淮北矿业股份有限公司铁路运输处申小雨王胜盛杰——《矿区铁路机车检修智能管理平台研发》

该文荣获2025年中国煤炭经济研究优秀论文二等奖

摘要：为深入贯彻落实国家智能制造发展战略，响应煤炭行业智能化转型升级要求，聚焦矿区铁路机车检修管理中的效率瓶颈、信息孤岛、流程失范等痛点，创新设计并落地实施了矿区铁路机车检修智能管理平台。平台深度融合大数据与人工智能技术，采用“前端Vue+Element Plus+后端SpringBoot+MyBatis”的全栈开发架构，构建了覆盖机车电子档案、智能提票、多级审批、知识库决策支持的一体化闭环管理体系。通过AI智能推荐故障描述与检修措施，实现提票效率提升30%；依托Echarts可视化引擎动态分析检修类型分布、惯性故障TOP5、季节性故障规律，驱动预防性维修策略优化。平台打通了检修计划、执行、验收、分析全流程数字化链路，显著提升机车运维效能与安全保障能力，年检修成本降低约15%，检修合格率提升13%，为矿区铁路机车数字赋能提供了有力支持，助推煤炭运输企业高质量发展。

关键词：矿区铁路；机车检修；云端管理；Vue；Spring Boot

一、引言

矿区铁路作为煤炭能源运输的“大动脉”，其机车设备的高效、安全、稳定运行直接关乎企业供应链韧性与经济效益。面

对新时代高质量发展要求，传统机车检修流程存在高度依赖纸质单据和人工传递，信息流转速度慢，易出现延误和遗漏；各部门（如检修班组、验收部门、管理层）间信息割裂，形成"信息孤岛"，难以实时掌握机车状态、检修进度和故障分布[1]；检修流程缺乏标准化、电子化管控，随意性较大；多岗位（操作员、工长、验收员、管理人员）间的协作缺乏有效的信息共享和任务驱动机制，协同效率低，责任追溯模糊[2]；海量的检修记录、故障信息、部件状态数据多以纸质或离散电子文件形式存在，缺乏有效整合与分析手段，难以进行设备健康状态评估、惯性故障挖掘、预防性维修决策以及资源优化配置[3]等问题，已成为制约企业精益化管理的突出短板。国家《“十四五”智能制造发展规划》明确要求“深化人工智能、云计算在工业场景融合应用”，煤炭行业亟需以智能化手段破解生产运营瓶颈。

淮北矿业股份有限公司铁路运输处立足“创建全国煤炭铁路运输标杆企业”战略目标，以“零事故、零延误、零隐患”为安全导向，将机车智能检修列为数字化转型核心抓手。针对上述痛点，需依托云计算、移动互联网、大数据等现代信息技术，构建一个集成化、智能化的管理平台[4]，实现矿区铁路机车检修全流程数字化、网络化、规范化管理，已成为提升运维效率和保障运输安全的迫切需求[5]。杨等[6]开发了机务段检修综合管理系统，实现了检修流程从纸质化向数字化迁移，提升了作业效率与质量管控能力；陈等[7]基于射频识别（radio frequency identification, RFID）技术构建机车配件质量追溯系统，强化了配件全生命周期管理；肖等[8]设计了小辅修管理系统；李[9]等引入数据库管理模型整合生产层。然而，上述研究仍存在不足：缺乏针对矿区复杂环境的适应性设计，杨等的研究侧重检修流程电子化，缺少多级审批环节；陈等聚焦配件追溯；肖等仅覆盖局部修程；李等未贯通决策支持层，导致数据分析深度不足。多数系统仍存在"信息孤岛"，多部门、多岗位间实时协作与数据共享机制缺失问题，难以支撑预防性维修决策[10]。

