摘要：在新型客运枢纽建设中，通过贯彻管理标准化、建设一体化、数据协同化的管理模式，利用信息化技术搭建数字化管控平台，实现多层级、多维度、全过程的数据互联。同时，在BIM深化仿真应用、BIM+三维扫描技术、智能化装备施工、智能化原材加工等领域进行深入探索，建立以BIM

研究旨在应对当前铁路工程数字化建设过程中存在的数据集成管理不足、数字化平台建设滞后以及协同管理体系不完善等问题，探索基于数字协同的优化路径。通过深入分析铁路工程数字化建设现状，本文提出优化数据管理体系、加快数字平台建设以及完善协同管理机制的具体措施，旨在提升铁路工程信息流动效率、推动智能系统集成，并增强项目整体协调能力，以期为铁路工程的高效数字化建设提供有力支撑。

1 铁路工程数字化建设现状

1.1数据集成和管理不足

当前铁路工程数字化建设面临的一个突出问题是据集成和管理的不足，具体表现在数据孤岛现象严重、标准不统一。首先，由于各个子系统之间缺乏有效的互联互通机制，工程数据往往被孤立在不同的系统和平台中，形成了数据孤岛。此种数据的分散性限制着工程各阶段之间的信息流动，导致工程各环节无法共享和高效利用数据，进而影响决策的准确性和工程的整体效能。其次，数据标准的不统一使得不同来源的数据在格式、内容和精度上存在较大差异。此种不一致性不仅增加了数据整合的难度，还可能导致数据的重复采集或遗漏，从而影响工程的质量管理和项目进度，在一定程度上阻碍了铁路工程数据的全面整合和系统性分析。

1.2数字化平台建设滞后

铁路工程数字化平台建设的滞后性显著影响了工程的数字化转型，成为亟待解决的关键问题之一。一方面，由于铁路工程数字化建设起步较晚，因此，大部分现有的数字化平台均采用陈旧的技术架构，导致其难以适应当前复杂的工程需求。此种技术架构的落后性不仅限制了平台的功能扩展，还导致系统的维护和升级成本高昂，进一步削弱平台的实际应用效果。另一方面，数字化平台的系统集成度不足，导致各个子系统之间的数据流动不畅。铁路工程涉及的业务领域广泛，不同的系统往往由不同厂商开发，缺乏统一的接口标准和集成策略。此种系统孤立的现象，使得各子系统难以在统一的平台上协同工作，从而影响着整体数据的汇总和分析效率，阻碍了数字化管理水平的提升。

1.3协同管理体系不完善

协同管理体系的不完善是制约铁路工程数字化建设项目高效推进的关键因素之一，具体表现为跨部门协调效率低下、信息共享不充分以及决策过程缺乏实时性。首先，现有的协同管理体系在跨部门协调方面存在明显不足。铁路工程项目通常涉及多个部门和单位，然而，由于缺乏有效的协同机制，各部门之间的信息交流和任务协调往往滞后，导致项目进度难以同步推进。此种低效的跨部门协同不仅延长了项目周期，还增加了成本和资源浪费。其次，信息共享的不充分进一步加剧协同管理的困难。尽管数字化建设初衷在于打破信息壁垒，实现数据共享和业务协同，但在实际操作中，由于管理体系的缺陷，各部门和系统之间的信息流动依然受限。此种信息孤立状态，导致项目参与各方难以及时获取所需信息，从而影响着整体的项目执行效果和应急响应能力。

2 基于数字协同的铁路工程数字化建设路径

2.1优化铁路工程数据管理体系，提升信息流动效率

面对铁路工程数字化建设中数据集成和管理不足的问题，优化数据管理体系、提升信息流动效率成为关键。为解决数据孤岛和标准不统一的现象，铁路部门须通过大数据和云计算等先进技术手段，构建高效的数据集成平台和流动机制。首先，通过大数据技术的应用，能够帮助铁路部门有效整合铁路工程各阶段、各子系统的数据资源，实现数据的全面集成。大数据平台能够对来自设计、施工、运营等环节的数据进行实时采集、分析和处理，打破不同系统和平台之间的壁垒，消除数据孤岛现象。通过引入数据仓库和数据湖等技术架构，不同来源的数据可以在统一的平台上进行存储和管理，极大地提高了数据的可访问性和共享性。例如，铁路部门可通过引入Hadoop、Spark等大数据处理框架，并利用此类工具高效的分布式数据处理能力，处理铁路工程中产生的海量数据。其次，云计算技术的引入能够为铁路工程数据的高效流动提供强大的技术支持。基于云计算的数据管理平台，能够实现跨地域、跨系统的数据协同，为不同工程阶段、不同部门的用户提供一致的数据视图，不仅有助于提高数据流动的效率，还能够促进工程各方的协同工作，确保工程数据在整个生命周期内的动态更新和同步。例如，铁路部门可依托Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、阿里云等云服务平台的大规模的数据存储和计算能力实现数据的高效流动。最后，为进一步提高数据集成的质量和流动的顺畅性，铁路部门须建立统一的数据标准体系。标准化的数据管理有助于提高数据的兼容性和互操作性，避免数据的重复采集和遗漏。同时，在数据标准化的基础上，结合大数据技术的智能化分析功能，实现对海量数据的深入挖掘，为工程管理和决策提供更为精准和全面的支持。具体数据标准见表1。

