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轮对是机车车辆与钢轨接触的核心部件，被称作“火车的脚”，其检修质量直接关乎列车行车安全。“今年，我们专门给轮对检修建了一个智能车间。”苏家屯车辆段检修车间副主任朱明昊说，车间新安装的数智化轮轴检修线，每天可完成330对轮对检修，大大提高检修效率。

在这条数智化检修线上，机械臂自动作业，AGV小车智能转运，大幅替代人工重复劳作；依托大数据算法模型，智能镟修系统精准研判轮对损耗。从调度统筹、仓储配给，到工位转运、部件修复，数智化作业贯穿轮对检修全流程。

一条轮对进入车间后，要经历轮轴轴承开盖、退卸、探伤等十余个流程。过去轮对检修主要靠“人海战术”，起码要20个人花150分钟才能完成整个流程。如今，仅需12个人花100分钟便可完成检修作业，效率大幅提升。

列车检修是保障铁路运行安全的关键环节。苏家屯车辆段每年要承担1.2万辆铁路货车的检修任务。检修量大、任务重，且每一项作业要求都极为严苛。近年来，国铁沈阳局推进数智化转型，为铁路货车打造“智慧检修医院”，既减轻一线职工劳动强度，又进一步提高检修质量。

TFDS动态检车是一种利用智能影像技术分析车辆部件图像、排查车辆故障隐患的技术手段。一个作业班次内，检车人员需要浏览三万多张车辆图片，对轮对、制动、钩缓、车体等车辆关键部位逐一检查。

近年来，国铁集团启动“TFDS图像智能分析技术深化研究”课题，苏家屯车辆段5T运用车间主任吕大壮带队攻关。算法训练缺少真实故障样本，他就带领团队采用实车拆件测试的方式采集素材。多年来，攻关小组共完成7次整组列车拆件测试，采集不同工况图像11万余幅，为模型训练储备珍贵一手资料，有效提升了故障识别精度。

如今，在苏家屯车辆段TFDS动态检车现场，AI承担图像初筛工作，一线员工只需复核疑似故障，大大减少了工作量。AI智能研判还让列检作业有了“千里眼”。列车到达前，智能系统可以提前收集车辆故障信息，并集中推送预警信息，为列检作业提供技术指引，实现提前预判风险、精准锁定隐患。

“靠人眼逐帧甄别检测图像，劳动强度大，很容易疲劳漏检。现在引入智能算法预警后，既提高了效率，也提高了准确率。”吕大壮说，希望改造升级更多作业环节，进一步提升列车检修效率，守护行车安全。

关键词： 高铁，AI