论文部分内容阅读
摘要:南京地铁一号线、二号线自动检票系统自2005年开通运营后已运行近九年时间,由于设备的老化、使用频次较高以及设备本身存在的缺陷等原因,导致一号线、二号线自动检票系统的数据丢失、不上传解析的现象长期存在。经研究,我们对两条线路存在的数据类惯性设备进行统计和跟踪,有效的了解到数据类惯性故障比率,并找出故障原因,一定意义上减少了数据丢失造成的现金损失。
关键词:自动检票系统;数据类惯性故障比;数据丢失;数据未传输
一、南京地铁一、二号线自动检票系统数据类惯性故障情况概述
南京地铁一、二号线路因为设备的老化、使用频次较高以及设备本身存在的缺陷等原因,导致自动票系统的数据丢失、不上传解析的现象长期存在。南京地铁票务数据分为一票通和一卡通两类设备,一票通指的是地铁自己发行的筹码、纸票、计次卡等,一卡通指的是公交IC卡公司发行的市民IC卡。每天南京地铁ACC(票卡清分)将一卡通数据清分后根据数据显示金额与IC卡公司月结,而由于数据类惯性故障的产生,数据丢失和未上传均可能导致一卡通数据的不完整性从而影响到清分数据的准确性,为南京地铁带来切实的利益损害。而因为一票通数据,属于提前消费金额,不会对现金差异造成影响,所以本文主要研究的数据类惯性故障为对清分数据产生影响,也就是一卡通数据产生影响的惯性故障。
二、数据类惯性故障情况分析
设备由于长期高频的使用在各个部件上都体现出老化现象,而由设备产生的文件首先我们通过以下的图表以一号线为例可以看出数据类惯性故障比。
图表1:
南京地铁一号线2014年1月-5月数据丢失台次与出行量、客运量比例图
图表2:
南京地铁一号线2014年1月-5月数据未传输台次与出行量、客运量比例图
通过图表可以看出,数据类惯性故障台次的所占出行量和客运量的比例。虽然比例不高,但是由于基数较大,所产生的丢失金额还是很可观的,一号线、二号线5个月丢失金额总和均超过万元。切实降低一卡通数据丢失、数据不上传现象所带来的损失意义重大。对于一卡通数据类惯性故障的长期跟踪,分析得出以下硬件、软件两方面原因:
1、自动检票系统硬件故障
自动售票系统自身存在的硬件故障将直接导致设备处于故障模式和暂停服务模式,在这两种模式下,设备数据经常不能正常上传、入库、解析导致设备数据丢失。
2、自动检票系统软件故障
此外,自动检票系统所存在的相关软件故障也会对数据丢失情况产生影响,基于此种故障造成的数据不能正常产生,而导致的数据丢失将直接导致数据完全无法找回,带来利益损失。
三、降低数据类惯性故障的方案和优化
为了切实降低数据类惯性故障,经过大量的数据研究,通过最初的每月惯性故障的统计到每日对数据文件丢失大于五笔的故障进行统计、分析,针对丢失笔数、交易值和审计值的比对、自主维修、周转件维修、设备事件调查、设备三周内交易数据对比共同分析出設备故障点,同时通过大量的数据跟踪得出故障点,经分析导致数据类惯性故障的硬件故障主要存在以下几种:工控机故障、SAM卡故障、读卡器故障、网络连接线故障等,尤其是网络方面,由于网络不通造成的数据丢失是最直接也是最好解决的。而由于软件故障导致的数据丢失和不上传也主要存在于以下几类中:监控死机、自动检票系统无法启动、物理网通而通讯进程中断。
基于以上分析,制定《数据丢失惯性故障跟踪表》对惯性故障设备进行长期跟踪,首先通过对网络通信和监控连接的检查确定网络状态和通讯服务是否正常,在确保其正常的情况下对设备系统进行镜像重做,以保障系统软件准确无误,此外在对设备软件方面进行故障排除后对设备硬件也一一进行排查,按照优先检查最容易产生故障的SAM卡、其次检查设备读卡器、设备工控机、最后对设备较少发生的读卡器连接线故障进行排查的顺序将故障点罗列在相关检查表,通过现场和远程操作最大化去除设备数据类惯性故障。
