一、项目概述
1.1简介
作为一家重资产企业，某隧道工程公司一直以来备受资产流失的困扰。这其中就包括机械设备管理、材料管理、方案与工法管理等不足，造成的重型资产——盾构机损坏、损耗严重，以及人员伤亡，并由此引发项目滞后等。寄云科技为某隧道工程公司提供了“建设盾构法施工管控平台的解决方案”，通过预测性维修、统一管理等方法有效的降低盾构机的维修与故障带来的高额成本，并解决了其他管理方面的不足。
1.2背景
目前，某隧道工程公司每年承建的隧道数量在100个以上，同时推进的隧道数量不少于40个。随着工程量的增加，管理难度越来越大。加之井下施工人员素质、水平良莠不齐，管理人员无法及时掌控井下情况，野蛮施工、偷工减料时有发生，很多设备在出井后才发现严重损坏。同时不规范施工带来的事故也越来越多，在近10多年来，盾构作业已经发生多次严重事故，轻则滞后项目进度，重则造成多人伤亡，致使国家资产流失。
某隧道工程公司已经明显感觉在机械设备管理、材料管理、方案与工法管理、劳务管理等方面力不从心，尤其盾构机这种重型资产的实时监控和维保，更是燃眉之急。据了解，国产直径6m的盾构机，造价3000万 – 5000万人民币；相近规格的进口设备日系要3500万左右，德系接近4000万。因挖掘过程中操作不当、监控不到位导致主轴断裂的维修等待时间超过一年，直接经济损失超千万。
1.3大数据挑战
某隧道工程公司计划构建智能管控中心项目，提高工程管理信息化水平。经初步调研，某隧道工程公司发现该项目涉及的数据量级是庞大的，历史数据显示：
盾构机每掘进100环就产生400+万数据
平均每条线路需要掘进1500-2000环
某隧道工程公司年均挖掘100-200条线路
……也就是说
每年某隧道工程公司仅盾构机数据就已经达到了十亿级别！
这不是传统IT能够胜任的，大数据无疑是某隧道工程公司的不二选择。
1.4项目目标
寄云提出盾构法施工管控平台旨在借助大数据和云计算技术提高某隧道工程公司在机械设备管理、材料管理、方案与工法管理、劳务管理等方面的能力，实现对工程精确设计和模拟、工程可视化智能管理，以提高工程管理的信息化水平。围绕施工过程管理，建立互联协同、安全监控、智能化生产等项目信息化生态圈。
二、项目总体规划
第一阶段：实验、探索阶段
业务调研，了解数据情况及可用性；
数据准备及清洗；
对数据进行探索；
建立分析模型；
导入关键部件维修数据、库存备件数据
第二阶段：提高、优化阶段
关键参数曲线的自动生成；
模型评估，优化、调整；
考虑加入外部环境数据，如土壤信息，地形，温度等及其他影响因素；
第三阶段：尝试进行预测性维修
关键部件状态分析
预诊断
第四阶段：推广阶段
自动化
对其他型号盾构机的分析
决策优化
三、盾构法施工管控平台解决方案技术架构
大数据PaaS层：通过灵活开放的数据库、大数据组件如mongoDB、hadoop等提供通用的大数据处理能力，支持跨平台的自动化部署和扩展能力。
SaaS层：提供的IoT数据分析基础套件底层算法由寄云科技针对行业特性自主开发，并在多个项目中获得验证，展现了自主可控的国产化优势。SaaS层还有IoT数据分析解决方案套件，提供可配置的数据框架套件，客户可依据不同的数据属性及数据来源快速构建数据处理平台。
PaaS层通过数据整合服务对接向下对接传感器、故障信号等数据源
SaaS层向上对接企业用户管理、角色管理、门户管理、统计报表和商业智能等客户应用
四、主要建设内容：
4.1构建以盾构为中心的产品质量生命周期管理平台
根据制造产品的特点、制造质量控制和管理的内容，构造产品的全质量管理系统体系结构。该体系结构以产品质量过程管理为框架，在产品生命周期内有效地进行各种活动，实现对产品质量的统一管理，并方便的提供给用户和应用系统使用。
4.2构建盾构法隧道施工相关数据模型
全面分析某隧道工程公司的业务定义、规则和数据，经过抽象、归纳和集成，对数据进行集中、清理、补录和整合，构建基础设施建设行业数据模型，实现某隧道工程公司企业资源共享和统一的业务视图，支持各部门管理和业务发展的分析型应用。
4.3支持其他应用系统建设
建设企业分析视图（盾构、盾构法施工分析主体统一视图）。逐步建设汇总数据层等数据平台系统基础功能，支持统计报表和分析型客户关系管理系统数据集市的要求和其他应用系统的构建。
4.4建设领导驾驶舱
建设领导驾驶舱服务功能，为企业管理和决策层提供及时、精准的经营信息。实现对企业关键业务指标的统一管理，能够在“第一时间”统一、自动地产生所有指标，支持时间、机构等多维分析，支持历史趋势分析。
4.5逐步修订盾构机关键部件的预测性维修目标
盾构关键部件维修费用昂贵，通过对关键部件传感器的数据进行收集，结合维修保养等数据进行预测性维修，为某隧道工程公司在设备维护保养上大幅节约成本、降低故障发生率，提高生产效率。
五、项目实施效果
5.1更好的了解实时施工情况
对各工程的施工进度、生产作业状态进行有效的监控，为合理安排施工作业计划提供决策支持。
5.2了解施工设备的健康状态
创建有效的异常检测模型，实现对关键推进部件的健康度进行实时的监控和报警，为预测性维修提供决策支持，降低计划外停机检修时间，提升盾构设备的生产效率，有效的减少关键部件的意外故障。
5.3降低盾构机的维修与故障带来的高额成本
借由预测性维修决策的支持，有效地提高了盾构机械设备维修的周期，减少了维修次数。另一方面，提升盾构设备的生产效率的同时，也大幅降低了因盾构设备故障所带来工期延误的高额成本。
