基于全寿命周期和大数据理念的高速公路养护管理系统

2018-09-26 10:14李昌辉
价值工程 2018年25期
关键词:全寿命周期养护管理高速公路

李昌辉

摘要:高速公路的养护管理系统管理着一切有关于高速公路的设施,这一管理系统可以有效调节和高速公路有关的各种活动,提高有关自用的使用效率。现在高速公路养护成本居高不下的同时养护的资金又十分不足,因而出现很多矛盾问题。文章从全寿命周期理念入手进行考虑,结合大数据的思想来对高速公路养护管理系统进行宏观评价和大概分析,希望能够给有关工作人员带来启发。

Abstract: The expressway maintenance management system manages all the facilities related to the expressway. This management system can effectively regulate various activities related to the expressway and improve the efficiency of self-use. Now that the cost of expressway maintenance is high and the funds for conservation are very inadequate, many contradictory problems have arisen. The article starts with the concept of full-life cycle and considers the idea of big data to conduct macro-evaluation and analysis of the expressway maintenance management system. It hopes to bring inspiration to the relevant staff.

关键词:全寿命周期;大数据理念;高速公路;养护管理

Key words: life cycle;big data concept;expressway;maintenance management

中图分类号:U418 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2018)25-0031-02

0 引言

高速公路是运输系统中最基本的设施,而对于高速公路配套设施进行养护的过程中存在了一些问题,尤其是对于一部分含有信息化内容的设施,其养护过程通常存在了信息化、标准化和智能化等多个方面的经验缺乏问题,所以进行新型的全寿命高速公路管养大数据调查并应用有关的智能系统就显得十分必要。

1 全寿命周期和大数据的意义

全寿命周期和大数据对于高速公路的养护系统来说具有重要意义。

1.1 全寿命周期的核心

全寿命周期的核心在于在高速公路的寿命周期内尽可能的降低资源消耗水平,进而提高高速公路运行效率。全寿命管理高速公路的过程中,主要是将公路建设和使用进行一体化的思考和处理,具体就是指在建设高速公路的时候考虑到使用情况,通过规划设计等环节进行互相结合的过程来体现出公路项目效益并尽可能增加效益,进而实现可持续性发展的理念。

1.2 大数据理念

现在人们所说的大数据通常是指四V特征,即数据规模大、种类多,数据处理速度快且价值密度低。这些特征让大数据脱离了传统的数据理念,也和通常所说的大量数据具有本质区别,大数据不仅是数量繁多,且具有高复杂性,高处理时间和高效处理方法,能够快速有效的获得数据当中的有效信息。

1.3 大数据的意义

现在大数据通常处理的问题和以往对于超大量数据的处理方式有一定的相似之处,首先获得和所需要处理的应用方式有关的有效数据,然后将数据进行第一步整合,得出相对容易进行存储查询的形式之后对于数据之间关联性等性质进行分析,然后采用最适合的方式来展示出数据分析的结果。

2 养护系统国内外现状比较

高速公路的行业管理者以及养护公司为了提高养护效率建立了多种多样的公路养护管理系统,这些养护系统和国外相比较各有优势。

2.1 国内现状

现在国内的各个方面都尝试建设一套完整的全寿命周期大数据理念的高速公路养护管理系统,其中养护单位开发的系统比较重视对于高速公路的项目级管理,但由于开发层级较低,偏重于实际应用,所以经常会出现核心技术不够先进的问题,因而只能完成对于监测子系统和日常养护过程的分系统的开发过程。高速公路的拥有者一般希望建设出一套对于高速公路的全寿命经济效果进行分析的系统以便于其制定出对于公路的长期养护规划。所以现在国内的高速公路养护管理系统由于多方面限制,经常是各司其职,缺乏对于养护系统的全面数据研究,而无法真正将养护系统的作用进行最大化发挥,形成有效的全面数据积累。

国内很多高速公路已经投入运行,而运营的过程中暴露出很多管理方面的问题,因此高速公路的管理部门急切要求研发出一套智能化的全寿命周期的高速公路管理的大数据系统,研发这种系统也能从侧面上促进我国对于高速公路养护管理系统的发展。现在国内存在超过二十种的路面开发管理系统,同时很多省市都有着属于自己的专有公路养护体系,但是这些管理体系当中很少有真正实用的、智能的。

2.2 实用的高速公路管理系统的意义

高速公路养护的管理系统通常可以通过宏观层次和微观层次两个方面监管养护工作,进而跟踪管理体系的全寿命周期运作,并进行科学决策和有效维护维修。

2.2.1 经济效益的意义

现在国家发展到了一定的层次,土地资源等约束十分突出,所以高速公路养护管理体系就能在一定层次上对于公路的總体效益进行优化,同时能够有效的提高当前路况,并根据路况和项目预算来制定出科学可行的养护维修方案。根据有关的研究数据可以看出在这一过程中能够节省的费用已经远高于公路养护投资的效益。

