无锡地铁

AI赋能多专业智能运维

通过数字化转型，打破信息孤岛，实现降本增效，迈向智慧运营新时代。

AI

智能运维的三大挑战

推行过程中的核心困难，限制了从传统向数据驱动的转变。

信息孤岛

不同线路、厂家数据标准不一，无法有效共享，数据资源割裂。

手段与设备不足

信息化手段与智能设备相对落后，大量工作依赖人工操作。

分析预测能力薄弱

数据未“活起来”，难以实现真正的预测性维护和精准预判。

拥抱前沿技术

引入物联网、大数据与AI，让运维更“聪明”。

核心大脑

物联网

大数据

AI

机器学习

安全预警完备率

343%

列车健康诊断系统提升，直接关系运营安全与乘客体验。

自动化巡检覆盖率

78.3%

智能列检系统实现

人工维护工时

-18.7%

整体工时降低，人机协同效率提升。

供电专业预计节约投资成本

2396.71 万元

基于9年测算，6个主变电所实现100%智能化运维。

催生多项发明与实用新型专利

推广成果的障碍

技术问题之外，管理和组织变革是关键。

数据标准不统一

组织协同困难

技术集成兼容性

资金与效益评估

破解之道：顶层规划、平台建设、试点先行

未来研究方向与展望

聚焦前沿技术，深化数据驱动的动态优化检修模式。

低空经济无人机、AR技术：赋能巡检与维修。

声纹检测技术：构建智能车辆健康管理系统。

大数据建模：实现线网级信号智能运维。

全生命周期管理：建立基于RAMS和LCC的维修优化策略。

核心价值实现

为未来更复杂的城市交通网络奠定坚实基础。

提升效率

降低成本

强化安全

模式升级