在数字经济时代，丰富的数据资源为企业数字化转型提供了基础条件，是企业数字化、智慧化的关键要素^[1]。国家铁路集团有限公司（简称：国铁集团）发布的《“十四五”铁路网络安全和信息化规划》提出了实施“上云用数赋智”行动，充分发挥铁路数据价值，大力推进铁路网信治理体系和治理能力现代化^[2]。我国铁路经过数十年的信息化实践，数据价值挖掘的情况却不容乐观，其根本原因在于数据治理能力和共享能力较为薄弱，各专业间的数据信息尚未全面共享，未能实现站区范围内的协同作业，数据价值远未得到充分利用。因此，亟需一套行之有效的数据治理方案和统一的信息管理平台来解决以上问题。

基于此，本文提出编组站一体化数据治理方案，构建编组站站区一体化综合管控平台（简称：管控平台），利用数据分类治理和数据安全防护等技术手段，进一步加强编组站数据治理能力，以实现站区内各专业之间数据的高度共享，提升编组站生产管理水平。

1   编组站信息化现状及目标

1.1   现状分析

目前铁路编组站信息化主要存在以下问题。

（1）车务、机务、车辆、货运、调度等部门间各专业数据相对分离，信息集成共享能力有限；

（2）现场作业人员仍依靠传统的无线语音通信，信息获取和反馈的能力薄弱；

（3）缺乏进行安全预警的客观条件，安全卡控预警能力不足；

（4）作业智能化程度低，重复劳动现象突出。

1.2   实现目标

编组站一体化数据治理旨在将站区全业务流程数字化，通过数据共享和智能化处理，将各个专业岗位关联，使编组站站区融合为数字化的有机整体，从而全面提升站区安全管理水平和运输组织效率。

（1）建设站区一体化综合管控平台

根据“站细数字化”形成的编组站一体化业务流程，遵循平台即服务（PaaS，Platform as a Service）的开发理念，研发集业务流程管理、各专业数据、技术组件等于一体的综合管控平台，为编组站业务应用提供统一的展示平台。

（2）基于数据治理，建设多个智能应用

管控平台将站区内的数据资源进行整合，对各项数据进行必要处理以保证数据的完整性和复用性。基于数据治理和站区功能需求，延伸编组站一体化信息管理系统的场景化智能应用，加强技术作业的安全管理，提高站区管理的协调程度，保障运输组织的畅通。

2   编组站数据治理方案

编组站一体化数据治理方案分为数据治理层、管控平台层和场景化智能应用层，总体架构如图1所示。

图  1  编组站一体化数据治理方案总体架构

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2.1   数据治理层

该层是在以5G移动通信、北斗卫星导航、智能移动终端等新兴技术支撑下，融合新一代编组站综合自动化系统（SAM，Synthentic Automation of Marshalling yard）、三级联网系统、高清视频系统、电子运统1系统等数据，以站细全面数字化为目标，形成编组站一体化信息管理的数字信息底座，为实现“一个平台+N个应用”目标提供全面可靠的数据支撑。

2.2   管控平台层

以数字底座为基础构建集多专业合一的站区一体化综合管控平台，打通信息壁垒以实现站区内生产作业的全流程管控。

2.3   场景化智能应用层

在管控平台上充分发挥数据治理优势构建多个智能应用，实现面向技术作业的安全管理和站区管理的高效协同，同时保证站区内运输组织的畅通，加强对作业员工的人文关怀。

3   站区一体化综合管控平台

3.1   平台总体架构

管控平台围绕微服务治理体系，依托分布式应用部署、分布式缓存、分布式消息、分布式链路追踪、统一注册与配置中心等中间件，打造“强平台，富组件”的集成架构应用；基于DevOps环境，支撑团队规模化开发，提高平台研发效率；按照微服务架构体系制定统一应用开发框架，定义标准开发测试规范、版本管理规范；构建持续部署、持续集成、持续测试、持续发布、持续改进的交付机制^[3-4]，管控平台总体架构如图2所示。

图  2  管控平台总体架构

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（1）基础设施资源池

基础设施资源池作为实现融合基础设施结构的关键要素，是共享服务器、存储和网络的集合，能够根据应用程序的要求更快地进行重新配置，从而更方便快捷地支持管控平台业务需求的变化。

（2）PaaS平台和微服务治理

管控平台通过统一的PaaS平台构建应用程序开发、运行环境。采用分布式服务框架组件进行业务能力的搭建和管理，通过统一的方式发布、调用服务，支持服务容量线性扩展，服务可根据部署需求自动上下线，提供接口级、方法级、参数级的服务路由、服务归组、服务限流、安全控制追踪等服务治理能力。通过分布式消息服务提供数据共享平台各业务能力中心之间的异步解耦能力；通过分布式缓存数据和数据库服务，保障数据的操作响应时间和横向扩展能力。