2.2.2 技术效益

高速公路养护管理系统实施的过程中能够逐渐积累有关经验,同时促进新技术的应用水平,在这一过程中其意义体现在两个层面,首先能够改进现有的维护策略,进而不断的完善提高养护的水平;与此同时完善路面实用的资金可以得到更加准确的估算,这在很大层面上纠正了人们对于未来路面使用的性能的估算准确程度,进而能够做出更加科学准确的养护方式。

2.2.3 管理效益

在管理方面的意义首先体现在能够不断的促进养护管理的整个体系,进而在以后需要构建或者用到这样的体系的时候能起到事半功倍的效果。与此同时更新高速公路管理系统,为有关人员提供更加科学的检测手段和评价的方式,进而提高养护管理实行的效率。最后可以通过各层次投资水平来分析其对路况的影响,进而能够给决策部门提供充分的依据确保决策的正确性。

2.3 国外情况

现在国外采用了多种高速公路的养护系统,并且这些系统伴随着路面管理体系的发展完善而得到了迅速发展周期,现在应用最为发达的是美国和加拿大等国,这些国家对于告诉巩固的管理系统多集中于对于路面的管理系统,而缺乏对于公路整体的养护和管理。

3 现代高速公路养护管理情况

从市场竞争方面来说,国内的高速公路养护管理正在尽可能的完善有关的技术储备和强化决策支持,不仅包括日常的公路养护、预防性养护,还包括一些特殊情形下的养护技术,确保公司养护效率、业务能力极大提升。但就现在情况而言,我国有关公司基本都没有建立起一套切实可行的大数据管理系统,没有足够科学的管理方式和有关的评价体系,不能够对于养护技术的实际作用效果进行科学的评价,因而对于大部分设备和材料的选择都具有严重的随意性。现在的道路技术把状态数据和养护数据进行累积,通过交流后形成大数据库,然后对各种数据进行分析,这时对于养护方法和设备运行进行科学性分析的前提所在,所以现在建立高速公路养护大数据库迫在眉睫,对于各种养护技术和配套设施材料等进行评价,进而提高公司养护水平也已经刻不容缓。

从公司的需求来说,需要提高自身业务能力,如果从各个地区的实际养护管理效果来看,现在很多地方已经有了一定的信息化管理设备,但是这些设备都依然处于标准化智能化发展的基础阶段。高速公路系统养护管理系统的主要目的在于管理,需要制定一定的时间单位进行预算计划,然后对于项目公司进行招标,这样的过程就很难形成全寿命周期的养护管理系统。同时对于养护数据和一些检测得到的信息,现在已然是通过人工输入来进行统计,所以系统很难得到真实有效的可靠数据,这就造成了应用意义上的数据丢失。

4 高速公路养护管理系统发展方向分析

通过现代化的数据采集方式以及新时代的数据分析能力,现在对于养护工作者管理公路的细节性要求逐渐提升。对于高速公路和一些附属的设备进行维护管理的智能化系统的提升可以有效的促进对于高速公路养护管理的决策正确性提高,与此同时数据积累和有关技术进步的过程可以有效促进系统对于模型的更新准确化过程。对于这一过程的实际施行过程可以进行分解,首先要建立起一个多维度的高速公路设施数据管理平台,对于所有需要维护的资产进行第一步的信息化统计管理,通过数据库查询出高速公路当中每一段的结构以及附属设施的信息,然后需要进行维护的时候则应当考虑到之前的涉及信息和养护信息。

对于同一段设施可以采用控件标记,查询不同时间里设备损坏的情况以及进行维修检查的记录,而同一时间当中的设备则可以进行项目化的信息查询的统计过程控制,因而该系统可以称得上是一个多维度且具有多角度的维护管理系统。

5 结束语

现在高速公路的养护管理系统可以通过多单位合作进行开发的形式来实现其全寿命周期以及大数据化,具体实施的过程中可以采用设备研发公司的硬件实力来对硬件设备进行研发,道路管理研究部门对道路模型进行有关的修改和更新。研发公司可以采用多方配合的方式把数据的内容体现在后期对于数据的处理过程以及设备采集信息的过程中,对数据进行深入挖掘。现在这些方法已经初显成效,而对于个别地区道路情况复杂,历史数据积累缺乏,在这种情况下就可以建设起决策子系统来协助对于这些路段的开发。

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