1、顶层设计与自下而上搭建*级平台相结合
上海地铁智能运维建设采取先从部件级试点开始，再自下而上搭建*级平台，*作顶层设计
。这是由于受到当时的技术条件和需求认知的限制，是探索式发展的必然经历。国内各地城市轨道交通基本都有网络化规划，但是目前建设和运营规模大小不同，在不同的建设发展阶段当地社会对于运营的需求不尽相同，管理部门对于运营管理的要求也略有差异，因此对于智能运维规划建设应当与各地城市轨道交通建设阶段、运营规模和管理要求相适应。同时智能运维的技术条件不断成熟，在智能运维系统规划建设时应考虑自上而下的顶层设计与自下而上的*平台建设相关结合。
顶层设计重点考虑系统建设方向和体方案、运用的基础理论、系统数据和接口等方面的技术标准、共享数据库的规模、分期建设的策划等需要统筹或形成统一标准的事项。
*平台建设更多是从设施设备运行和维护自身要求出发，更加注重实效性，主要是基础数据采集、传输、分析，不同设备数据采集的方法，管理平台。智能运维初期建设建议从具备成熟数据采集技术条件的*开始，比较多的是车辆*，从牵引、轮对、车门、受电弓等子系统或部件设备进行搭建*级平台。如果条件较好，可以同时搭建信号、供电、轨道等*平台，在具备一定规模后要尽快完善智能运维整体系统的顶层设计，特别是技术标准要尽早制定，及时应用跨*的数据分析。
2、注重提高数据质量
智能运维是城市轨道交通数字化转型的系统解决方案，其关键的驱动要素是数据。
上海地铁经历的发展之路来看，数据主要是从设施设备运行过程中采集的，有在线实时采集，也有离线采集。有直接采集，也有间接采集。在设施设备维护过程中的测量和测试数据也很重要，尤其历年来的维护数据，以往都是纸质记录或是非结构化的数据，这些要设法转变为结构化数据，这些对于数据建模意义重大。此外，
要加强与设施设备供应商和施工单位的合作，收集在设计、制造、安装和调试过程中的数据，这是数据分析模型设计的重要基础。
统一各类数据的结构标准和接口标准是非常困难的工作，希望行业协会和设施设备制造的政府主管能加强数据标准性的管理，为智能运维或是数据广泛应用创造条件。当前主要是要
依靠与设施设备制造商和供应商的紧密合作，先获取数据，再通过数据转换方式统一标准，以便在相关领域应用。
3、关注基础设施的重要性
在智能运维系统建设过程中，
基础设施建设同样很重要。数据传输网络和数据库是关键。
如果能够建设智能运维数据网络，可以极大发挥智能运维的效率，特别是无线传输网络，需要覆盖车辆基地、车站设备用房、轨行区、折返线、存车线和站外设备区。数据库要考虑共享数据库和*数据库的设置，可以集中统一设置，也可以根据需要进行分布式布置，各类数据库规模应有一定前裕量。
信息安全是智能运维的重要保障。
智能运维大部分数据是从生产网域采集的，但是应用是在管理网域，生产网域必须保证*信息安全，两网安全隔离的配套措施应在智能运维系统建设时同步建设。
数据库还要考虑异地备份的安全保障措施。
4、厘清智能运维与SCADA和综合监控的关系
上海地铁在智能运维系统建设过程中，对于系统内容是有些不同理解的，特别是供电*和机电*智能运维平台与SCADA和综合监控系统的关系。
智能运维系统的对象是设施设备性能状态，
主要是通过采集分析设施设备性能状态的数据对设施设备性能变化趋势作判断，同时也需要采集部分设施设备所构成系统的运行数据，与性能数据融合，建立分析有效模型，以便于对设施设备性能状态的变化趋势作更的判断，
其本质上是数据分析系统。
SCADA系统主要是控制变电设备构成的电力运行系统，
