轨道交通不仅仅是民众出行的重要方式，对所在城市而言，它更是关乎城市布局与经济发展的“生命线”，轨交智能化深刻影响着智慧城市建设。近年来，智慧轨交建设在我国加速推进，已成为交通运输行业创新实践最为活跃的领域。
北京市地铁运营有限公司（以下简称为“北京地铁”）成立于1970年，是国内最早成立的城市轨道交通运营企业，1971年开通运营了新中国第一条地铁。目前，北京地铁总运营里程已经超600公里，年客运量近40亿人次。庞大的客运量背后，需要数十万台套的设备设施运行支撑，而这些海量运营设备运行的可靠性和安全性，关乎每天数千万乘客的高效、安全出行。
北京地铁设有集团总部及十余个分子公司，车辆设备设施的资产管理已逐步纳入到原有的eam管理系统中。但基于车辆、设备、设施的运维活动及管理归口在不同职能板块或分公司，运维相关的大量记录、资料及数据散落在各处，给运营监管带来难题。亟待通过精准高效的信息化手段，落实车辆、设备、设施运维的全生命周期管理，提升车辆、设备、设施的运维效率和智能化运维水平，以满足北京地铁对业务链高效运转的管理要求。
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针对北京地铁目前面临的难题与需求，睿帆科技携手北明软件，为北京地铁搭建智能运维平台（mmis）。如下图所示，平台层的设备感知与预警管理系统（eoms）、智能检修管理系统（emis）、物资管理系统（mms）、智能统计分析系统（isas）、专家知识库（mkms）五大系统，能够支撑应用层实现智能维修、综合统计分析及专业感知，最终实现北京地铁的精检细修。
其中，isas智能统计分析系统是智能运维平台数据应用的核心部分，需要全面整合故障、维修、物资等相关数据，围绕运行态势、故障追踪、综合评价等维修业务场景开展多维度、深层次的数据分析，向上支撑智能统计分析应用。
围绕上述需求，睿帆科技最终为isas智能统计分析系统确立了“1 5 3” 的逻辑架构：1个数据底座（全量数仓），5个基础服务（数据管理、指标管理、报表管理、算法模型、场景建模）和3个数据应用（综合研判、领导驾驶舱、决策大屏）。
依托以上架构，isas智能统计分析系统实现了以下五个方面的技术及应用创新:
1.角色区分：isas智能统计分析系统的主要用户角色分为开发管理类角色和分析决策类角色两种类型，系统面向这两类核心角色提供了丰富的功能以满足不同角色的使用需求。如为数据开发、管理、运维用户提供数据准备、报表开发、算法应用、系统管理等功能；为公司领导、专业总监、各二级单位管理用户提供决策、分析、监控、展示等功能。
2.前后端分离：系统采用前后端分离技术架构，各组件模块最大化解耦，便于各组件模块单独扩展升级。
3.场景建模：场景建模子系统基于睿帆科技自主研发的数据建模中台搭建，通过场景编排能力，用户可根据自身业务需求搭建业务场景，支持用户按照业务场景搭配合理的指标、算法等模块输出关的计算、分析结果最终形成相关的报告，满足用户个性化需求。
4. 综合研判：围绕运行态势、故障追踪、综合评价等地铁维修维护核心场景，综合研判子系统建立了6大主题（设备表现、计划统计、修程统计、设备统计、工单统计、成本统计）和3大专题（修程有效性分析、重复故障分析、长期未解决故障分析），便于开展深入的数据分析。
5. 三级可视化视角：领导驾驶舱与决策分析大屏提供线网、设备、车辆三级可视化分析展示，同时实现全局监控与分层监控，快速发掘问题。不仅如此，不同视角的设置也便于北京地铁集团总部与分子公司管理人员的权限区分，精准定位管理目标。
isas智能统计分析系统已成为面向多用户的信息集中共享、资源高效利用、运行安全可靠的轨道交通综合信息统计分析查询平台，能够实现跨业务的数据整合共享，提供灵活的数据查询功能、强大的数据分析功能以及可定制的报表报告功能，满足集团公司各部门、二级单位开展各项业务的数据需要，提高网络化运营管理水平。
建设成效
北京地铁智能运维平台通过示范性线路的全面的设备感知和行为感知层的建设，结合北京地铁现有的管理体系、维修规程和各分子公司既有的现场修、离线修的管理系统，通过对车辆、设备、设施的运行状态感知、智能化分析、总体运维和物资管控，实现科学、规范、高效的智能化维护维修，为北京地铁“十四五”规划中的智慧运维奠定坚实的技术架构基础。
除上述平台建设外，该项目也通过形成具有北京地铁特色的智能化运维标准、数据资源共享、对接各分子公司的业务现状和集团的管理需求等方式，有效促进北京地铁管理标准化、数据化、集约化，为后续线路的接入奠定体系标准基础，最大化数据资产的价值。
新基建浪潮下，睿帆科技将继续携手九游会登陆的合作伙伴，持续探索地铁大数据应用场景，以数智技术赋能轨道交通，让数据产生价值，为建设交通强国贡献科技力量。