数字化转型驱动下的铁路信息系统运维研究

数字化转型是通过技术和文化变革来改进或替换现有的资源，从根本上实现企业转变的过程，此过程会影响企业中涉及信息技术（IT，Information Technology）的所有要素。数字经济一般指通过大数据（数字化的知识与信息）的识别—选择—过滤—存储—使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生，实现经济高质量发展的经济形态[1]。数字经济在国内生产总值（GDP，Gross Domestic Product）中的占比不断增加，成为近年来中国经济发展的活跃领域之一。2017年，数字经济首次被写入《政府工作报告》，视为经济高速发展的新动力。在短短几年内，与民生相关的数字化业态逐步普及，通过手机进行挂号看病、缴纳水电费、收到天气服务等民生数字化应用取之于民用之于民，形成了良性循环。数字经济的发展改变着人们的生活观念和思维模式，推动着共享经济融入更多领域。物品的所有权和使用权通过数字交互实现分离，社会资源在数字化的支撑下得到最佳利用和最大节约。铁路行业依托12036互联网售票系统（简称：12306）、95306铁路物资采购与招商平台（简称：95306），将数字服务逐步下沉为IT基础设施，进而促进了铁路行业的数字生态快速成长。数字经济与铁路行业的融合，应当站在全国铁路的视角下系统地规划，从顶层设计开始，需求引发供给，通过云计算、大数据、柔性制造，实现铁路行业生产资料效率的最佳配置，真正让数据提升效率、产生助推铁路行业发展的力量。

2018年底召开的中央经济工作会议，首次提出新型基础设施建设（简称：新基建）概念，指出要发挥投资关键作用，加大制造业技术改造和设备更新，加快第五代移动通信技术（简称：5G）商用步伐，加强人工智能、大数据中心、工业互联网、物联网等基础设施建设。基于新一代信息技术演化生成的基础设施，以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网等为代表的通信网络基础设施，以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施，以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施，对国家战略转型有重大意义[2-5]。推进铁路的“新基建”，助力铁路经济高质量发展格局的形成，对于推动铁路向数字经济、智能经济迈进具有重大意义。

我国铁路信息系统发展速度快、规模大、业务覆盖全，目前，在用的信息系统超过2 500个，铁路信息化从业人员近12 000名，庞大的铁路信息系统网络支撑着庞大的铁路生产网络在数字化道路上快速发展。为保证如此庞大、复杂的行业信息系统有序高效运转，需要与之相适应的运维管理技术，因此，进一步完善数字化转型驱动下铁路信息系统运维体系迫在眉睫。

1. 铁路数字化转型

1.1 国外数字化转型发展情况简介

在数字时代，从适应数字技术到依赖数字技术，进而实现组织的数字进化，就是实现现代化治理的过程。世界银行、世界经济论坛、经济合作与发展组织（简称：经合组织）、亚洲太平洋经济合作组织（简称：亚太经合组织）、20国集团（简称：G20）等国际组织均通过各种举措推动数字经济发展。

2016年12月，美国发布了《加强国家网络安全—促进数字经济的安全与发展》报告；欧洲联盟（简称：欧盟）于2016年4月出台《产业数字化规划》，并于2020年2月公布了《欧洲数据战略》《人工智能白皮书》；英国于2017年3月发布《英国数字化战略》，2020年9月发布《国家数据战略》；2016年3月，德国发布《数字战略2025》；2013年2月，法国政府推出《数字化路线图》；2015年1月，日本发布《机器人新战略》；2015年7月，印度政府宣布实施《数字印度》计划。各国纷纷开启数字化转型的战略之路[6]。

1.2 我国铁路数字化转型思路

铁路的外部市场环境正在迎来以数字技术为特征的重塑，新的商业模式和创新模式不断出现。面对这样的市场环境，数字化转型是铁路企业发展的必经之路。我国铁路数字化转型，需要遵循“顶层设计、供需对接、汇聚创新”的思路，在《铁路信息化总体规划》《“十四五”国铁集团网络安全和信息化规划》的基础上，自底向上实现转型[7-11]。打造公平、高效、安全、便捷、环保的铁路运输系统，满足人民群众日益增长的对美好出行的需求是铁路行业数字化的根本责任。理想状态就是实现人—车—路—运输环境的综合智能连接。

铁路行业数字化转型应朝着将铁路交通作为一种服务的方向进行规划和设计，包括铁路基础设施智能化管理和运维、基于5G的车联网在列车—车地—车车—车轨—站车的全方位网络连接、基于12306和95306推出的“交通即服务”等多方面内容，如图1所示。

