无锡地铁：AI赋能多专业智能运维，降本增效

无锡地铁的研究报告聚焦于构建一个统一、高效、协同的多专业智能运维体系，以解决信息孤岛、智能化不足和数据分析能力欠缺等核心挑战。通过广泛应用物联网、大数据、人工智能和BIM等前沿技术，该体系显著提升了车辆、供电、信号和工务等专业的运维效率、可靠性并降低了成本。该研究旨在实现运维模式从被动维修向预测性维修的转变，并为市域线与地铁网的无缝融合奠定基础。

智能运维面临的核心挑战

• 信息孤岛与数据共享不畅： 不同部门、线路及厂家之间数据割裂，缺乏统一规划、统筹协调和接口标准。
• 信息化手段与智能设备不足： 日常运维仍高度依赖人工操作和传统装备，缺乏自动化、智能化支撑。
• 数据分析与预测能力欠缺： 现有数据未得到充分挖掘，难以实现设备状态的故障预测、诊断和智能决策。

采用的创新技术与解决方案

• 前沿技术融合应用： 广泛采用物联网、大数据、人工智能、机器学习等技术进行设备实时感知、数据深度分析和故障预测。
• BIM与数字孪生： 应用建筑信息模型（BIM）技术于智慧车站运维，实现“数字孪生”，提升管理精细化。
• 智能机器人与检测设备： 引进智能列检机器人、巡检机器人、360°图像检测、声纹监测等，提升检测效率和覆盖面。
• 专业化技术应用： 如车地无线传输、全电子联锁系统、自走行式综合检测仪等，解决各专业具体运维难题。

多专业智能运维的显著成果

• 车辆专业： 列车健康诊断系统使安全预警完备率提升343%，智能列检系统实现78.3%自动化巡检覆盖率，人工维护工时降低约18.7%。
• 供电专业： 6个主变电所实现智能化运维，巡检覆盖率和人工替代率均达100%，预计9年可节约投资2396.71万元。
• 信号与工务专业： 信号总巡检时间降低13.6%，工务检测效率显著提高，减少天窗资源占用。
• 整体体系建设： 形成“1个平台、7个专业线网”的智慧运维体系规划，车辆专业实现“车载+轨旁+车底+库内”立体运维模式。

方案独创性与行业亮点

• 多专业深度融合： 方案突出车辆、信号、供电、工务等多个专业智能技术的深度融合，打破传统壁垒，实现数据共享和协同运维。
• 创新人机协同运维模式： 在车辆专业构建“车载+轨旁+车底+库内”的立体化模式，部分实现人机协同和互检。
• 供电智能运维的全面应用： 110kV主变电所实现机器人全天候、全方位、全自主智能巡检，包括机器人对开关柜的带电操作，具有行业领先性。

未来展望与价值体现

• 新线推广与技术融合： 计划在5、6、S2号线引入低空经济无人机、AR技术、大数据建模等，构建车辆PHM系统、供电设备在线监测及健康管理系统。
• 运维模式升级： 推动检修模式从计划驱动向数据驱动转变，实现动态优化型计划修和关键部件全生命周期管理。
• 核心价值实现： 通过提升运营效率、降低维护成本、强化安全保障，推动企业数字化转型，为市域线与地铁网的无缝融合奠定坚实基础。