某城市地铁作为全球运营里程最长的城市轨道交通系统，日均客流超千万人次，承担着城市公共交通核心骨架功能。随着线路网络持续扩张及设备服役周期延长，传统运维模式难以满足高可靠性、低故障率的服务要求。2025年，该运营公司启动智能运维系统升级项目，以"数据驱动决策、技术赋能流程"为核心，构建覆盖故障预警、自动报修与主数据治理的一体化平台，推动运维模式从被动响应向主动预防转型。

核心挑战：超大规模路网下的运维效率瓶颈

在多线路、高密度运营场景下，传统运维体系暴露出结构性矛盾：

• 故障处置时效性待提升：设备故障依赖人工巡检或被动报修，关键设备平均处置周期较长；

• 系统协同能力不足：设备台账、工单系统、备件管理分散运行，维修决策缺乏跨系统数据支撑；

• 数据标准统一困难：车辆、站点、设备基础信息在跨线路、跨厂商场景中存在标准差异，影响维修准确性；

• 预警能力薄弱：关键设施缺乏实时监控手段，故障发生后才能介入处理，运营中断风险居高不下。

解决方案：一体化智能运维中枢设计

基于RestCloud iPaaS + ETL双引擎平台，构建"数据采集-智能分析-自动处置-闭环治理"全链路架构，实现三大功能模块协同：

1.实时故障预警系统

• 多源数据融合：集成核心设备传感器数据，覆盖供电、信号等关键系统；

• 智能分析引擎：建立设备健康度评估模型，实现故障趋势预测。

2.主数据治理平台

• 数据标准建设：制定设备资产全生命周期管理规范，统一核心字段标准；

• 自动化同步机制：通过ETL工具实现设备信息定时同步，结合数据质量校验规则保障一致性；

• 版本管理功能：支持主数据变更历史追溯与差异比对。

3.可视化指挥系统

• 多维度数据整合：集成实时故障地图、工单进度、设备健康指数等模块；

• 决策支持功能：提供历史故障趋势分析、备件消耗预测等辅助工具。

建设成效：运维模式转型效果明显

在启动智能运维系统升级项目后，该城市地铁运营公司凭借一体化平台的构建，实现了运维模式的显著转型，在多个维度取得了突破性成效，具体如下：

故障处置效率大幅提升，实时预警系统让关键设备故障从被动响应转为主动预警，平均处置周期从数小时缩短至几十分钟，减少运营延误，提升乘客体验。

数据质量与协同能力显著改善，主数据治理平台消除了跨系统、跨场景的数据标准差异，实现设备台账、工单系统等数据互通，各部门协同更高效。

运营可靠性明显增强，关键设施实时监控完善，设备健康度评估模型精准预测故障趋势，运维从被动处理转向主动预防，运营中断风险降低，为千万客流提供稳定保障。

管理决策更高效精准。可视化指挥系统整合多维度数据，提供决策支持工具，使管理决策从经验驱动转为数据驱动，能快速应对运营状况，支撑地铁网络扩张与高效运营。