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城市轨道交通车地一体化机电系统评估指标体系研究

王田农, 王延翠, 田庆

王田农, 王延翠, 田庆. 城市轨道交通车地一体化机电系统评估指标体系研究[J]. 铁路计算机应用, 2025, 34(5): 1-7. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2025.05.01
引用本文: 王田农, 王延翠, 田庆. 城市轨道交通车地一体化机电系统评估指标体系研究[J]. 铁路计算机应用, 2025, 34(5): 1-7. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2025.05.01
WANG Tiannong, WANG Yancui, TIAN Qing. Evaluation index system for vehicle-ground integrated electromechanical system of urban rail transit[J]. Railway Computer Application, 2025, 34(5): 1-7. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2025.05.01
Citation: WANG Tiannong, WANG Yancui, TIAN Qing. Evaluation index system for vehicle-ground integrated electromechanical system of urban rail transit[J]. Railway Computer Application, 2025, 34(5): 1-7. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2025.05.01

城市轨道交通车地一体化机电系统评估指标体系研究

基金项目: 

国家重点研发计划(2022YFB4300601)

详细信息
    作者简介:

    王田农,工程师

    王延翠,高级工程师

  • 中图分类号: U231.6 : TP39

Evaluation index system for vehicle-ground integrated electromechanical system of urban rail transit

  • 摘要:

    针对当前我国城市轨道交通(简称:城轨)机电系统存在的系统设计独立、信息孤立、控制分散及评估困难等问题,提出了一种城轨车地一体化机电系统架构;从安全可靠、高效便捷、节能降碳、开放协同、集约经济等5个基本特征出发,构建了包含19个评价维度和67个评估指标的城轨车地一体化机电系统评估指标体系;采用层次分析法计算并确定了评价指标权重。研究结果可为城轨车地一体化机电系统的发展和评估提供借鉴。

    Abstract:

    In response to the problems of system design independent, information isolation, control dispersion, and evaluation difficulties in the current urban rail transit electromechanical system in China, this paper proposed an architecture of vehicle-ground integrated electromechanical system of urban rail transit, constructed an evaluation index system for the system, which included 19 evaluation dimensions and 67 evaluation indicators, based on five basic characteristics: safety and reliability, efficiency and convenience, energy conservation and carbon reduction, open collaboration, and intensive economy. The paper used the Analytic Hierarchy Process to calculate and determine the weights of evaluation indicators. The research results can provide reference for the development and evaluation of vehicle-ground integrated electromechanical systems for urban rail transit.

  • 在经济全球化与信息技术快速发展的当下,传统财务管理方式已不适应当前企业的发展需求,财务管理方式转型迫在眉睫[1]。财务共享作为一种新型管理模型,能够提升运营效率、降低人工成本和减少冗余操作。与此同时,随着数智化时代的到来,越来越多的企业选择将财务管理与ERP(Enterprise Resource Planning)系统、财务云平台、机器人流程自动化(RPA,Robotic Process Automation)技术和人工智能(AI,Artificial Intelligence)等相结合,从而提升财务处理效率,开辟财务共享与智能化技术结合的新模式[2]。随着智能化技术的融入,财务共享中心的运营模式将更加灵活和智能,能够在快速响应业务需求的基础上,优化资源配置,并有效规避财务风险。因此,研究财务共享中心与智能化技术的结合,不仅是推动财务管理现代化的重要举措,也为实现财务工作的精细化管理提供了有力支撑。

    基于以上背景,本文介绍了信息技术与财务共享中心的相关基础理论,以及信息技术在财务共享中心的应用现状,并以中国铁路西安局集团有限公司(简称:西安局)财务共享建设为例,利用信息化技术,解决了财务数据量大、结构复杂、难以收集分析的问题,提高了财务审核效率、优化了资源分配。

    RPA通过软件将大量重复的、规则性强的流程进行封装,模拟人在计算机上的操作,自动完成鼠标点击、键盘录入、数据提取等一系列操作,从而减少人为操作的错误,对财务共享的建设与发展发挥了巨大的作用[3]

    AI正在逐步改变财务会计的实践方式,从自动化账务处理到智能财务分析,再到风险防控与合规管理,以此推动企业财务管理的创新发展[4]