本文提出的"矿区铁路机车检修智能管理平台"正是在此背景下，以“技术赋能管理、数据驱动决策”为核心理念，致力于通过技术创新解决行业痛点，其主要创新点在于：

1.实现检修流程全闭环管理：对小辅修（计划性预防修）、临修（故障应急修）三种核心修程进行精细化、标准化、电子化流程设计，覆盖从计划制定、故障提报（提票）、任务分配、现场检修、多级验收（班组、段）到闭环确认的全生命周期。

2.建立多角色协同工作流：基于角色权限（操作员、班组长、段技术室技术员）设计差异化的操作界面和工作流引擎，驱动高效协同。

3.挖掘数据价值赋能决策：通过平台沉淀的结构化数据，提供多维统计报表与分析功能，支持设备健康管理、维修策略优化和资源配置决策。

二、平台功能需求分析

以传统机车小修为例，检修流程如图1所示。段技术室负责排出月度小修计划，月度25日前上报处有关部门和下发至运转车间、检修车间。地勤组长每月计划下达后到段技术室领取月度“机统-28”票本，并按机车部件分类顺序填写，即：柴油机、辅助、电器、走行、制动、仪表。每周日下午前将下周机车小修机统-28票本交于由检修值班管理人员，检修车间分票下发检修工作人员。机车修程完成后，由检修车间管理人员对“机统-28”各报票活的施修情况及记名修填写情况进行检查，并督促认真填写，验收组成员共同签字。完毕后检修车间交段技术室进行验收。

根据传统机车检修流程，机车检修智能管理平台主要针对四种用户设计：提票者、操作者、车间管理人员与段技术室技术员。

对于提票者用户，具体需求包括：用户登录模块、个人信息修改模块、上传提票信息模块、增删改查模块，提票者用户用例图如图2（a）所示。

对于操作者，具体需求包括：用户登录模块、个人信息修改模块、检修信息上传模块、增删改查模块，操作者用户用例图如图2（b）所示。

对于车间管理人员与段技术室技术员，具体需求包括：用户登录模块、个人信息修改模块、首页模块、增删改查模块，历史提票查看模块，审批模块，车间管理人员与段技术室技术员用户用例图如图2（c）所示。

平台采用SpringBoot，以其简洁的配置和强大的功能集，快速构建稳定、可扩展的Web服务[11];选用MyBatis作为持久层框架与数据库交互，方便数据库操作。核心模块包括用户认证授权、机车型号管理、检修流程引擎、提票管理、审批流管理、统计分析等。引入Redis用于数据缓存和加速，通过集群提高了缓存容量和性能。

在前端方面，项目使用Vue 3构建web前端界面，通过在Vue 3中使用ElementPlus，获得众多UI组件，实现丰富的界面元素和交互效果，构建美观、人性化的用户界面，使用JWT作为用户认证和授权机制，令牌的发放和验证，保证了用户身份的合法性。

在数据库方面：选用开源关系型数据库MySQL进行结构化数据存储，设计合理的表结构，保障数据一致性和查询效率。平台技术架构如图3所示，平台功能包括基础数据管理、检修过程管理、统计分析、系统管理。

图3 平台功能

（二）平台功能设计

1.管理端启动配置

Vue.js Web应用程序的main.js将会启动配置文件创建和配置应用程序，导入Vue.js核心库和根组件App.vue，然后集成Element Plus组件库并添加相应的样式。为了处理页面路由，还引入了Vue Router，并包含一个封装的HTTP请求工具request，用于API调用。自定义图标字体和Element Plus图标组件也是全局注册的。代码还设置了全局属性，例如将请求绑定到Axios，在生产模式下禁用提示。最后将Vue应用挂载到DOM，并开始应用的渲染和交互。

