德国列车误点了，大数据分析来救援

德国人过去引以为傲的精准，反映在列车极为准时上，可惜这个传统逐渐失守，但德国人决定找回过去的荣耀，过去 2 年来，西门子（Siemens）的工程师努力应用大数据资料分析协助预防性维修，来让列车恢复准点。

根据欧盟报告，德国的列车准点率逐渐“掉漆”，2014 年只有 78.3% 德国长途列车准点，准点的定义是在表定时间误差 6 分钟的时间内抵达，这个糟糕的准点率不仅大幅退步，更是排名垫底，在 23 个欧盟国家内只赢过 2 个国家，立陶宛的 74.8% 准点率以及葡萄牙的 77% 准点率。

就在德国准点率掉漆的同时，德国综合机电大厂西门子，却在西班牙创造准点率标竿，西门子与西班牙国家铁路（Renfe）的合资公司，在西班牙所管理 的列车行程中，每 2,300 趟只有一趟延迟超过 5 分钟，准点率高达 99.98%，不仅高于西班牙全国平均 89.9%，更高于欧盟之中的佼佼者芬兰的 95.4%。

西班牙国家铁路对准点率的信心，反应在误点赔偿上，要是从马德里到巴塞隆纳的高速列车延迟超过 15 分钟，可以全额退费赔偿。

这个准点率标竿来自于物联网与大数据的概念，西门子列车上如今有无数感测器可以传递信息给西门子做分析，西门子把慕尼黑附近阿拉克（Allach） 的火车头工厂改造成为数据中心，有 30 位软件专家分析西门子列车感测器传来的大量资料，以大数据分析事先预测零部件该更换的时间，在实际损坏之前，于例行维修中预先更换，确保行驶中不会发生故 障，也就防止因机械故障造成的误点。

一辆列车延迟，会导致后续车班大乱，以伦敦地铁来说，要是早上 7 点有列车故障，到 12 点车班都还会受到影响，因此能预先维修防止故障对铁路运输来说相当重要。

预先维修改变产业营运方式

预先维修并非新观念，在工厂生产线领域早在 15 年前就开始应用，因为工厂生产线若是运转中因零件长久耗损而故障停摆，产线整个停下来修理，那可损失大了，因此很早就发展预先维修。

随着网络链接性提升，预先维修的观念逐渐扩展至消费性产品与服务领域，其中，航空产业又是新观念的领航者，两大航空引擎商劳斯莱斯（Rolls- Royce）与奇异（GE）英雄所见略同，认为卖引擎不只是银货两讫就好，预先维修的观念，让引擎制造商还能以时间为单位收取维护服务费用，在服务期限内 保证客户的引擎不发生故障。

预先维修也改变了铁路业的商业模式，过去铁路业者要自行准备预算来修复故障车辆与系统，如今，西门子将预先维修当做服务销售，卖给铁路营运者“可用性”，保证列车在需要时不故障一定可用。

这种概念也延伸到汽车业，过去定期回厂检修时，若发现车主的耗件已经损耗 7 成，往往就直接更换，因为这个耗件大概无法撑到明年回厂检修。但是，其实该耗件或许还能安全地开上半年没问题，提早更换不但花钱，也造成浪费；如今，奥迪 （Audi）就引进了预先维修概念，汽车车身上装有感测器，能把资料传给经销商，若从资料中察觉有耗件即将损坏，就立即安排在最适当时间回厂换修，如此一 来，一方面可确保不会开到一半故障，一方面可把耗件使用到最长时间，节省消费者的金钱。

同样的概念也早已应用于电梯产业，蒂森克虏伯（ThyssenKrupp）于 2015 年开始于其全球 120 万辆电梯中安装加速度、声音与震动感测器，透过回传的资料，可以准确预估电梯 10~20 天内需要维修，此时蒂森克虏伯可提前通知客户，告知有零件耗损风险，需要预先维修，由于提前通知，利于安排在客户最方便的时间进行。而由于有必要才维修， 也减少了维修次数，目前电梯平均每年定期维修 5~6 次，加装感测器之后，只需要 3 次，1 年可为蒂森克虏伯节省高达数亿欧元。

物联网与大数据分析应用，不仅可望让德国列车恢复准时，也已经改变许多产业的营运方式。