大数据 频道

深圳地铁“智慧建造”的奥秘,就在这篇推文里!

导语

深圳地铁城轨交通建设正在与新兴技术深度融合,全面提高数字化、智能化水平。

本期,我们分享深圳市地铁集团有限公司副总经理雷江松的署名文章《首创线网级工程数字化管理中心,深圳地铁引领城轨交通建设探索“智慧建造”》。

智慧地建造地铁,建造智慧的地铁。深圳地铁城轨交通建设正在与新兴技术深度融合,全面提高数字化、智能化水平。在与华为等高新技术企业通力合作后,深圳地铁最终确定,参考前沿的、面向全生命周期管理的智慧建造理念,引入城轨云智慧建造方案。

2020年3月,中国城市轨道交通协会颁布了《智慧城轨交通发展纲要》。同年4月,国家发展改革委重磅出台“新基建”政策,城轨交通位列其中。与此同时,智慧城市、大城市群建设正在全面推进,一系列举措标志着我国城轨交通建设,已经开启了与新兴信息技术深度融合的数字化新征程。

深圳市地铁集团有限公司(简称“深圳地铁”)率先响应新浪潮,充分利用云计算、大数据、人工智能等技术,打造了业内首个线网级工程数字化管理中心(CDMC),创新实现了700多个工地的集中管控,全面提升了城轨交通建设资源的集约化、信息化管理水平。

城轨交通建设面临新挑战

随着城轨交通的快速发展和城市群建设的逐步推进,我国城轨交通建设从传统单一线路向线网化、多元化(地铁、轻轨、有轨电车、市域铁路、BRT等综合交通枢纽)的复杂线网工程演进。这意味着在建工地数量急剧增加,从原有单一线路的60个工地扩展到线网工程的700个,月高峰参建各方人员逾10万,大大增加了城轨建设过程管理的复杂度。

为了提升城轨交通建设业务的管理水平,我国城轨交通建设从传统“劳动密集型”建造模式向“智慧工地”(面向施工现场的信息化)发展,少数企业开始探索国际前沿的智慧建造理念,即融合智慧设计、智慧施工(智慧工地)、智慧运维、智慧监管思维,实现更加高效的建设过程一体化管理。

多年来,深圳地铁积极部署OA办公系统和合同管理系统,按照深圳市下发的《智慧工地标准》,其亦建立了门禁系统或线网视频联网,还先后建设了安全管理平台、一体化工程项目管理平台等。但是,如上信息系统并未有效进行数据共享,视频系统还需依赖人工巡检,不仅存在漏检误报问题,大量手工操作也导致业务效率低下。

面对以上挑战,2019年底,深圳地铁突破阻力、深化改革,从企业战略规划与顶层设计出发,与华为等高新技术企业通力合作,通过签订战略框架协议、管理咨询规划等方式,积极探索数字化转型方案,最终确定参考前沿的面向全生命周期管理的智慧建造理念,引入城轨云智慧建造方案。

智慧城轨,一张图统筹城轨建设

智慧城轨项目按照以下三步进行部署:

第一步,以轨道交通全生命周期为主线,推行管理流程线上化,逐步取代纸质流程;

第二步,通过标准化、规范化流程以及物联网前端感知,实时监管建设过程中“人、机、料、法、环、测”等要素,加强安全、质量、进度、投资、计划等精细化管理水平,确保工程建设过程可控;

第三步,在积累大量数据的基础上,通过数字技术、大数据、云计算等,将数据资产转变为决策依据,实现城市轨道交通建设数字化、智能化管控,促进业务变革。

经过紧锣密鼓的实施,智慧建造1——线网级工程数字化管理中心(CDMC)如期上线。它融合了各业务系统数据,可实现“轨道建设一张图”,全面监管700多个工地,以及轨道建设的投资、进度、参建单位、安全、质量、人员、设备、绿色施工等情况,还可以通过对时间、施工单位、线路、工区、工点等维度的数据纵深、横向对比,实现核心数据可视可管,为建设工程的辅助管理和决策支持提供了强有力支持。

针对琐碎的线下纸质流程——深圳地铁整合地铁行业最佳实践,构建了以“投资控、计划云、机电通、安质保、M-CIM地铁公共信息模型、D-EPM数字化项目管理中心、问题池”为核心的“新四控两管一协调”工程项目管理体系,全面推进轨道交通规划、设计、建设、验收、移交全生命周期信息化管理,推行无纸化业务,最大程度减少和规避深圳地铁工程建设项目中的信息共享难题。

在工程现场安全管控方面——深圳地铁利用信息技术把安全风险管理、隐患排查治理、盾构施工管理进行融合,以“分级管控、动态监测、风险隐患、双重预防”为目标,按照“关口前移、精准管理、源头治理、科学预防”的原则,构建风险、隐患双重预防机制体系,通过业主及各参建单位的共同参与,实施全过程、动态安全风险管理及隐患排查治理、全线网盾构施工实时监测,实现了工程建设安全风险、隐患、盾构施工管理的规范化、标准化及信息化。

在施工工艺标准化方面——深圳地铁通过对工程过程中的各类主要作业工法,编制了具备可行性和可操作性的作业大纲,用于规范参建各方的管理职能和具体管理要求,并通过信息化工具落实到实际的生产环节,进行标准化、可量化和信息化管理。