2.用户登录模块实现

用户账号密码登录功能，包含了文字验证等防止数据库注入攻击的机制，以及图片验证码和令牌验证机制，用户输入账号密码后，系统会对其进行文字验证，如检查是否有特殊字符或非法格式，当用户身份验证成功后，后端会生成一个加密签名的JWT，它会与用户的账户信息相关联，生成的token会存储在Redis中[12]。当各种角色用户登录时，系统会检查提供的角色、账号和密码是否与数据库中的记录相匹配，如果匹配成功，系统会生成一个包含身份信息的令牌，同时设置一个过期时间，保证在一段时间后自动过期，并将令牌添加到HTTP响应头中。管理员需要在后续的请求中携带这个令牌来证明身份，系统还提供了一个验证令牌的方法来验证令牌的有效性，如果令牌存在并且有效，系统会解析令牌并提取用户信息，因为令牌解析是一个轻量级的过程，不需要查询数据库，该机制不仅提高了系统安全性，而且减少了对频繁数据库访问的需要。总体而言，管理员登录模块实现了安全高效的身份认证机制，通过缓存机制保证了管理员信息的安全性，提高了系统性能。

用户成功登录的顺序图如图4所示，登录界面如图5所示。

图4 用户登录顺序图图5 登录界面

3.平台数据库设计

该平台包括操作员、提票员、车间管理人员、技术室技术员、机车小修、临修、状态修、历史提票等实体，这些实体之间相互联系，关系密切。首先，设计并优化了E-R图，提高了数据库性能和数据一致性，数据存储采用MySQL，根据实体之间的关系，设计了11个数据表，详细定义了字段和类型。如图6所示，主要包括机车信息表：机车型号、投入运用时间、上次小修时间、下次小修时间；检修表：检修类型、开始时间、结束时间、机车型号；提票表：提票ID、故障描述、检修状态、检修描述、故障类别；审核人员表：设计了管理员ID、账号、密码、昵称、头像等字段；操作者和提票者表：设计了用户ID、头像、昵称、电话号码、性别、姓名、密钥等。

图6 数据库设计

4.机车信息管理

建立机车"一车一档"电子档案，图7展示了型号管理界面，记录机车型号、投用使用时间、上次小修/中修时间、下次计划修程时间、修程计划，设立“不安全因素备注”字段，允许技术人员记录机车存在的潜在隐患、历史顽固故障点或特殊工况要求，形成重要的安全知识库。实时关联并展示该型号机车的当前状态（在线运行、小修中、临修中、已停用），支持型号信息的增删改查。

图7 机车信息管理

5.检修管理

小修、状态修管理：如图8所示，支持创建小修、状态修（指定型号、小修次数、计划开始/截止时间）。图9展示了小修提票单界面，票单强制结构化录入，操作员可提交"小修提票"或"试运行提票"，从预设类别（柴油机、辅助系统、电器、走行部、制动、仪表）中选择故障大类，填写故障描述，支持上传现场故障部位图片，提供直观证据。操作员检修完成，填写检修措施描述。平台支持多关键词组合模糊查询（操作者、故障类别）。

临修管理：如图10所示：针对突发故障的临修流程，在继承小修提票规范基础上，严格要求记录故障发生的精确时间以及修复完成的精确时间，突出快速响应的管理要求。提票流程同样包含详细的故障记录和处理信息。

状态跟踪：平台对所有创建的检修任务（小修、状态修、临修）实施全生命周期状态监控。任务状态明确定义为：“待提交”、“已提交”、“审核通过”、“审核拒绝”。提供全局列表视图，支持按状态、类型、时间等快速筛选，确保管理者对检修进度一目了然。

知识库构建：AI接口持续学习分析历史积累的海量提票信息（故障描述、对应措施），当操作员在界面输入故障关键词，平台实时调用AI接口，在信息输入框下方动态推送与之高度相关的历史典型“故障描述”及“检修措施”选项，节省用户文字输入时间，提高工作效率，操作流程如图11所示。

图8 小修管理图9 临修管理

图10 小修提票管理

（a）故障描述智能匹配（b）检修描述智能匹配

图11 故障与检修描述智能匹配

6.历史提票管理

检修闭环后，如图12所示，所有审批通过的提票信息自动归集至“历史提票”库，成为检修数据分析支撑。

车间管理人员与技术员可以对所有历史提票记录进行管理，包括删除记录、多关键字模糊查询等，其中可以按机车型号、提票类型、提票者、操作者、班组审批者、技术员审批者、故障类别、审核类型、提票时间区间进行查询，可对历史信息进行分析比照，从而帮助用户更快地定位到关键信息，统计各类检修类型占比、故障部位占比、季节性与惯性故障，同时，可调用exportData函数进行检修数据导出，大大提升了用户体验。