（3）微服务架构

管控平台核心业务及基础服务采用微服务架构，从整体上降低系统负载和耦合度^[5]，根据微服务开发框架把业务进行归类、拆分，将各业务模块发布为微服务。将各业务模块的资源以业务能力的形式组织起来，通过微服务开发框架对这些业务能力进行封装形成易于共享的服务，从而实现业务能力粒度上的重用、组装、维护和管理。

（4）业务应用与PaaS平台安全

优先将身份识别作为业务应用和PaaS平台的主要安全边界，同时通过对数据储存和数据传输过程的把控，保障业务应用安全；通过对PaaS平台进行流量安全审计、自动化补丁管理和安全日志记录等，深化PaaS平台对于代码、数据和配置的保护。

（5）研发和运维生命周期

管控平台构建完善的研发和运行维护（简称：运维）全生命周期管理机制，包括业务需求提交、协同研发、代码仓库、持续集成与交付等，建立完整的平台运维团队。

3.2   平台技术架构

管控平台按照数据治理程序，打通国铁集团、铁路局集团公司、站区各专业系统的数据壁垒，实现站区作业全流程管控、人员管理、生产数据智能统计，并通过智能手持终端的应用和北斗基站的精确定位，对整个站区的生产、人员、视频信息精确管控。管控平台技术架构如图3所示。

图  3  管控平台技术架构

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（1）数据交互层

主要实现管控平台与各系统、智能手持终端之间的数据交互，形成双向传递的信息通道。管控平台利用数据接口的方式，采集来自于不同层级、不同网络、多种信息系统的业务数据。同时，管控平台可以向各专业信息系统提供其作业所需的外部数据，以此打通系统间数据壁垒，形成以管控平台为底座的站区一体化数据中转站。

（2）数据治理层

主要用于对接入数据进行清洗转换，形成统一数据编码和格式，并根据业务逻辑将相关联的数据整合。完成各业务系统数据资产目录、数据模型、数据标准、数据分布4大核心组件的数据治理，提出数据资产目录梳理和设计方法，推进数据资产目录与资源目录的治理工作，打造更标准、完善的数据服务体系。

（3）数据应用层

提供站区各业务功能模块，在数据交互层和数据治理层技术支撑下，保障原业务流程更加顺畅进行，并改进部分业务流程向智能化方向发展，增强站区数据展示能力、作业流程管控能力和风险预警卡控能力，实现站区一体化的高效作业协同模式。

4   关键技术

对于铁路编组站站区而言，数据治理就是将数据从站区内各专业信息系统汇集上来，对数据进行集中处理，保证数据质量；同时，对数据进行监管，保证数据安全，促进数据高效利用、高效融合和高效分析，有效整合内外部数据资源，推动铁路创新发展和全面变革^[6-7]。

4.1   数据分类治理

为加强对不同层次、不同类别数据实现分类分级治理，从站区组织架构和核心业务的视角分析数据，按照专业分类、数据内容和数据来源，对站区数据进行全面的梳理。编组站一体化数据治理框架如图4所示。

图  4  编组站一体化数据治理框架

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管控平台的部分数据来源于外部信息系统，如列车编组信息来源于电子运统1；日班计划、阶段计划和施工维修计划数据来源于运输调度管理系统（TDMS）。管控平台通过数据接口的方式将这些数据接入，进行数据转换、筛选和储存；部分数据则在5G移动通信、北斗卫星导航、智能终端等新技术支撑下，由管控平台内部逻辑产生，如人员出退勤流水、人员任务执行情况、本务机车在站全流程数据等。

针对管控平台数据量大、数据结构复杂、数据多源等特点，采用大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理技术，保障数据服务满足应用性能要求，并依据数据功能将数据划分为基础数据、主数据、事务数据和报告数据，实现大量数据在管控平台中的分类治理，充分发挥编组站站区数据资源的价值。

4.2   数据安全防护

管控平台汇集了国铁集团、铁路局集团公司及编组站站区的多类型数据，与多个业务应用系统通过接口实现数据共享，为实现安全的数据管理和可信的数据服务，采用身份鉴别、访问控制、安全审计等技术提供完善的数据安全防护^[8]。

（1）身份鉴别：在对用户身份认证时，使用用户名/口令、手机号/验证码双因子认证技术，认证成功后方可进行业务办理或数据对接。针对不同用户配置不同权限，对用户登录身份进行实名制安全鉴别。

（2）访问控制：通过系统权限管理模块，使用用户角色和权限模型完成普通用户、运维人员及外部系统的权限设置和访问控制。按用户类型及层级划分权限，只有授权用户才能访问系统的授权资源，并使用相关业务和应用。

