8月正是東北地區重點物資運輸的關鍵時期。在中國鐵路沈陽局集團有限公司蘇家屯車輛段的修制車間，一根根巨大的輪軸排隊等待維修。

進入車間后，這些輪軸將被貼上專屬條碼。這個條碼如同輪軸的“病歷號”：可以顯示它是什麼型號、什麼時候制造，此后經歷的探傷、旋修等檢測數據都將與之綁定。

激光設備清理輪軸標志板，系統讀取制造信息和專用參數，自動判斷輪軸、軸承是否到期，以及是否需要探傷、旋修﹔機械臂自動開蓋、退卸、刷漆、關蓋，AGV（自動導引車）小車負責不同工序之間的轉運﹔軸承壓裝前，系統自動測量軸頸尺寸，從軸承庫中尋找適配軸承……在這裡，數字孿生、自動控制、機器視覺和人工智能（AI）正在進入鐵路貨車檢修流程，過去高度依賴人工操作和經驗判斷的檢修方式開始發生變化。

在東北地區規模最大的貨運列車檢修單位裡，一場“提質增效”的數字化轉身，讓傳統列車檢修模式產生巨大變革，也為暑期期間的重點物資運輸保供搭建了全新的“科技堡壘”。

效率提升，離不開自動化與數字化

貨車輪軸是列車運行安全的重要部件。一節鐵路貨車載重可達數十噸，輪軸在漫長運行過程中不斷承受沖擊和磨損。輪緣是否偏磨，車軸內部有沒有肉眼看不到的裂紋，軸承還能不能繼續使用……種種問題都需要排查。

“一個輪對從進入車間，到完成軸承開蓋、退卸等十余道流程，以前至少需要20人、150分鐘，現在大約8人、60分鐘就能完成。”蘇家屯車輛段修制車間副主任朱明昊說，目前這條生產線輪軸日處理能力最高約330根。

效率的大幅提升，離不開自動化與數字化。輪軸進入車間后，系統通過專屬條碼將實物與后台數據綁定，並可調取其歷史檢修信息。此后每經過一道工序，新的檢測和維修數據繼續寫入這份“數字病歷”。

以軸承壓裝為例，軸頸與軸承之間的配合精度達到0.001毫米級。系統首先自動測量軸頸尺寸，再從軸承庫中選配合適的軸承，完成潤滑脂噴涂和冷壓裝。壓裝結束后，壓裝力、壓裝深度等參數再次接受檢測，不符合要求的軸承將被退卸重新壓裝，相關數據則自動進入后台系統。

過去依靠老師傅經驗完成的部分工作，現在被轉換成可以測量和控制的數據。

車軸刷漆就是其中之一。防鏽漆過薄，保護效果不足﹔過厚，同樣會影響檢修質量。如今機械臂可以按照設定參數調整運行速度和角度，將漆膜厚度控制在0.15毫米至0.2毫米之間。

“我們整個檢修線的機械人分別由3個工業機器人生產廠家量身定制，從設計到投入使用歷時300余天，可以說該檢修線代表了國內鐵路貨車智能檢修的最高水平。”蘇家屯車輛段總工程師連惠亮介紹。

AI識別，人工復核

如果說輪軸檢修線解決的是停在車間裡的車輛如何檢修，那麼另一套AI系統，則在盯著東北鐵路線上高速運行的貨運列車。

在蘇家屯車輛段的5T運用車間，一套新上線的AI系統不知疲倦地對東北大地上往返的數以萬計車輛進行著實時監控。在國鐵沈陽局管內一萬余公裡貨運線路上，遍布著62套實時監控設備，對來往的貨運列車底部進行拍照，並及時回傳至TFDS（鐵路貨車運行故障動態圖像檢測系統）智能檢車中心。

走進300平方米的指揮大廳，50余名工作人員緊盯屏幕，他們在人工智能算法的幫助下，每天可對東北大地上飛馳的貨運列車圖像進行細致隱患排查。系統採用卷積神經網絡對車輛圖像進行識別。當發現疑似異常時，算法會在圖片上自動框出相應區域，再交由檢車人員復核。

“油污、塑料袋、積水等都可能被系統識別為異常，卻並不一定影響車輛運行。檢車人員需要對機器篩選出的結果再次判斷，確認屬於部件裂紋、人力制動機軸鏈斷裂、連接管故障等安全隱患后，再通過生產管理平台把故障位置和圖片發送到現場人員的手持終端。”5T運用車間主任呂大壯告訴記者。

“科技+人工”的完美配合讓隱患難以隱匿。“今年，我們將遼寧、吉林、內蒙古東部等地區原4個TFDS檢車中心合並為一處，將往年海量數據進行上傳，借助AI輔助技術進行故障智能識別，實現檢修效率由單人單日800輛車到1900余輛車的巨大提升。”呂大壯說。(本報記者 楊 侖  實習生 劉書岩)