    财务共享中心是通过现代科学技术手段与先进管理学方法,将集团公司各部门、各机构的财务职能集中到一个共享服务平台上,实现标准化、规范化的服务与管理,实现资源优化配置与效率提升[5-6]

    财务共享中心通过引入自动化和智能化工具,实现财务工作自动化。例如,使用RPA机器人审核完成单据审核、发票录入等功能,节约人力成本的同时提高流程的效率和正确率。

    财务共享中心的一个核心目标是实现数据集成与共享。通过建立数据中台,将不同部门和机构的财务数据打通,整合成统一的业务系统。数据共享不仅帮助消除各类业务系统间的壁垒,还通过大数据分析提升财务共享中心的预测能力,识别潜在财务风险,优化资金流动,并进行财务趋势预测。

    财务数据通常能够直观地反映企业的运营情况和收入情况。企业借助可视化信息工具,用图标、仪表盘等形式展示企业的实时财务状况,帮助管理者更好、更直观地掌握企业的经营情况,及时制定更为准确的决策。此外,利用大数据技术还能挖掘财务数据内隐藏的信息,分析财务报表。

    AI和机器学习进一步推动了财务共享中心的数智化进程。智能客服系统能够24 h在线解答员工的财务问题,如报销、单据审批、费用管理等,提升了响应速度并减少了人工客服的负担。同时,机器学习通过对历史财务数据的建模,帮助预测未来的财务状况,为管理层提供有价值的决策支持[7]

    本文结合西安局财务环境构建了西安局财务共享中心辅助系统(简称:辅助系统),并在审单、数据分析过程中对RPA进行了运用,为共享中心建设提供支撑。

    辅助系统包括系统管理、配置工具、数据大屏、数据报表、问题上报与反馈,旨在优化财务管理、提升用户体验,并提供智能化服务,其架构如图1所示。

    图  1  西安局财务共享辅助系统架构

    财务共享建设初期,大量的部门及人员信息需要利用Excel模板手动处理,再将其导入系统。然而,辅助系统对导入的数据格式要求高,手动修改数据格式效率低且人工成本较高。一旦出现错误,需要反复返工,整个过程缺少智能化与自动化支持。系统管理模块支持各单位人员通过分配的权限登录辅助系统,填写部门负责人、分管领导等信息。对比通过Excel填写的方式,这种方式更加快捷、便利,提高了基础数据收集的效率和准确性,且能够自动生成导入文件。

    配置工具包括表单动态配置生成、流程表达式生成、债权债务台账处理、维度隔离等功能。简化了重复性的人工操作,提高了数据处理效率、配置效率及决策支持能力。例如:债权债务台账处理功能就是将财务通过整理出来的债权债务台账文件导入辅助系统,利用辅助系统去除空行、金额小于0或不符合要求的、科目不录入生成台账的数据,并将剩余所有数据去除空格、回车等无效字符,按照一定的规则生成财务共享可直接导入的文件。不仅减少了人工操作,还优化了财务数据处理流程,确保了更高的数据准确性和更低的劳动成本。

    为了更好地展示对财务共享中心关键业务指标的监控与管理,采用了RPA技术实时获取并分析财务共享中心日常运营数据。通过数据大屏展示与数据报表形式,能够高效地呈现这些数据,并为管理决策提供支持。其中,项目上线进度作为整体实施过程的宏观指标,直接影响到各单位财务系统的全面覆盖,属于战略性管理中的核心内容;单据提报量是反映业务运转活跃度和各单位工作负荷的重要数据,也是管理层进行资源调度和任务分配的重要依据。

    数据大屏展示的共享中心资金支付数据不仅反映了资金流动的效率与安全性,也是衡量财务共享中心运营绩效的重要指标。例如,退单率的分析揭示了流程中的潜在薄弱环节,提供了优化方向。退单率过高通常意味着业务流程或单据审核环节存在问题,需要及时调整;而过低的退单率则可能表明共享中心审核人员在规则理解方面存在盲区,影响了审核的质量。

    对共享中心单据分配的实时监控对于财务审核的时效性至关重要,尤其在业务高峰期。通过监控单据的分配情况,管理者能够快速识别工作负荷不均、审核滞后的情况,及时调整人力资源配置,避免审核延误。例如,若某团队或人员的未审核单据积压过多,管理层可迅速介入,重新分配任务,确保审核工作高效推进。

