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不论是在亚特兰大、慕尼黑、莫斯科、伦敦、珀斯，还是在香港，都有西门子的MindSphere铁路应用中心保驾护航。
它利用复杂的交通数据流来进行预测性维护，从而优化列车运行。借助智能铁路平台，铁路应用中心能够通过智能手段对铁路系统数据加以利用，让铁路系统发挥更大价值。
想象这样的场景：MindSphere铁路应用中心负责人克雷斯被列车所包围——既有真实的列车，也有虚拟的列车。他面前的显示器上，是一张列车示意图。在他的开放式办公室墙上，挂着一张白板，上面用红笔和蓝笔写满了描述列车运行的公式和方程。
向窗外望去，克雷斯能看到慕尼黑郊外Allach工业区鳞次栉比的屋顶。西门子在这里生产机车，也在这里维修和保养机车——具体工作在仅仅相隔三节车厢距离的铁路服务中心进行。列车维修车间的不同寻常之处在于，通向这里的不只是两条轨道，还有两个世界：虚拟世界和现实世界。
铁路运输早已迈出数字化转型步伐。传统的列车保养，包括定期在运行中心对列车进行检查、解决显而易见的问题，以及维护机器，数字技术开启了通往更高层次服务的大门。
远程或本地采集的传感器数据、错误消息和日志文件，为MindSphere铁路应用中心员工提供了前所未有的详尽轨道列车及基础设施信息。
自2014年Allach中心开业以来，陆续又有5个中心投入运行,分别在亚特兰大、莫斯科、伦敦、珀斯和香港。
来自15个国家的机车、高铁和城际列车的数据流汇聚在这里。通过将这些大数据转化为智能数据，中心的程序员、数据库专家和项目执行经理，为铁路领域开发出了数据驱动型服务，在实时列车监测、磨损和组件故障预测以及复杂列车问题分析等方面遥遥领先。
从轨道传感器一直到发送到用户智能手机上的报告，应运而生的智能铁路平台不仅能这样描绘出整个信息路径，更能够对具体行动给出建议。对于铁路系统运营商及维护团队而言，这种优势显而易见，因为这个系统可以提高列车的可利用率，延长服务寿命，并大幅提高所有列车及基础设施组件的维护和运行效率。
克雷斯说：“在列车驶入服务中心之前，我们已经知道需要做些什么。”得益于此，列车可实现最高100%的可利用率。
事实上，数字技术为专家提供的远不只是关于速度、制动性能和里程等标准变量的信息，也提供了类似压缩机性能、挂车重量以及自动控制过程状态等其他信息。不仅如此，轨道状态、坡度以及运行期间的天气条件等信息，也与铁路网络中的列车发车频次一并记录下来。
克雷斯表示，“未来的交通业务里，单单列车并非决定因素。对于客户而言，关键在于列车的生命周期成本及其高效使用。只有借助从列车、基础设施和运行中得来的捆绑数据，才能取得成功。”
所有这一切形成了一片名副其实的数据汪洋。一个100节车厢的车队每年可产生约1000到2000亿个数据点。而这只是开端。通过分析这些数据，克雷斯和他的团队在探寻有意义的规律模式。
比如，运用由此获得的知识，他们可以优化运营维护。又如，在机车与车厢相连时，虽然报错显示制动失灵，但可能这是正常情况。有了这样的知识，模型便可以区分重要因素和次要因素，并识别因果链。
得益于这种方法，克雷斯和他的团队现在能够运用具有高度可靠性的预测模型。举例来讲，在高速运转下，变速箱轴承会发生严重磨损，MindSphere铁路应用中心可以提前至少三天预测出问题，提高列车可利用率，节省费用。
MindSphere铁路应用中心还有一个优势：它不仅能借鉴不同铁路车队提供的数据，还可以运用不同运行条件的相关信息，不论这些车队是在德国、西班牙，还是在俄罗斯。所有这一切都可以集成到一个信息工具箱里，用来提高列车的可靠性。
对于小规模运营商，这也是有利的，因为通过与西门子这样的服务提供商合作，那些刚刚运营几年，只有几列自有或租赁列车的铁路公司可以降低技术风险。
克雷斯说：“故障和磨损预测、错误诊断，以及精心制定的维护周期计划等，这些只是开始。在未来，铁路服务中心将能够通过有线方式下载列车的完整数据库，就像现在对飞机所做的那样，用来审核数据，排查异常。”
