一、项目背景

德国“铁路4.0”计划将场站纳入生产、运维全环节数字化体系，侧重工业互联网与设备互联；法国“数字化法铁”项目构建站房智能系统，通过物联网整合客流、物流信息，优化资源调配；韩国制定铁路BIM 2030路线图，分阶段推进场站基础设施智能化建模与协同设计。随着我国发布《电子信息制造业数字化转型实施方案》，其中明确提出到2030年形成标志性智能产品，推动铁路行业数字化转型，重点布局核心数智技术攻关和智能化升级。智慧铁路已建立资产数字化、无线信号传输等标准体系，通过产学研合作加强技术推广。

港口铁路行业在积极筹备转型发展，推动“散改集”的转变。交通运输部提出要“加快港口信息化应用、提升港口装备智能化水平、促进智慧型港口建设”的转型目标。从智能工厂到智能港口再到智慧场站，从智能生产到智能装卸，智能化在港口领域不仅是概念上的发展，更成为当前发展实践之路。随着港口整体装备设计、制造水平的不断提升以及新工艺、新技术的不断完善，世界智慧集装箱港口在经历一段技术发展期后，掀起新一波建设热潮。

目前，我国港口铁路装卸作业仍以人工或半自动化模式为主。传统依赖人工的生产组织方式，易因信息传递不及时、不完整、不准确造成生产环节衔接不畅，直接制约作业效率提升。同时，散货作业具有工艺流程复杂、管控体系不够完善等特点，单纯依靠人工传递信息难以兼顾作业效率与数据准确性，整体智能化水平有待进一步提高。在此背景下，建设全场景数字化铁路智慧场站系统，已成为各港口铁路运营管理单位的重点工作方向。

二、创新点

1. OCR智能识别填补底层数据空白

在基础数据采集环节增加了OCR 智能识别，以OCR识别技术为基础，建立图像数据训练模型，利用设备位置追踪、高精度定位、路径规划、智能调度等多种算法实现铁路货场集装箱的作业流程、位置动态管理、集装箱货场作业智能化管理的目标。不再依靠人工，节省人力，提升作业效率。在正面吊、龙门吊进行集装箱装卸作业时，系统自动识别车号、集装箱箱号并绑定对应板车车牌号，替代人工现场抄号，降低劳动强度，提升货场作业效率。通过各系统功能的时间记录，可以对每台正面吊、每列车的装卸作业效率进行统计分析，为作业考核提供精确数据。

2. 高效RFID精准识别绑定信息

采用RFID技术、箱号识别技术，获取车牌号和集装箱箱号。以磅房为中心建设海铁换装流程的核心业务功能，实现数据采集、业务校验、数据修复、计划执行验证等。通过单通道实现双向过磅与校验，系统自动识别车辆过磅方向。在正面吊设备正前方安装RFID采集设备，在吊装作业时，通过吊具锁控信号，触发RFID识别功能，实现集卡车与射频卡信息绑定，确认集卡车车号信息，保证信息采集的准确性。

3. 智能AI实现现场无人化

通过智能AI算法，根据空重箱、目的地、货主、货位等自动规划落箱位置；提箱时自动识别箱号、车号，识别准确率达到98%以上，自动推送至手机移动端，对应确认箱区箱位。通过无人值守智能过磅系统，实现自动过磅、数据采集、传输、处理等功能，提高过磅作业效率，现场无人化管理，为实现模块化、数字化、无人化管理夯实基础。

图 2 - 1：无人值守智能过磅系统操作页面

4. 数字孪生把货场搬到屏幕上

通过数字孪生技术，搭建货场数字地图，实现对集装箱货场、海铁换装区及化工站集装箱货场内集装箱堆放的动态管理，满足货场三维可视化管理要求，达到集装箱厘米级的定位；将汽运领箱、送箱业务，货场接取箱业务，集装箱货场装、卸、陆销等业务流程统一管理，为货场计划员、管理员、装卸设备司机以及外部客户等提供可视化操作界面，实现铁路货场集装箱的作业流程和位置动态管理。

5. 告别复杂下载安装，小程序直接呈现

通过整合系统功能并在小程序中呈现，实现从司机登录、作业信息展示到客户办单、场站作业计划管理的全链条功能，前端司机作业到后端场站管理的无缝衔接，提升了整体作业效率。

三、应用效果

此系统的开发对港口铁路智慧化生产以及港口铁路行业智能化发展具有重要意义。系统集生产调度、控制、管理、数据采集、AI数据分析于一体，打破各个系统间互联的屏障，将生产调度、设备识别、各模块数据交叉核对等关联起来，实现数据信息整合与共享、业务管理模式创新、资源合理调配，提升港口铁路整体运营管理水平，降低运营成本，提高作业效率。

图 3 - 1：铁路生产作业看板

港口铁路各项生产作业流程的功能更加完备，各模块间的数据交互精准无误，彻底实现了从线下办单向线上办单的转变，有效满足了港口铁路数字化转型升级的发展需求，同时，系统的数据融合度得到大幅提升，能够全面、实时掌控港内铁路作业的动态信息，为运营决策提供了精准的数据支撑；不仅优化了港内铁路集装箱管理模式，还保障了箱区箱位的准确性，降低作业过程中寻箱环节的时间，提升了集装箱作业的顺畅性；作业设备、集卡车的调度智能化程度显著提高，实现了作业全流程的实时监控与精准调度，为作业安全提供保障。此外，该系统的检车功能已全面应用于国铁路方的日常检车作业，通过现场智能识别技术与AI算法的深度结合，实现车辆故障的动态检测，检测识别涵盖的50余种内容，完全满足路方检车需求，成功取代人工巡检模式，提升了检车作业的效率与安全可靠性。

在人力成本控制方面，该系统的应用带来了显著成效，原作业模式下，共需设置4个班次，每班配置4名工作人员，总计16人；系统应用后，虽保留4个班次，但每班仅需配备1人，合计可节省12名工作人员。经核算，预计每年可节省人力开支约180万元。在作业效率提升方面，汽运集疏港过磅时长从原来的1分钟/车以上缩短至40秒/车，整体过磅能力提升约42.5%；敞顶箱疏港作业时长从每列3.4小时缩减至3.05小时，每列作业时长缩短约0.35小时，作业效率提升约10%；火车从进线至出线的整体作业效率提升约65%，全面推动港口铁路作业提质增效。

图 3 - 2：涉铁作业流程图

四、未来展望

目前，该系统已在唐山港京唐港区实现成熟稳定运行，运行期间各项性能表现良好，每月可稳定完成400余单派工单，高效完成铁路集装箱装卸作业近2万次，系统技术框架完全契合港口铁路实际业务流程需求，具备向整个港口行业快速推广的条件。基于系统的运行效果，初步计划在河北港口集团三港四区的同类型作业场景中进行试点推广，积累推广经验后，逐步向沿海其他各类涉铁港口拓展延伸，助力整个港口行业向数智化方向升级。

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