    为了帮助广大职工更好地适应财务报销流程的变化,正确使用辅助系统,采取呼叫中心热线电话与在线问题提报系统相结合的方式为职工提供技术支持,当职工报销流程中遇到困难时,可通过在线问题提报系统提交问题,等待实施人员进行远程处理与解答,若遇到急需处理的问题,可拨打呼叫中心的客服电及时沟通。

    RPA技术不仅可用于数据获取,还能广泛应用于智能化审核,特别是在财务审核领域。设计RPA流程时,工作人员仅需要梳理差旅费审核的规则要点,并按照程序逻辑依次获取、比对报账单数据并进行记录。通过调用第三方接口发送请求,或者模拟人工操作的方式,RPA机器人即可自动完成报账单的审核处理。

    例如,差旅费RPA辅助审核流程如图2所示,主要用于校验报账单中的几个关键区域:表头区、附加区和发票明细区。具体的校验规则如下。

    图  2  差旅费RPA辅助审核流程

    (1)表头区:对报账单的基本信息进行初步验证。

    (2)附加区:核对申请人和收款人是否一致;检查关联的事前/事后申请单是否与出差时间相符。

    (3)发票明细区:检查打车行程与实际出差地是否一致;核对差旅行程是否闭环;核验发票校验与表头区业务类型与是否一致;检测发票号码是否正确;验证住宿费金额是否符合差旅费标准等。

    RPA机器人通过以上一系列的规则比对,能够快速、准确地完成智能审核,实现对规则的卡控,自动化审核显著减少了人工干预,简化人工操作繁琐的流程,提高单据通过的效率。

    财务共享中心数据来源于不同财务和资金系统或各单位部门上报,这些数据往往格式、质量存在着一定差异性,整合和清理这些数据需要强大的数据处理能力。如果出现数据错误、重复等问题,可能会导致财务偏差,造成无法弥补的错误。例如,某些业务单位提供的数据未及时更新,可能导致资金调度错误。此外,不同系统内的数据格式不同,错误处理后也会导致无法及时获得全面、准确的数据,从而增加决策失误的风险。

    财务共享中心涉及大量敏感的财务数据,包括账目、发票和税务记录等,这些数据是企业运营的核心。如何保护这些数据免受网络攻击、数据泄露或篡改,是一个亟待解决的问题。如果财务共享中心的网络遭遇外部黑客攻击、恶意软件或内部数据泄露,可能导致财务信息外泄,进而影响企业声誉、法律合规性及客户信任度。数据泄露不仅会带来直接的经济损失,还可能面临高额罚款和法律诉讼等风险。因此,保障财务数据的安全是建设财务共享中心时必须重点关注的挑战之一[8]

    随着全球数智能化水平的不断发展,AI、机器学习和大数据等信息技术越来越多地运用在企业财务管理中。本文以西安局财务共享建设为例,介绍了信息系统、RPA及AI技术在财务共享建设中的应用场景。

    展望未来,数据分析及大数据技术将从传统模式的财务核算和事后管理转变为更偏重财务分析和事前财务控制,将更多财务人员从繁琐繁重的财务审核工作中解放出来,更多投入到企业财务战略规划、经营决策等工作中。另外,随着智能化财务技术的深入,实时的数据分析与智能报告生成,不仅能够增强财务数据的透明度,还能够为企业提供更具前瞻性的财务预测与风险评估,助力企业更高效地实现战略目标。

  • 图  1   城轨车地一体化机电系统架构

    图  2   城轨车地一体化机电系统评估指标体系架构

    表  1   城轨车地一体化系统组成

    序号 系统名称
    1 车地协同供电系统
    2 列车自主运行系统
    3 基于车车通信的虚拟联挂列控系统
    4 基于自主感知的列车运控系统
    5 网轨隧检测系统
    6 列车智慧检修维护系统
    7 车地智慧乘客服务系统
    8 车地机电系统数据平台
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    表  2   安全可靠指标分解

