工务段工程管理问题分析：如何提升铁路基础设施维护效率与安全性

在高速铁路和普速铁路并行发展的背景下，工务段作为铁路运营中负责线路、桥梁、隧道等基础设施日常养护与维修的核心单位，其工程管理水平直接影响铁路运输的安全性、稳定性和经济性。近年来，随着铁路网络不断扩展、设备老化加剧以及运维压力增大，工务段工程管理面临诸多挑战。本文将从当前存在的主要问题入手，深入剖析成因，并提出系统性的优化建议，旨在为工务段实现科学化、精细化、智能化管理提供理论支持与实践路径。

一、工务段工程管理现状概述

工务段是铁路系统中最基础也是最关键的基层生产组织之一，承担着轨道几何状态监测、钢轨伤损检测、路基沉降观测、桥隧结构健康评估等多项技术任务。传统管理模式以人工巡检为主，依赖经验判断，存在信息滞后、响应缓慢、资源配置不合理等问题。尤其在高铁线路上，对轨道平顺性、扣件松动、道床板裂纹等细微缺陷的敏感度要求极高，传统方式难以满足高标准运维需求。

此外，近年来国家大力推进“智慧铁路”建设，工务段逐步引入信息化管理系统（如工务综合管理平台）、无人机巡检、北斗定位监测、AI图像识别等新技术，但在实际应用中仍存在数据孤岛、标准不统一、人员技能断层等问题，导致技术红利未能充分释放。

二、工务段工程管理存在的主要问题

1. 管理机制滞后，制度执行力弱

部分工务段仍沿用多年不变的管理制度，缺乏动态调整机制。例如，周期性检查计划未根据设备使用年限、环境变化或历史故障率进行差异化制定；隐患排查流程繁琐，责任划分不清，导致整改不及时甚至遗漏。同时，考核机制偏重数量指标（如巡检次数），忽视质量评价（如发现潜在风险的能力），削弱了员工主动发现问题的积极性。

2. 数据采集与分析能力不足

虽然已有一定数量的传感器部署在重点地段（如桥梁支座、隧道衬砌），但多数数据采集频率低、精度差，且未形成闭环分析体系。例如，轨检车数据与现场人工复核结果常出现偏差，说明数据采集标准不一致；而数据分析多停留在事后统计层面，缺乏预测性分析能力（如基于大数据模型预测轨道劣化趋势）。

3. 人员素质与培训体系薄弱

工务段一线职工普遍存在年龄结构偏大、学历层次偏低、新知识接受能力弱的问题。许多员工尚未掌握现代检测工具（如全站仪、轨道测量小车）的操作方法，更不用说理解复杂的数据处理逻辑。同时，现有培训内容更新慢、形式单一（仅靠集中授课），缺乏实操演练和案例教学，难以真正提升岗位胜任力。

4. 资源配置不合理，成本控制困难

工务段往往面临“人少事多”的困境，尤其是在节假日、汛期、冰雪天气等特殊时期，人力紧张问题尤为突出。然而，物资储备（如道砟、螺栓、防腐涂料）却经常出现“备而不用”或“用时无备”的情况，暴露出库存管理粗放、采购计划脱离实际的问题。此外，外包维修项目管理混乱，服务质量参差不齐，增加了隐性成本。

5. 智能化转型推进缓慢，数字鸿沟明显

尽管部分先进工务段已试点使用BIM建模、GIS地理信息系统、移动终端APP等数字化工具，但由于软硬件兼容性差、接口开放程度低、员工适应期长等原因，整体推广进度缓慢。一些老旧线路甚至仍在使用纸质台账记录，无法实现远程调阅和实时共享，严重制约了跨区域协作与应急响应速度。

三、问题成因深度剖析

1. 管理理念落后，缺乏顶层设计

工务段长期处于“被动维修”模式，即等到设备出问题才去处理，而非“预防性维护”。这反映出管理层对风险管理的认知不足，未建立以可靠性为中心的维护策略（RCM）。同时，缺乏统一的工程管理标准和技术规范，不同工区之间执行尺度差异大，造成资源浪费和效率低下。

2. 技术投入分散，协同效应缺失

各工务段各自为战，重复投资于相似系统（如多个独立的轨道状态监测平台），导致资金利用率低。更重要的是，这些系统之间无法互联互通，形成“信息烟囱”，阻碍了全局数据整合与智能决策支持系统的构建。

3. 人才断层严重，激励机制失效

年轻技术人员不愿长期扎根基层，高学历人才流失严重；老员工又难以适应新技术，形成“两头难接”的局面。与此同时，绩效考核体系未能体现技术创新价值，导致优秀员工积极性受挫，进一步加剧人才流失。

4. 成本核算粗放，预算编制僵化

当前工务段的成本核算多采用“定额分配法”，未考虑不同区段的实际运维难度和风险等级，使得预算安排缺乏弹性。例如，山区线路的养护成本远高于平原地区，但预算分配却基本持平，导致资源配置失衡。

四、改进对策与实施路径

1. 构建现代化工程管理体系

建议推行“标准化+差异化”管理模式，制定《工务段工程管理手册》，明确各类设施的检查周期、技术标准、处置流程，并根据不同线路等级（高铁/普铁）、地质条件、气候特征设定差异化运维策略。引入PDCA循环（计划-执行-检查-改进）持续优化管理流程。

2. 强化数据驱动决策能力

搭建统一的数据中台，整合轨检车、北斗监测、红外热像、无人机影像等多种来源的数据，建立轨道健康指数模型，实现从“经验判断”向“数据说话”的转变。鼓励开展机器学习算法训练，预测轨道病害发展趋势，提前介入干预。

3. 实施人才梯队建设与技能升级

设立“工务技师学院”，联合高校开设定向培养班，重点培训轨道测量、无损检测、智能设备操作等核心技能；建立“师带徒”机制，发挥老员工传帮带作用；实行“岗位星级评定”，将技能水平与薪酬挂钩，激发内生动力。

4. 推进资源配置精益化管理

采用ABC分类法对维修物资进行管理，优先保障A类关键物资（如高强度螺栓、新型扣件）的供应；推行“零库存+准时制”供应链模式，减少积压浪费；加强对外包单位的资质审核与过程监督，确保施工质量和安全可控。

5. 加快数字化转型步伐

由铁路局统筹规划，打造区域性工务智慧管理平台，打通各工务段间的数据壁垒，实现“一张图看全网、一键式调度”。推广移动端APP应用，使巡检、报修、审批全流程线上化，提高响应效率。同时，定期组织数字技能培训，帮助员工跨越“数字鸿沟”。

五、典型案例借鉴

以广州局集团公司某工务段为例，该段通过引入AI图像识别技术对钢轨表面裂纹进行自动筛查，准确率达95%以上，较人工巡检效率提升3倍；同时建立“轨道健康档案”，每季度更新一次，便于纵向对比分析。这一做法不仅减少了人为漏检，还为制定精准维修计划提供了依据，年均节约维修成本约180万元。

六、结语

工务段工程管理是一项系统工程，涉及制度、技术、人员、资源等多个维度。面对新时代铁路高质量发展的要求，必须摒弃传统粗放管理模式，转向以数据为基础、以人才为核心、以创新驱动的精细化治理之路。唯有如此，才能真正实现铁路基础设施的长效安全运行，为中国铁路强国战略夯实根基。