对其开关量进行控制和检测，反映系统和单体设备的运行数据，主要是电压值和电流值。运营人员通过操作系统内各类电力设备（部分是自动调整），调配电能，监视运行状态，确保电力系统正常运行。综合监控系统通常是控制环控、给排水、低压配电、电梯等机电设备、通信设备运行，有的也包含电力设备，AFC、屏蔽门设备的运行，互联信号系统运行数据，运营人员通过操作系统内各类设备按预先设计的工况（或运行规则）联动运行，
为乘客提供服务。SCADA和综合监控系统本质上是自动化运行系统
。智能运维系统数据分析需要使用SCADA和综合监控系统的部分运行数据，但是仅仅分析这些数据是远远不够的，更多的要直接从设备上采集数据。
从信息安全的要求来看，SCADA和综合监控应该设置在生产网域，智能运维系统应该设置在管理网域，生产网域与管理网域必须实行单向隔离，也就是智能运维系统只能单向从SCADA和综合监控系统获得数据。上海地铁的实践经验表明，
智能运维系统与SCADA和综合监控的功能和作用是各不同的，不能互相替代或是简单整合，但是为了确保数据有效性和可靠性，节约投资，智能运维系统建设时可以共享SCADA和综合监控的部分数据采集层。
5、注重技术理论融合
支撑智能运维系统建设和应用的技术理论比较多，各种理论融合支持很重要。
当前上海地铁的智能运维主要是基于CPS系统理论，即Cyber-Physical System，信息-物理系统（也有翻译成赛博-实体系统）；MES系统理论，即Manufacturing Execution System，生产制造执行系统；Digital Twin技术，即数字孪生技术，还需要应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链、视频识别、图像测量等众多技术。这些技术理论较多是在智能制造领域应用广泛，很难直接应用到轨道交通设施设备运维业务上，需要转化和融合，选择合适的技术理论应用到具体设备和系统上。
新的技术理论还要与已有的承载ERP、EAM等系统的信息化技术有效衔接和融合，避免重复建设。此外，广泛了解*技术在其它行业设备维护和设备制造方面的应用，可以拓展对于轨道交通设施设备运维方面应用的思路。新技术引用要从细节入手，做好设备运行维护的数据采集试点，逐步纳入*级智能运维的推广应用。同时，在智能运维建设和应用过程中要注意及时结新的理论知识，建立相应的技术规范，推动实践到理论到再实践到再理论的有效进步。
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关于智能运维应用的体会
上海地铁智能运维建设过程不断有新的突破，系统不断完善，取得了不少成果。智能运维的应用同样持续带来令人欣喜的成效，设施设备可靠性不断提高，作业效率不断提升，给设施设备维护管理和运营管理带来全新的改变。
1、设备故障处置效率不断提升
智能运维应用*直观的收获就是设备故障处置效率提升，对运营影响程度减小。
应用智能运维系统的设备发生故障时，大部分故障点的确定仅仅只需1-2分钟，而且大部分故障在对运营造成影响前就能处置完毕。如信号*，2020年对及时处置未对运营有影响的故障占故障数的90%左右，以往这类故障不到70%。
应用智能运维后设施设备可靠性不断提升。
近五年来各类设施设备数量增幅达30%以上，列车车门和道岔设备等关键设备可靠性指标稳步提升，2020年列车车门设备故障数量比2016年下降49.7%，信号道岔设备故障数量比五年前下降42.9%，设施设备故障*数大幅下降，运行可靠度提升195%。
智能运维支持运营应急处置更加从容。
在网络指挥中心，维保调度实时监控智能运维系统，后台不断推送数据分析结果。一旦发生运营故障可以及时与运营调度联系，通过后台分析结果支持调度和司机快速处置，特别是车辆、信号和供电故障处置更加便捷快速。在重点区段维保值守保驾利用智能运维可以更加直观地了解设备运行的实际状况，发生故障时多*协同处置，后续增援力量及时到位，与车站客运部门紧密协作，快速处置。