    一级指标 二级指标 三级指标
    安全可靠
    R1
    列车运行安全
    R11
    信号系统安全完整性等级R111
    列车牵引供电稳定性R112
    网轨隧在线检测能力R113
    列车自主定位能力R114
    列车编队安全防护能力R115
    乘客出行安全
    R12
    异常辨识能力R121
    区域客流密度超限告警能力122
    客流预测能力R123
    运维作业安全
    R13
    供电系统自治运行R131
    基础设施巡检自动化水平R132
    日列检自动化水平R133
    架大修自动化水平R134
    段场检修维护防护措施R135
    网络信息安全
    R14
    车地能源管理平台安全保护等级R141
    信号系统网络安全保护等级R142
    工务检测系统网络安全保护等级R143
    段场系统网络安全保护等级R144
    乘客服务系统网络安全保护等级R145
    大数据系统网络安全保护等级R146
    设施设备可靠性
    R15
    供电系统RAM指标R151
    自主运行系统RAM指标R152
    新型自主感知列控系统RAM指标R153
    虚拟联挂系统RAM指标R154
    工务检测系统RAM指标R155
    段场系统RAM指标R156
    乘客服务系统RAM指标R157
    大数据应用服务平台RAM指标R158
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    表  3   集约经济指标分解

    一级指标 二级指标 三级指标
    集约经济
    R2
    硬件集成度
    R21
    信号系统设备占用空间节省率R211
    车载工务检测系统设备占用空间节省率R212
    段场设备占用空间节省率R213
    乘客服务系统地面硬件空间节省率R214
    大数据应用服务平台集成度R215
    经济效益指标
    R22
    供电系统经济效益R221
    信号系统经济效益R222
    虚拟联挂系统经济效益R223
    新型感知运控系统经济效益R224
    工务系统经济效益R225
    日列检系统经济效益R226
    架大修系统经济效益R227
    智能管控系统经济效益R228
    乘客服务系统经济效益R229
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    表  4   高效便捷指标分解

    一级指标 二级指标 三级指标
    高效便捷
    R3
    出行效率
    R31
    旅客等待时间R311
    出行便捷程度
    R32
    乘客智能引导能力R321
    出行App应用能力R322
    运输效率
    R33
    共线段运输能力R331
    线路运输能力R332
    正线突发事件处置效率R333
    后备模式运行效率R334
    检修效率
    R34
    日列检巡检效率R341
    架大修关键部件检修效率R342
    网-轨-隧综合检测效率R343
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    表  5   节能降碳指标分解

    一级指标 二级指标 三级指标
    节能降碳
    R4
    供电节能
    R41
    线路损耗降低率R411
    再生制动能量利用R412
    供电系统综合节能率R413
    变电所正向调度节能R414
    运行节能
    R42
    单车运行节能率R421
    线路多车运行节能率R422
    工务检测作业节能R423
    资源节约
    R43
    段场检修作业无纸化率R431
    计算物理资源减少百分比R432
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    表  6   开放协同指标分解

    一级指标 二级指标 三级指标
    开放协同
    R5
    数据平台接入能力
    R51
    可接入的数据类型种类R511
    功能模块化R512
    接口标准化程度R513
    数据协同分析能力
    R52
    车辆-工务数据协同分析R521
    车辆与段场检修计划协同R522
    车辆与乘客服务数据协同R523
    供电与信号数据协同分析R524
    段场与信号数据协同能力R525

    数据管理处理能力
    R53
    存储管理能力R531
    数据质量评估能力R532
    数据处理能力R533
    信息共享能力
    R54
    可共享数据量R541
    数据权限管理R542
    数据资产订阅R543
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    表  7   AHP重要度评价标准

    标度(aij 含义
    1 i指标和j指标同等重要
    3 i指标比j指标稍微重要
    5 i指标比j指标明显重要
    7 i指标比j指标强烈重要
    9 i指标比j指标极端重要
    2、4、6、8 上述相邻判断之间的中间值
    上述标度值的倒数 j指标与i指标相比的重要程度
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    表  8   不同n值对应的RI

    阶数n 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
    RI 0.52 0.89 1.12 1.26 1.32 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54
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    表  9   评价指标权重计算结果(以R4为例)

    一级指标权重二级指标权重三级指标权重综合权重
    R40.180R410.473R4110.2200.01873
    R4120.3280.02793
    R4130.2650.02256
    R4140.1830.01558
    R420.318R4210.3960.02267
    R4220.3890.02227
    R4230.2150.01231
    R430.209R4310.5640.02122
    R4320.4360.01640
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图(2)  /  表(9)
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  • 收稿日期:  2025-04-10
  • 刊出日期:  2025-05-24

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