摘要：随着铁路建设规模持续扩大与智能化转型加速，传统管理方式面临数据孤岛、响应滞后等挑战。数字孪生技术通过构建物理实体与虚拟模型的实时映射，为铁路轨道网络全生命周期管理提供创新解决方案。本文提出基于数字孪生的生产管理策略框架，涵盖规划、建设、运维等阶段，结合京张高铁、青岛城轨等实践案例，验证其在提升效率、降低成本、保障安全等方面的价值，为铁路行业数字化转型提供理论支撑与实践参考。关键词：数字孪生；铁路轨道网络；全生命周期管理；智能化运维；生产管理策略

铁路作为国家战略性基础设施，其轨道网络的安全性与运营效率直接关乎国民经济命脉。截至 2025 年，中国铁路运营里程突破16 万公里，其中高铁占比超40%，复杂度与运维压力呈指数级增长。传统管理方式依赖人工巡检与经验决策，存在数据更新滞后、故障预测能力弱、跨部门协同效率低等问题。数字孪生技术通过集成物联网、大数据、人工智能等手段，构建物理实体与虚拟模型的动态映射，实现全生命周期数据贯通与智能决策，成为破解铁路管理难题的关键路径。

一、数字孪生技术赋能铁路全生命周期管理的核心价值

数字孪生技术凭借其构建的“数据 - 模型 - 服务”闭环体系，为铁路轨道网络从规划初始直至退役的全生命周期管理带来了全方位、深层次的数字化变革，其核心价值在多个关键维度得以充分彰显。

（一）全要素数据融合打破信息壁垒，实现数据贯通

铁路轨道网络的管理涉及海量且复杂的数据，涵盖地理信息、设备状态、环境参数等众多来源。传统管理模式下，这些数据分散于不同部门和系统，形成“信息孤岛”，导致数据利用效率低下，难以形成全面、准确的管理视图。数字孪生技术则通过构建统一的孪生模型，将各类多源数据进行深度集成。以京张高铁为例，借助先进的 BIM（建筑信息模型）技术，精心构建了高度精细的孪生模型。该模型不仅整合了线路沿线的地质条件、地形地貌等地理信息，还详细记录了桥梁、隧道等关键工程的结构参数，同时实时接入轨道、接触网、信号系统等设备的运行状态数据。通过这种方式，实现了设计、施工、运维各阶段数据的无缝贯通与共享。设计人员能够基于实时数据优化设计方案，施工人员可依据准确信息精准施工，运维人员则能根据全面的数据提前制定维护计划，大大提高了管理的精准度和效率。

（二）动态仿真与预测提前洞察风险，保障运行安全

基于物理模型与丰富的历史数据，数字孪生技术能够对铁路轨道网络的运行状态进行动态仿真，模拟设备劣化趋势、客流波动等复杂场景。通过对 的模拟分析 前识别潜在风险，为采取预防措施争取宝贵时间。通过建立设备故障预测模型， 1测 的故障时间和类型，从而提前安排检修和维护工作，可以显著提高地铁运营的可靠性和安全性，减少因设备故障给乘客出行带来的不便。

（三）优化管理策略，提升运营效能

数字孪生技术通过直观的可视化界面和强大的算法模型，为管理人员提供全面、准确的信息支持和决策依据。在青岛城轨数字孪生系统中，这一优势得到了充分体现。该系统能够实时采集和分析客流数据，根据不同时段、不同区域的客流变化情况，智能调整发车间隔。在高峰时段，通过合理增加列车班次，有效缩短了乘客的等待时间，平均缩短幅度达 25%，大大提升了乘客的出行体验。同时，系统还能根据运营数据优化列车运行图，降低能源消耗，提高运营效率，实现了经济效益和社会效益的双赢。