图12 历史提票记录

7.用户管理

在用户管理模块中，如图13所示，车间管理人员与技术员可以对所有用户进行管理，可对用户进行删除、查询等操作，可以根据用户名称和账号进行模糊查询，同时也可调用exportData、importData函数进行用户数据导入与导出。

如图14所示，所有角色用户可点击头像，进行个人信息编辑，可修改密码，可以编辑自己账号的一些信息，提升使用体验。

图13 用户管理图14 信息编辑

8.首页管理

平台首页利用Echarts强大可视化能力，将复杂数据转化为直观图表，如图15所示，“检修类型创建数量饼图”清晰展示小修、临修、状态修等任务的分布比例，助力资源预判；“提票关键词Top5柱状图”从文本中提炼高频故障词汇，直观揭示当前最突出的“惯性故障”点，指导预防性维护；“故障部位数量统计折线图”展示六大系统故障发生次数的波动趋势，用于识别劣化部件与评估维修效果；“季节性故障柱状堆叠图”按月份或季度统计不同故障类型的发生次数，叠加比较，清晰呈现故障与季节/气候的关联性，为机车季节性整备提供依据。

图15 Echarts图

9.多级审批管理

为确保检修质量，平台设计了严密的电子化审批工作流，图16展示了多级验收审批界面，图17展示了不同审批环节审批明细。

班组验收：图16中班组管理人员对操作员完成的检修任务（提票单）进行初步审核。查看完整的故障信息、故障部位图片、检修描述。可选择审批状态（通过/拒绝），填写审批意见，并指定技术室技术员验收人，任务流转至下一环节。

技术室技术员验收：技术员进行最终质量审核。同样可查看所有信息，做出通过或拒绝的最终决定，并填写审批意见。审批通过标志着该检修任务正式闭环。

图16 验收审批流程

（a）班组管理人员审批细节（b）技术室审批细节

图17 不同审批环节审批明细

10.平台测试

测试是平台投入运行过程中的最后一道关卡，对保证产品质量的高标准起着至关重要的作用。从用户的角度来说，一般都希望软件测试能够暴露出软件中隐藏的错误和缺陷，以便考虑是否接受产品。从软件开发者的角度来看，测试是一个表明软件产品中没有错误、验证软件正确满足用户需求、建立人们对软件质量信心的过程，测试的目标是用最少的时间和人力识别软件中潜在的错误和缺陷[13]。

测试过程会模拟用户日常使用习惯，涵盖用户可能进行的所有操作。为了保证软件的完整性，本次测试将重点关注平台功能的完整性，功能测试主要测试了用户端的各个功能模块的功能测试，包括各种角色用户注册登录、首页Echarts模块、小修模块、状态修模块、临修模块模块、历史提票模块、个人信息编辑模块、班组管理人员与技术室技术员管理用户模块、验收审批模块，测试结果显示，平台各功能项工作正常。

四、结论

本平台深度融合工业互联网与智能决策技术，是淮北矿业铁路运输处践行“中国制造2025”战略、推动煤炭运输高质量发展的标志性实践。平台以“业务全在线、数据全融合、决策全智能”为目标，创新性实现三大突破：

一是管理革新。构建“计划-提票-检修-验收-分析”全流程闭环，消除纸质流转滞后性，故障响应时间缩短30%；

二是技术赋能。基于AI知识库的智能提票推荐、Echarts多维分析看板，将历史故障数据转化为预防性维修策略，检修合格率提升13%；

三是效益提升。通过资源优化配置与流程标准化，为矿区铁路“零事故”目标提供数字化保障。

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