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行业背景
在轨道交通行业，由于行业的专业性较高，企业除了制造车辆，还会在车辆运营的过程提供技术支持，需要提供从车辆生产制造到运营维护的全产业链的能力与服务。
在车辆生产制造环节，随着新一次工业革命的到来，全球工业掀起了智能制造浪潮。工业物联网和智能化技术推动全生产要素升级成为趋势。企业需要通过新技术与持续创新，来提质降耗、降本增效。
在车辆运营环节，随着社会的发展，城市人口数量激增，市民出行早晚高峰不均衡的潮汐现象日趋严重，也对轨道交通的承载能力提出了更高的要求。但由于城市轨道交通超常的规模和体量，建设时序较长（新线不断开通，老线进入大量更新、改造），以及需要整个系统长期处于高负荷运行状态，必然对车辆运维产生了极大的压力。伴随运营网络规模不断扩大，正线故障事件的应对处理能力不足及运营网络自救能力不足等问题，将导致突发事件发生数量逐年增加，直接影响和波及全路网络，对轨道交通的线路以及专业系统关联，将会造成突发事件由点向面扩大趋势。同时，乘客对于乘坐准点率、舒适性、灵活性等需求的日益提高与服务水平增长之间的矛盾也日益凸显。
行业痛点
生产制造：
数据采集不全面
生产信息和数据采集传递手段落后。
设备管理规范性低
传统人工管理设备工作效率低。
质量追溯不完整
对原材料、零部件、成品无法做到全过程回溯。
统计分析不及时
人工成本统计分析效率低无法完成实时统计分析。
工业智能
大量积累的数据没有进行很好的利用，如何通过人工智能分析方法提供的数据分析能力，帮助用户进行智能分析，形成智能决策。
车辆运营：
车载采集参数数据标准不统一
轨道交通在运营中，会同时存在不同类型车辆，不同线路上的车辆由于车载盒子来自于不同的厂家，每个厂家用于传输的数据格式并不一致，且能提供的数据参数也不尽相同。
存在多种车载轨迹对接协议
主要是面临数据接通、协议对接等问题。因为对接不同车载轨迹，具有不同协议规则，因此平台的融合性较为重要，而要将所有设备接入统一的系统内就需要解码或协议对接，确实存在较大挑战。
需要通过工业大数据分析建立故障模型
各路线的轨道运营中会偶发一些故障，故障的数据模型通畅很难用机理模型表达，需要根据不同系统的车载状态数据、故障数据，运用大数据分析进行故障模型的建立，探索部件性能变化规律，构建基于工业大数据的故障预测模型。
解决方案
面向轨道交通行业客户从制造到运营的不同阶段的需求，寄云基于云NeuSeer工业互联网平台，为客户提供包含生产制造及车辆智能运维两个环节的解决方案。
在生产制造过程，寄云提供包括边缘计算、IoT平台、大数据等一系列能力，为企业客户提供从底层的设备接入与数据采集，到设备/产线的数字化管理以及到后面的基于机器学习的数据智能应用（如工艺优化、设备预测性维护等）等全方位解决方案。从设备接入、运行监控、设备资管理、工业数据预知分析等一站式服务，帮助装备制造业、工业生产企业搭建以设备为核心的设备监控、设备管理、设备运维系统等，另外还提供了设备零部件维修订单管理以设备接入为核心，以设备感知和业务感知为基础，实现“端、管、云”的有效贯通，实现物联网设备的智能管理、运维和运营，实现物联网业务的有效支撑。
在车辆运营阶段，寄云提供轨道交通车辆智能运维系统，该系统是基于云NeuSeer工业互联网平台开发，系统地面服务器通过车地无线通信接收车辆或其他子系统的实时或离线数据，将运营车辆重要的状态及信息实时地展示给用户，另一方面采用大数据处理等技术，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。通过构建车辆的数字模型，对关键的指标进行基于告警限值、动态阈值、发生频次等状态的告警，并给予告警的结果核对特征库，对故障进行智能的诊断，并根据预测的结果和真实数据之间的偏差，对故障进行预警，实现预测性维护，避免非计划外?；?，降低维护成本 为车辆的故障根因修复提供必要的支持；同时实现对故障的实时预警和车辆健康状况评估，为车辆运营提供数据支持。
应用
车辆智能运维平台
人：公国设备感知和检测技术的广泛应用逐步替代人工巡检、改变检修方式； 机：基于数据分析预判部件故障概率以及系统健康状态，消除“小故障大影响”对大规模网络化运营的制约； 环：监控列车服务设备的可靠性，在乘客投诉前解决设备故障问题，提升乘客出行满意度； 管：通过大数据分析和研究建立车辆健康指标评价体系，提升企业专业化管理水平。
产线物联接入及指标分析系统
中小企业，尤其是以设备效率和产线指标提升为核心目标的离散制造企业实施数字化转型时，最重要的是生产设备互连及指标实时计算。打通设备之间的物理间隔，组建设备网络，实现生产设备状态监控实时监控生产设备参数，设备异常即时反馈，提升事件反馈效率。在过程中通过指标体系反应核心设备及产线能力，通过数据穿透进行对标和分析，帮助企业形成产线在线监测及数据驱动的能力。
