā)生10次，用于表征事件發(fā)生頻次，運(yùn)營(yíng)單位可在此基礎(chǔ)上結(jié)合自身情況調(diào)整（圖4中將概率分為7 個(gè)等級(jí)，也可以是5級(jí)、3級(jí)）。

（3）構(gòu)造故障后果矩陣。結(jié)合故障的內(nèi)容和特征，分析其造成的運(yùn)營(yíng)可靠性、安全、服務(wù)質(zhì)量等后果，并進(jìn)行歸一化處理。

（4）形成風(fēng)險(xiǎn)矩陣。后果與概率的乘積即為風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)值，不斷完善后果與概率2個(gè)矩陣，在此基礎(chǔ)上形成風(fēng)險(xiǎn)矩陣。

（5）構(gòu)造維修策略矩陣。依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)大小選擇對(duì)應(yīng)級(jí)別的維修策略，風(fēng)險(xiǎn)大則維修策略的等級(jí)高，維修投入大，反之亦然。維修策略矩陣中，BDBM為基于大數(shù)據(jù)的維修;CBM為狀態(tài)維修;TBM為基于時(shí)間的維修;PIT STOP為賽車式搶修;OppT為機(jī)會(huì)維修;ProA為主動(dòng)性維修;BrkD為事后維修;“×”代表該維修模式可應(yīng)用;“-”代表該維修模式不適用。

6 結(jié)語(yǔ)及未來(lái)發(fā)展方向

6.1 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)基于風(fēng)險(xiǎn)地形圖構(gòu)建城市軌道交通行業(yè)設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)-維修決策矩陣群，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)管理的可視化應(yīng)用，形成了新的“數(shù)據(jù)源-設(shè)備可靠性-故障概率-后果-風(fēng)險(xiǎn)-維修策略-維修模式（維修規(guī)范）”管理主線，有利于城市軌道交通運(yùn)營(yíng)部門優(yōu)先安排資源、保證工作重點(diǎn)，從總體上管控風(fēng)險(xiǎn)、提高乘客滿意度及優(yōu)化運(yùn)維成本。

6.2 未來(lái)發(fā)展方向

風(fēng)險(xiǎn)-維修決策矩陣群未來(lái)有以下幾個(gè)發(fā)展方向，包括TOC管理（Theory Of Constraints，約束理論，也稱瓶頸管理）、風(fēng)險(xiǎn)樹應(yīng)用和可接受風(fēng)險(xiǎn)研究、基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)維修等，具體如下。

（1）通過(guò)TOC管理，仿真高風(fēng)險(xiǎn)解決后的新管理瓶頸。TOC管理可以引導(dǎo)城市軌道交通設(shè)備管理者重點(diǎn)關(guān)注成為瓶頸的站點(diǎn)、線路或者子系統(tǒng)，避免平均分配管理精力和資源。為了從系統(tǒng)角度做好風(fēng)險(xiǎn)管理，還應(yīng)建立起全系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)樹，以便從系統(tǒng)和宏觀角度認(rèn)識(shí)系統(tǒng)的瓶頸，做好風(fēng)險(xiǎn)管理。

（2）建立風(fēng)險(xiǎn)樹，分層級(jí)研究風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合城市軌道系統(tǒng)特點(diǎn)，將系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)置頂，第二層級(jí)是危害級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)，第三層級(jí)為子危害級(jí)風(fēng)險(xiǎn)，最后一級(jí)是事件級(jí)風(fēng)險(xiǎn)。

（3）可接受風(fēng)險(xiǎn)研究。通過(guò)度量“可接受風(fēng)險(xiǎn)水平”，做好風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與管理。

（4）基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)維修。采集設(shè)備關(guān)鍵特征值的實(shí)時(shí)變化情況，并根據(jù)這些不同特征值是否落入提前設(shè)定的陷阱閾值，進(jìn)行不同風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別的預(yù)警，如果是強(qiáng)預(yù)警狀態(tài)則生成檢修包，精準(zhǔn)指導(dǎo)維修團(tuán)隊(duì)采取維修行動(dòng)。

參考文獻(xiàn)

[1]金鋒. 風(fēng)險(xiǎn)管理在城市軌道交通建設(shè)中的應(yīng)用[J]. 都市快軌交通，2005（1）：1-4.

[2]曾鐵梅，侯建國(guó). 地鐵營(yíng)運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)管理初探[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版），2007（6）：84-87，93.

[3]毛儒. 軌道交通安全風(fēng)險(xiǎn)管理[J]. 都市快軌交通，2007（4）：7-8，16.

[4]阮欣，尹志逸，陳艾榮. 風(fēng)險(xiǎn)矩陣評(píng)估方法研究與工程應(yīng)用綜述[J]. 同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2013，41（3）：381-385.

[5]王自力，崔亦謙. 關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施風(fēng)險(xiǎn)相互依賴性[M]. 北京： 國(guó)防工業(yè)出版社，2014.

[6]吳濤，毛俊嶸，許樹生. 基于國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的城市軌道交通運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)管理研究[J]. 中國(guó)鐵路，2014（6）：17-20.

[7]周虎，趙時(shí)旻，楊建國(guó)，等. 網(wǎng)絡(luò)化城市軌道交通車站設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)研究——基于嵌入式技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)化解決方案[J]. 現(xiàn)代城市軌道交通，2008（1）：1-5.

[8]張昊. 北京地鐵運(yùn)營(yíng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系研究[D]. 北京：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)（工程管理與信息技術(shù)學(xué)院），2016.

[9]王博，方鳴，劉濰清，城市軌道交通風(fēng)險(xiǎn)管理與可接受風(fēng)險(xiǎn)水平的探討[J]. 現(xiàn)代城市軌道交通，2016（4）：99-102.

[10] 劉云輝. 廣州地鐵運(yùn)營(yíng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系研究[D]. 廣東廣州：華南理工大學(xué)，2018.

[11] 鹿穎. 基于風(fēng)險(xiǎn)矩陣法的城市軌道交通運(yùn)營(yíng)安全評(píng)價(jià)研究[D]. 吉林長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2019.

收稿日期 2020-04-10

責(zé)任編輯 胡姬