2、设施设备维护模式优化
*近一年多来，随着既有线智能运维逐步改造投用以及新线全自动运行系统和智能运维系统同步投用，设施设备维护模式正在悄然发生变革。以车辆为代表，正在建立基于智能运维支持的全寿命周期运维，在前期一条老线试点基础上，一条次新线和一条新线开展全寿命周期均衡维修，
利用智能运维对于关键设备部件进行性能状态预测，建立动态修程，逐步取消架大修，大幅减少列车维修扣车时间，车辆可用率将达96%以上。通号*在新线建立基于智能运维的维护规程，取消人工巡检，根据智能运维系统对设备状态预测全面调整维护周期，基本实现设备状态修的维护模式。
大修改造通过系统设备状态分析，综合各线路使用寿命，采用网络统一的系统化更新升级，既*限度发挥设备性能，又逐步统一了各个建设时期不同的技术标准，为互联互通创造条件。
供电*在新线智能运维系统加大了巡检机器人的应用，对变电各类设备和机房环境全面检测，取消人工巡检。
从设备投用开始建立到*小可维修单元的设备履历，应用电子工单，实施维护过程动态更新，全面掌控设备状态和维护成本。接触网逐步采用基于状态评估的集中修模式，提供设备可靠性，降低维护成本。
与维护模式变革配套的生产信息化管理系统也开始进行优化和完善，确保维护全过程信息化记录。
备品备件库存根据设备状态和维护策略进行优化，逐步向零库存转变。
3、生产组织模式的改变
智能运维技术的日新月异，促进维护模式的革新，生产组织模式需要及时配套改革。近年来上海地铁设施设备运维生产组织开始了平台化转型。借鉴商业互联网和产业互联网组织架构演变的经验，数据驱动*的变化是组织平台化，与数据中台配套的组织中台必须建立。
车辆和通号*已基本建立了平台化组织架构，以建立网络化运维支持部为主，强化运维中台，集中力量进行数据挖掘和分析，部件集中维修和检验检测，对于现场维护部门（前台）赋能，有利于*维修和快速抢修；对于职能部门（后台）支持，便于掌握全局，合理有效决策。供电和工务*的中台除了对于前台数据和维修赋能外，还可以对检测和维修装备网络配置使用，具备设施设备维护组织从按线路配置到按区域配置的条件，现场维护多*岗位复合也成为可能，维护力量可以快速响应。
智能运维逐步推广应用，不仅对设施设备基本功能配置提出要求，对于人员素质和人员管理提出了更高的要求。这几年，上海地铁一方面培养*技术人员学数据分析、信息通信技术，另一方面引进了大量数据分析和信息化技术方面的人才，学*技术特点，帮助各*建立大量数据模型，有力支撑了智能运维广泛应用。在生产组织方面，研究建立人员能效信息化分析系统，配套智能运维生产组织，完善生产信息化管理，对于人员基本信息、工作动态、工时效率、培训成效、工作表现等进行全方位管理。同时，这些技术手段的应用，对于设施设备委外维护管理更加直观清晰，考评考核更加客观，管理改进更易推进，人员技能培训更有针对性。上海地铁智能运维的进步离不开上级领导的鼓励支持，各方面*的鼎力相助，全体运维人员的共同努力。目前所取得的成果还只是*路上的一小步，未来还需要得到行业主管部门和协会的更多指导；运维部门继续深化各类需求和应用场景；研究机构和高校不断加强基础理论研究；各家设施设备制造商在设计和制造源头上完善数据采集的数字底座；信息化企业持续优化数据分析技术和数据模型搭建，真正实现设备会说话、系统能思考、故障可预知的智能化设施设备运维生态。各城市轨道交通智能运维建设和推广应用可根据各自运营管理要求和设施设备特点，结合线网建设的各个阶段的进展情况，加强需求研究和顶层规划，确定合理的发展路线，推动深入应用，持续改善。