2.2加快铁路工程数字平台建设，推动智能系统集成

针对铁路工程数字化平台建设滞后的问题，加快数字平台的建设和推动智能系统的集成是实现铁路工程数字化转型的关键步骤。通过技术创新与跨领域合作，铁路部门能够有效克服现有数字平台技术架构的局限性，并实现不同子系统之间的无缝集成，从而提高整体数据的汇总和分析效率，提升数字化管理水平。首先，为解决现有数字化平台技术架构陈旧的问题，铁路部门需引入现代化的云原生架构和微服务架构。云原生架构通过容器化技术（如Docker）和编排工具（如Kubernetes）实现应用的快速部署和扩展，使平台能够灵活应对铁路工程日益复杂的需求。微服务架构则将平台的各项功能模块化，减少系统耦合度，使其具备更高的扩展性和可维护性。通过使用API网关（如Kong、Apigee）和服务网格（如Istio），铁路工程能够实现各模块间的高效通信与管理，提升平台的整体性能与可靠性。其次，为推动多系统智能集成，铁路部门需加强跨领域的合作与技术协同。在铁路工程领域，涉及到设计、施工、运营等多个环节，不同系统之间的数据共享和协同工作是数字化平台建设的核心挑战。为此，铁路部门应构建基于标准化接口协议（如RESTful API、GraphQL）的集成框架，以确保不同厂商开发的子系统能够在统一的标准下进行互操作。同时，采用企业服务总线（Enterprise Service Bus，ESB）和中台架构（如阿里云的中台架构）能够有效整合不同业务系统，打破信息孤岛，实现系统间的数据同步与实时交互。最后，铁路工程数字平台的建设需要一个系统性和分阶段的流程，以确保各个子系统能够无缝集成，最终实现智能化的数字管理。该流程应包含需求分析与架构设计、技术选型与平台搭建、子系统集成与标准化、系统部署与测试。具体流程见图1。

2.3完善铁路工程协同管理机制，增强项目整体协调

在铁路工程数字化建设过程中，协同管理体系的不完善是制约项目高效推进的重要瓶颈。为解决跨部门协调效率低下、信息共享不充分及决策过程缺乏实时性等问题，必须构建完善的协同管理机制，以增强项目整体协调，确保铁路工程的顺利实施。首先，针对跨部门协调效率低下的问题，铁路工程项目须引入基于数字化的协同工作平台。该平台应采用现代化的协同管理工具，如企业级协同平台Microsoft Teams、Slack或钉钉（DingTalk），并通过统一的沟通渠道，实现各部门和单位之间的信息流动和任务协调。此类平台能够集成任务管理工具（如Jira、Trello）和日程安排工具，从而确保各部门能够实时了解项目进展并及时调整计划。此外，采用数字化看板如Kanban）和敏捷管理方法，能够有效提高项目团队的响应速度，减少协调过程中的时间浪费和信息滞后现象。通过可视化的任务分配与进度追踪，各部门的任务状态一目了然，从而提高整体项目的同步性。其次，为解决信息共享不充分的问题，铁路工程项目需要建立统一的信息共享和数据交换平台。该平台应基于大数据和云计算技术，支持跨部门的数据共享和信息流动。通过数据中台的建设，将分散在不同系统和部门中的数据进行集成与治理，形成统一的数据资源池。采用数据虚拟化技术（如Denodo），可以在不移动原始数据的情况下，快速访问和集成多个数据源，实现信息的实时共享。

3 结语

铁路工程数字化建设面临的数据集成管理不足、数字化平台建设滞后以及协同管理体系不完善等问题，是制约其高效推进的重要瓶颈。本研究通过对这些问题的深入分析与探讨，并基于数字协同模式提出了铁路工程数字化建设的具体路径。旨在为铁路工程的数字化转型提供坚实的理论基础和实践指导，助力现代铁路工程管理的可持续发展和创新升级。

参考文献

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[2] 张轩，黄新文，李纯，等.基于铁路工程的数字化协同设计平台应用研究[J].铁道标准设计，2023（10）：47-54.

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来源：云阳好先生做实事