轨道交通资产巡视平台
Rail Transit Asset Inspection Platform
当前国内轨道交通不断发展，随之管理的物业资产呈现数量多、区域广、部分偏僻的特点发展，传统工作方式与新形势、新任务不相适应的矛盾日益凸显，安全运营管理带来前所未有的挑战。
天亿马依据国内外数据治理规范体系，基于自有的多源异构数据融合技术，运用数据治理，结合物联网、大数据、人工智能，从理顺各级组织权责开始，建立相应制度、标准、工具，融合多维度数据，涵盖监控、度量、发现问题、处理问题，完善优化的全流程，端到端的形成PDCA持续改进闭环，方便管理者高效地进行运营管理决策，发挥资产最大效益，降低管理成本，为运营管理工作“破局突围”提供核心驱动力。
核心优势
全流程管理
方案涵盖了组织、制度、流程、工具多个方面，定义完整的业务流程，融合多维度数据，建立巡视管理模型、考核模型、系统健康度模型，从监控、度量、到发现问题、处理问题，然后分析决策，改进优化，端到端的形成一个PDCA持续改进闭环。
多源异构数据处理
支持广泛类型的数据源采集，包括智能设备、实时视频、外部系统等。根据不同协议，应用企业集成模式集成。统一数据管理和存储，包括结构化、半结构化、非结构化数据，提供融合的API，保障数据的安全性，处理数据隐私。
人工智能图像分析
采用人工智能图像分析技术，识别传统仪表仪器机械读数，同时对影响安全管理的人员行为、经营行为等进行自动识别，减轻管理者工作压力同时对异常事件提前预警防患于未然。
动态考核管理
考核单位个性化KPI，基于考核指标库，按过程与结果数据的变化，动态增项，AI可控阈值，实时数据计算指标值，及时反馈情况。
应用场景
指挥中心监控
一张基于大数据的多模式地图汇聚相关图像数据、设备运行数据、人员数据、管理KPI数据可视化呈现管理需要各类信息要素，用“一张图”完成预防、处置、决策、管理的整个运营管理流程。
智能数据分析
对设备、人员、电气、火灾、管理单位等多个主题进行分析，用图形和报表的形式展示，决策层、管理层可洞察资源运行状况，提供灵活的工具，满足部门自服务分析，实时数据探索的需求。
考核管理
考核管理，按定义的考核模型，根据原始采集的数据、以及异常处理过程的跟踪，实时计算考核得分，实时反馈情况，帮助管理者及时识别风险，分析关键节点，发现问题并有效改进。
系统架构
系统功能
数据集成
数据融合，支持多来源、多格式、多结构数据，统一管理、统一存储，并保护数据的安全性和隐私性。
综合展示
通过综合大屏、仪表盘、数字孪生等形式，展示空间分布、运行状况和统计数据，实现对从宏观到微观、从时间到空间的全方位展示。
视频巡视
设置网络高清摄像机，以不同权限的方式远程调阅现场实时视频或历史录像数据，将视频和异常报警数据叠加上传，推送到相应负责人。
智能分析
使用机器学习技术，根据系统所产生、标注的数据进行训练，建立模型，对实时数据进行监控预警，输出优化方案。
绩效评估
定义KPI，提取结构化数据元素，通过人工智能处理非结构化数据转换为量化指标，综合运算得到评估结果，辅助管理决。
活动管理
由数据监控或人工下发工单，以工作流形式执行流程，跟踪记录过程。
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