在机械设备管理上,深圳地铁通过前端监测设备、传感器、采集软件,对工程现场龙门吊、塔吊、配电箱、盾构机运行状态进行实时监测,如塔式起重机载重、力矩、风速、幅度、角度、起吊高度监测,盾构机掘进的土压力、主推力、扭矩、姿态检测,配电箱的电流、温度监测等,获取的数据实时传输到信息化平台进行汇总和处理,出现异常情况时发出预警信号,及时提醒管理人员采取措施,防范于未然。

在材料管理上,通过信息化平台对材料供应商选择、材料招标、材料申报、材料使用、材料检验、不合格材料退场等流程动态跟踪,对材料全生命周期严格监管,做到事前可防范、事中可跟踪、事后可追溯,避免因材料不合格导致的质量事故。

在环境监测方面,深圳地铁通过安装监测设备,监测工程现场颗粒物浓度、扬尘、噪音、温湿度、风力风向等情况,将数据实时传输到监管平台,对数据进行统计分析、提示预警,指导现场施工,并降低轨道工程建设对城市生活的影响,转变传统轨道交通建设粗放式管理形象。

如今,通过华为智慧建造的隐患识别方案,深圳地铁具备统一工地视频接入和智能分析能力,工地现场高清视频实时回传,AI自动智能识别安全隐患,代替部分人工巡检,提高了巡检效率,减少了安全事故的发生几率。

以深圳地铁为例,一支15人的巡视队伍,需要花上7天才能巡视完400多个在建工地,不仅耗时耗力,而且只能抽检。现在通过AI视频算法,能够自动识别出安全帽未戴、反光衣未穿、明火风险、吸烟行为、电子围栏、翻越行为等情况,安全隐患识别率提升约30%,日常巡检工作量减少约35%,问题及隐患识别的效率降到分钟级,极大提升了工作效率。

华为智慧建造的隐患识别方案:

一方面可提升施工作业安全和监管效率;

另一方面对劳务作业人员可形成威慑力,减少施工现场的瞒报、误报、漏报等行为,可有效对施工单位进行监管约束。

深圳地铁还建立了轨行区信息化调度指挥及综合管控系统,通过作业车、作业人员的合理排班调度,对列车临近、超速行为进行预警,减少轨行区85%的安全事故。从事件响应、接报到处置各环节全部打通,一旦有安全事件发生,可通过PC、大屏和手机多终端联动,显著提升了应急处理效率;此外,深圳地铁还引入VR眼镜,通过回传现场视频数据,方便指挥中心掌握现场情况,提高处置效率。

通过大数据、人工智能提升盾构施工安全质量管控水平,是轨道交通行业的未来发展方向,也是数字化实践的领先标志之一。深圳地铁把人工智能与盾构安全管理业务深度融合,自主研发了盾构法施工智慧大数据平台,创建了盾构机选型、地表沉降、施工掘进参数、故障诊断、姿态纠偏等与盾构安全相关的预测模型,可根据预测结果对后续工程可能发生事故提前预测并预警,并通过对盾构机环境监测和盾构机司机的技能支撑,有效保障施工人员的安全和隧道的质量。

项目还支持地铁建设数据和政府监管数据多维度统计与展示,对事件相关联数据进行联动调取和分析,以便在宏观层面对地铁建设提供辅助管理和决策支持,比如整体态势分析和预警事件分析,包括投资趋势、工程进程趋势、参建单位统计、安全告警统计等,以及各类排名统计。

通过多年探索和实施线网级工程数字化管理中心(CDMC)方案,深圳地铁改变了传统粗放式管理模式,率先实现了城轨交通建设业务的精细化、信息化管理,突破城轨建设数据共享的壁垒,推进了大数据在业务领域的深化应用,引领了城轨建设的智能创新应用实践。

深圳地铁也积极融入到“数字深圳”的城市治理体系和产业生态链中,进一步提升“建地铁就是建城市”、“建智慧地铁就是建智慧城市”的理念,助推深圳地铁成为“具有数字轨道交通行业领先地位的平台化公司”,为国家“新基建”建设贡献力量。

文章来源:《ICT新视界/智慧交通特辑》

--全文结束

华为公司简介

华为是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商,致力于把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界。我们在通信网络、IT、智能终端和云服务等领域为客户提供有竞争力、安全可信赖的产品、解决方案与服务,与生态伙伴开放合作,持续为客户创造价值,释放个人潜能,丰富家庭生活,激发组织创新。华为坚持围绕客户需求持续创新,加大基础研究投入,厚积薄发,推动世界进步。华为成立于1987年,是一家由员工持有全部股份的民营企业,目前有18.8万员工,业务遍及170多个国家和地区。

欲了解更多详情,请参阅华为官网:www.huawei.com

了解华为在企业市场的更多信息,请访问:http://e.huawei.com/cn

在新浪微博上关注 @华为企业业务 :http://weibo.com/hwenterprise

更多数字化转型故事,请访问:http://e.huawei.com/topic/leading-new-ict-cn

在微信公众号查找“华为中国政企业务”,或通过微信”扫一扫”功能扫描二维码进行添加:

特别提醒:本网信息来自于互联网,目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,并请自行核实相关内容。本站不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如若本网有任何内容侵犯您的权益,请及时联系我们,本站将会在24小时内处理完毕。
0
相关文章