（3）安全审计：管控平台安全审计主要包括主机审计、数据库审计和日志审计等，用于阻止主机的敏感信息泄露、违规操作等行为，可对数据库所有访问行为进行监控和审计，对其中的危险操作进行多种方式的告警，通过对日志的分类、过滤、强化、分析和存储，实现日志管理分析和实时告警^[9]。

5   应用效果

目前，编组站数据治理方案及站区一体化综合管控平台已应用于怀化西编组站，取得了以下效果。

5.1   信息集成与共享能力提升

通过构建管控平台进行数据治理，提升了怀化西编组站流程数字化水平，解决了作业和安全管理手段不先进、数据基础相对薄弱等问题。从流程归纳、数据治理、硬件配置和应用研发等途径着力，管控平台充分集成、整合站区数据资源，将整合后的数据在管控平台进行孪生，为站区内各个业务系统以及集团公司其他业务系统提供必要的计算服务与基础服务，能够有效提高站区内信息集成与共享能力，加强各专业作业流程之间的联系程度，改善站区内生产作业的整体效率。

5.2   作业流程智能化发展

数据治理方案及管控平台的应用，为编组站日常生产作业提供了全面、标准化、高质量的数据资源，为作业流程智能化提供了数据支撑与决策支持。具体实现了以下6方面的智能化应用。

（1）智能货检

通过管控平台对SAM系统、电子运统1系统、高清货检视频系统、货车计量系统、三级联网系统数据集成，对既有流程进行优化，实现自动“三核对”、自动生成列车简报、自动分析重点车、自动下达作业任务、自动生成人员工作量报表，起到减员增效、提高安全的作用，实现到发货检作业全流程管控。

（2）智能列检

管控平台集成了SAM系统的作业通知数据、电子运统1的列车编组信息数据、车站到开列车阶段计划数据，通过与铁路货车技术管理信息系统（HMIS)的数据交互，使得列检值班员只需要在一个系统上即可查看所有信息，无需在不同系统中重复操作。

（3）智能接发列车

通过智能移动终端，以外勤货检为模板，为各岗位提供任务自动下发至智能终端、重点事项自动提醒、人员轨迹作业信息自动采集、安全风险自动预警、工作量自动统计等功能，增强现场作业人员信息获取和反馈能力。

（4）智能协同作业

通过管控平台对电子运统1系统、机车整备系统、SAM系统、FAS调度系统、列车监督和追踪（TMT）系统、机务运安系统等进行数据治理后，形成车务、机务协同作业新流程。同时，配合铁路局智能调度、智能车务等系统，取代电话报数、手工录入等传统方式，提高作业效率。

（5）调车计划智能编制

实现从单一调车计划编制到阶段调车计划编制的转变，在3～6 h内的到达车流分方向精确预测的基础上，进行3～6 h调车计划的整体编制，综合考虑1～2个阶段的调机、股道安排，解决原系统中需要设定股道活用表的问题，实现更加智能、更加优化的调车计划编制。

实现区域车流集结和取送计划的编制功能。结合局站一体化和货运作业平台建设的成果，全面掌握周边小站、货物线、专用线的装卸需求，并结合配空安排和运输规律，制定取送策略，安排取送时间，实现取送和小运转计划的智能安排，使决策内容更加完备，从而保证货物运输整体效率的提高。

（6）列尾智能管理

当前列尾管理采用人工管理的形式，在接发车作业中，当作业人员接车或发车后，采用手动填写的方式进行台账的登记，台账填写费时、容易出错，且管理人员难以实时掌握合格列尾主机数量以及合格列尾电池数量。列尾智能管理模块通过电子台账自动填写、列尾主机安装自动输号、列尾主机检测自动生成和主机库存预警功能，并结合列尾作业安全风险动态库，实现对列尾作业智能终端的卡控和列尾作业全流程管理。

5.3   强化人员管理与安全预警

通过建立人员安全画像，打通人力资源相关系统数据壁垒，在其基础上补充完善管控平台及平台关联系统所需人员数据，方便人员管理和调度，形成排班数据及当班人员数据，采集分析管理人员履职情况，实现对各专业作业人员信息的集中展示和安全风险的智能管理，提高作业人员规避安全风险的意识与能力。

6   结束语

本文构建的编组站一体化数据治理方案，是在汇集国铁集团层、铁路局集团公司层、站区层内各业务数据资源基础上，通过信息整合以及基于微服务架构的数据服务开发，实现编组站站区内各业务流程间的数据信息互联互通，有效改善了因信息壁垒和传递滞后造成的运输组织效率低下现状，有利于加强站区内运输生产安全管理。

此外，以构建站区一体化综合管控平台赋予编组站站区实现智能化业务办理流程的能力，进一步优化了编组站各项业务流程和运输组织方式，有助于促进铁路编组站生产、运营提质增效，提高编组站智能化生产管理能力，以期为铁路运输的全面数字化升级积累宝贵的经验。