图 1 铁路运输即服务数字化转型层次示意

2. 铁路信息系统数字化运维共生方法

2.1 数字化运维需求分析

数字化运维是信息时代发展下的运维转型，中国工业互联网4.0的发展目标让企业信息系统的发展得到空前提升，信息系统激增的发展态势对系统运维能力提出了更高的要求。我国人口出生率连续下降，人口结构老龄化趋势日益明显，劳动力供给不足，人口红利趋于消失，用工业机器人取代人力，执行一些劳动强度大、高危、程序化的工作，以及一些有规则、高重复、低价值的人工劳动。在提高整体信息系统运维效率的基础上，这种方式既可以节约成本又能够快速高效。

2.2 数字化转型MAX成熟度模型

衡量企业数字化运营程度的标准是“数据在企业管理中发挥的作用和价值”，数字化转型MAX成熟度模型[12]是对企业数字化水平作出判定的有效方法，如图2所示。

根据数字化转型MAX成熟度模型初步测评，铁路信息系统目前基本处于由第4级“技术中心系统运营”向第5级“业务中心数据运营”过渡的阶段，在此关键时间节点做好信息系统的数字化运维意义重大。

图 2 数字化转型MAX成熟度模型

2.3 数字化运维方法

铁路信息系统数字化运维分为狭义数字化运维和广义数字化运维。狭义数字化运维是指对既有信息系统运营维护采取数字化转型，在运维数据的基础上，分析运维问题，提出运维优化手段，改善运维质量，提升运维效率；广义数字化运维则是将信息系统视为业务对象，采用数字化运营手段对信息系统安全运营做出预警、评估和诊断，以信息化手段保证信息系统安全运行。

2.3.1 运维地图共生方法

数字化转型方法，从梳理行业战略地图入手，通过战略地图形成业务地图，从业务地图形成需求地图，根据需求地图产生应用地图，进而实现算法地图，最终实现数据地图[12]，即六步图法。上述六步图法仅考虑行业数字化转型中的业务和应用等内容，对于数字经济赖以运行的新型基础设施运维工作考虑稍显不足。因此，本文提出铁路数字化转型的运维地图共生方法，用于解决数字化转型企业必须面对的信息系统运维问题，如图3所示。在企业信息化建设过程中，同时建设和完善相应的运维数字化，实现真正全方位的数字化运营。

图 3 铁路信息系统运维数字化转型共生方法

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2.3.2 运维地图调整

铁路信息系统运维数字化转型方法，从信息系统的建设开始，以共生的方式与信息系统一起生长，至信息系统的全生命周期。期间，信息系统的新增、升级、变更都需要对应的数字化运维地图作出适应性的调整。这种依托信息系统生命周期的运维数字化，将实现人工运维数据积累、转化、挖掘、优化，最终为推动运维效率提升和优化、实现智能化运维奠定基础[13-19]。

（1） 新增业务运维数字化

对于新增的信息系统或系统新增业务功能，在基于六步图法进行数字化转型时，需要对应各个阶段生成新增部分的运维地图，以保证数字化运营中各个阶段的信息沉淀为数据，留存技术文档的同时实现数字化，使得运维有提前介入的条件。新增系统、功能对应的运维数字化至少包含有效期、版本、运维边界、运维问题、日志等。

（2） 升级功能运维数字化

对于信息系统升级功能型的运维数字化，需要先识别升级功能的辐射边界，后对辐射范围内的系统业务、需求、应用、算法和数据作出运维地图调整，以保证运维的一致性。

（3） 变更功能运维数字化

对于信息系统变更功能型的运维数字化，需要先识别变更功能的运维变更点，再对辐射范围内的系统业务、需求、应用、算法和数据作出运维地图调整，以保证运维的一致性。

（4） 运维退出

对于信息系统中不再提供服务的功能，屏蔽运维地图中相应运维支撑的业务、需求、应用、算法和数据。

研究运维数字化转型方法，可使运维工作实现各尽其职、人机协同；积累的维护数据可用于诊断信息系统功能缺陷、优化业务流程与系统功能，进而实现数字化运维和智能化运维。

3. 结束语

数字化运维是企业数字化运营的基础工作，在健全铁路信息系统、实现铁路运营数字化的过程中，须提前布局数字化运维体系和方法，并将数字化运维融入到企业数字化转型过程中。

本文研究数字化转型驱动下的铁路信息系统运维，提出铁路信息系统数字化运维共生方法，所提方法是对行业数字化运营的深刻理解和重要尝试。未来，在铁路数字化运维领域，将进一步尝试自动化运维和智能化运维。