四、结语
经过对老线自动检票系统数据类惯性故障的跟踪和分析,制定了相关的解决措施,并将解决方案加入到日常的工作流程,同时继续跟进惯性故障数据,为更好的提高自身的维修水平打好基础。
关键词:自动检票系统;数据类惯性故障比;数据丢失;数据未传输
一、南京地铁一、二号线自动检票系统数据类惯性故障情况概述
南京地铁一、二号线路因为设备的老化、使用频次较高以及设备本身存在的缺陷等原因,导致自动票系统的数据丢失、不上传解析的现象长期存在。南京地铁票务数据分为一票通和一卡通两类设备,一票通指的是地铁自己发行的筹码、纸票、计次卡等,一卡通指的是公交IC卡公司发行的市民IC卡。每天南京地铁ACC(票卡清分)将一卡通数据清分后根据数据显示金额与IC卡公司月结,而由于数据类惯性故障的产生,数据丢失和未上传均可能导致一卡通数据的不完整性从而影响到清分数据的准确性,为南京地铁带来切实的利益损害。而因为一票通数据,属于提前消费金额,不会对现金差异造成影响,所以本文主要研究的数据类惯性故障为对清分数据产生影响,也就是一卡通数据产生影响的惯性故障。
二、数据类惯性故障情况分析
设备由于长期高频的使用在各个部件上都体现出老化现象,而由设备产生的文件首先我们通过以下的图表以一号线为例可以看出数据类惯性故障比。
图表1:
南京地铁一号线2014年1月-5月数据丢失台次与出行量、客运量比例图
图表2:
南京地铁一号线2014年1月-5月数据未传输台次与出行量、客运量比例图
通过图表可以看出,数据类惯性故障台次的所占出行量和客运量的比例。虽然比例不高,但是由于基数较大,所产生的丢失金额还是很可观的,一号线、二号线5个月丢失金额总和均超过万元。切实降低一卡通数据丢失、数据不上传现象所带来的损失意义重大。对于一卡通数据类惯性故障的长期跟踪,分析得出以下硬件、软件两方面原因:
1、自动检票系统硬件故障
自动售票系统自身存在的硬件故障将直接导致设备处于故障模式和暂停服务模式,在这两种模式下,设备数据经常不能正常上传、入库、解析导致设备数据丢失。
2、自动检票系统软件故障
此外,自动检票系统所存在的相关软件故障也会对数据丢失情况产生影响,基于此种故障造成的数据不能正常产生,而导致的数据丢失将直接导致数据完全无法找回,带来利益损失。
三、降低数据类惯性故障的方案和优化
为了切实降低数据类惯性故障,经过大量的数据研究,通过最初的每月惯性故障的统计到每日对数据文件丢失大于五笔的故障进行统计、分析,针对丢失笔数、交易值和审计值的比对、自主维修、周转件维修、设备事件调查、设备三周内交易数据对比共同分析出設备故障点,同时通过大量的数据跟踪得出故障点,经分析导致数据类惯性故障的硬件故障主要存在以下几种:工控机故障、SAM卡故障、读卡器故障、网络连接线故障等,尤其是网络方面,由于网络不通造成的数据丢失是最直接也是最好解决的。而由于软件故障导致的数据丢失和不上传也主要存在于以下几类中:监控死机、自动检票系统无法启动、物理网通而通讯进程中断。
基于以上分析,制定《数据丢失惯性故障跟踪表》对惯性故障设备进行长期跟踪,首先通过对网络通信和监控连接的检查确定网络状态和通讯服务是否正常,在确保其正常的情况下对设备系统进行镜像重做,以保障系统软件准确无误,此外在对设备软件方面进行故障排除后对设备硬件也一一进行排查,按照优先检查最容易产生故障的SAM卡、其次检查设备读卡器、设备工控机、最后对设备较少发生的读卡器连接线故障进行排查的顺序将故障点罗列在相关检查表,通过现场和远程操作最大化去除设备数据类惯性故障。
四、结语
经过对老线自动检票系统数据类惯性故障的跟踪和分析,制定了相关的解决措施,并将解决方案加入到日常的工作流程,同时继续跟进惯性故障数据,为更好的提高自身的维修水平打好基础。