数据驱动的运输基础设施维护概述
执行摘要
本报告聚焦于评估数据驱动方法在提升运输基础设施维护效率上的潜力，特别关注维护策略趋势、针对性使用数据对不同运输基础设施的影响以及相关政策影响。报告基于与国际运输论坛（ITF）公司伙伴关系委员会成员的研讨成果。
核心发现：
- 维护挑战：运输基础设施随时间老化和需求增加，导致维护需求上升。气候变化加剧了这一趋势，促使政府寻求更经济高效的维护政策。
- 数据驱动方法：数字化技术、计算能力、物联网和传感器技术以及人工智能共同推动了数据驱动的维护方法的发展。这些技术能够收集、分析大量数据，提供预测和决策支持。
- 应用案例：
- 铁路：采用各种方法如轨道检查车、无人机和传感器收集数据，辅助诊断和预测维护需求。
- 道路：利用视觉、激光扫描、地面穿透雷达等技术进行自动化检查，尝试使用智能手机数据降低成本。
- 桥梁和隧道：监测结构应力和磨损，采用嵌入式传感器进行实时数据收集。
- 机场：利用先进科技精确测量跑道状况，监控飞机对跑道的应力。
- 优点：数据驱动方法能增强决策事实依据，预测资产寿命，提高成本效率和环境可持续性。
- 政策建议：扩大数据驱动方法的规模和应用，更新法规以促进数据驱动的维护策略，确保数据治理遵守隐私法律，促进数据共享伙伴关系。
主要章节概览
- 维护挑战：阐述运输基础设施维护的必要性及其面临的挑战。
- 数据驱动的维护方法：介绍数据驱动方法的核心组成要素（信息模型、知识模型、上下文模型）和数字化技术。
- 铁路、道路、桥梁、隧道、机场：详细描述各领域的数据驱动维护应用案例及技术。
- 数据驱动方法的优点：总结数据驱动方法带来的主要益处。
- 政策影响：讨论数据驱动方法对政策制定的潜在影响，包括法规更新、数据治理和伙伴关系建立的建议。
这份报告为交通运输部门探索更高效、环保的维护策略提供了深入的分析和前瞻性的政策建议，强调了数据在决策过程中的关键作用。
