近年來，車輛狀態數據在維修領域的應用逐步深化，尤其是在設備故障診斷與維修保養過程中，數據的作用愈加顯著。當前，狀態監測數據主要以“故障碼”形式呈現，這些故障碼通過特定系統狀態觸發生成，雖然為故障識別提供了初步依據，但由于缺乏高時間分辨率，其實時性和精確性存在局限性。在此背景下，德鐵長途客運公司在“狀態檢修（CBM）”模式的基礎上，進一步提出通過原始數據實現實時診斷與預測性維護的新方向。依托高時間分辨率的數據，能夠更有效地提升故障的提前識別率，從而優化維修計劃的執行，提升車隊可用性。

　　與故障碼數據不同，傳感器采集的原始數據能夠提供更精準的物理系統分析，尤其在時間關聯維度，能夠實時捕捉設備運行狀態的細微變化。精準的系統分析是評估車輛狀態、預測故障發生的關鍵基礎。鐵路行業對近實時和實時診斷技術的需求日益增長，特別是在數字孿生和預測性維修（Predictive Maintenance）領域，原始數據作為評估車輛狀態和制定維修決策的核心依據，其價值不可替代。以ICE 3型列車為例，在高速運行過程中，牽引變流器需要高負荷運行，為防止變壓器因高溫而受損，系統設計了油溫監測和自動停機機制，當變壓器油溫過高時，系統會自動降低功率或停機，因此冷卻效率不足或散熱系統堵塞可能導致列車故障，關于冷卻系統的監控與保養成為保障車輛穩定運行的關鍵環節。

　　ICE 3 BR403型動車組配備了列車通信網絡，通過多功能車輛總線（MVB）連接列車內所有控制單元，傳輸診斷與傳感器數據。為提升數據應用效果，德鐵長途客運公司在現有系統中增設了數據記錄儀和網關，能夠實時采集并傳輸超過20000個不同的信號，為狀態檢修提供數據支持。通過這一數據采集系統，地面系統能夠實時還原車輛部件的運行狀態，及時采取干預措施，減少列車晚點與行程取消的情況。

　　在這一數據生態系統中，數據湖倉（Data Lakehouse）作為核心平臺，承擔數據的存儲、處理與分析功能。數據通過解析器解碼后，結合跨職能團隊定義的應用場景進行定向應用，從車輛調度到維修計劃的制定，數據在端到端流程中得到高效利用。為了滿足狀態檢修需求，數據傳輸鏈路經過優化，進一步縮短了數據傳輸的延遲，確保信息實時流轉，提升了系統響應速度。

　　特別是在主變壓器冷卻系統的監控方面，德鐵長途客運公司通過實時監控變壓器油溫，并結合傳感器數據部署定制化的閾值邏輯，能夠在故障發生前約3.5天發出預警，及時安排冷卻器清潔工作。該預警機制顯著降低了故障發生的頻率，2024年該措施使BR403型列車的故障率下降了75%，并減少了60%的延誤時間。

　　未來，德鐵長途客運公司計劃進一步優化現有的傳感器數據采集與處理體系，目標是到2025年底將數據傳輸延遲縮短至1分鐘以內，實現近實時的全面車輛監控，為更多實時應用場景的開發奠定基礎。公司還將加強數據技術與應用場景的邏輯優化，推動更多列車系列的應用，使車隊在運營穩定性與車輛可用性方面獲得更廣泛的收益。

　　（來源：中國鐵道科學研究院集團有限公司科學技術信息研究所）