二、基于数字孪生的全生命周期生产管理策略

（一）规划阶段：需求驱动的孪生模型设计

1. 多维度需求分析

在铁路轨道网络的规划阶段，精准且全面的需求分析是构建有效孪生模型的基础。需综合考虑客流预测、地质条件、城市规划等多方面因素，以此明确孪生模型的功能边界。以京张高铁为例，由于其承担着冬奥保障的特殊使命，规划时重点模拟了极端天气下的应急调度场景。通过对历史气象数据、赛事期间客流规律以及铁路设施在极端环境下的性能表现等数据的分析，构建了涵盖暴雪、大风等恶劣天气的应急调度模型。该模型能够模拟不同应急情况下的列车运行调整、人员疏散等流程，为保障冬奥期间铁路运输的安全与高效提供了有力支持。

2. 标准化架构设计

采用模块化设计理念是确保孪 活性的关键 将系统划分为数据采集、模型构建、仿真分析、可视化展示等模块，各模 京张高铁项目中，基于统一数据框架实现了多专业协同设计。不 操作，实时共享设计信息，避免了因数据不一致导致的设计变更。据统计，通过这种标准化架构设计，设计变更成本降低了 20%，大大提高了设

计效率和质量。

（二）建设阶段：虚实同步的施工管控

1. 数字化勘察与选线

利用孪生模型集成地理、地质数据，能够为线路选线提供科学依据。京张高铁在选线过程中，通过数字孪生技术对沿线地理、地质信息进行全面分析和模拟。结合地形地貌、地质构造等数据，模型可以评估不同线路方案的建设难度、成本以及对环境的影响。最终，通过优化线路走向，成功避开了不良地质区域，减少了土方填挖量 15%，不仅降低了建设成本，还缩短了建设工期。

2.施工过程动态模拟

将施工进度、物资供应等数据实时映射至孪生 以提前发现资源冲突和潜在问题。在某山区铁路项目中，通过物资管理模块，精确计 供应 施工人员可以根据模型提供的信息，合理安排物资采购和运输计划，避免了库 险。同时，模型还能模拟施工过程中的资源调配情况，及时发现人员、设备等资源的冲突，为优化施工组织提供了有力支持。

3. 质量管控与验收

基于模型对比施工实况与设计标准，能够自动生成质量报告，提高质量管控的准确性和效率。京张高铁在轨道铺设阶段，利用孪生模型对轨道平顺性进行检测。通过将实际铺设数据与模型中的设计标准进行对比，系统可以快速准确地发现轨道的偏差和缺陷，并及时生成详细的质量报告。施工人员根据报告中的信息，能够及时进行整改，确保各项指标符合高标准要求，为高铁的安全运行奠定了坚实基础。

（三）运维阶段：预测性维护与应急响应

通过物联网传感器采集振动、温度等数据，结合机器学习算法诊断设备健康状态，能够实现设备的智能巡检。深圳地铁采用 ESMapV 平台，对闸机、电梯等设备进行实时监测。传感器将设备的运行数据传输至平台，机器学习算法对数据进行分析和处理，能够及时发现设备的异常状态和潜在故障。通过这种方式，实现了设备的智能巡检，人工巡检成本降低了 40%，同时提高了设备的可靠性和可用性。

2. 故障预测与预防性维护

基于历史故障数据与实时运行参数，预测设备剩余寿命，制定检修计划，能够有效降低设备故障率。伦敦地铁通过数字孪生平台，对道岔等关键设备进行故障预测。平台收集了大量的历史故障数据和实时运行参数，通过数据分析建立故障预测模型。根据模型预测结果，提前安排检修和维护工作，将道岔故障预测准确率提升至 90%，大大减少了因设备故障导致的列车晚点和停运情况。

结语

数字孪生技术为铁路轨道网络全生 能决策的完整解决方案。通过构建虚实映射的孪生模型，实现规划、建设、 优 著提升铁路运营效率、降低维护成本、增强安全韧性。随着5G、人工智能等技术的融合 自主进化”方向演进，推动铁路行业向智能化、绿色化、服务化转型。

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