NetworkRail是英国绝大部分铁路网的所有者和基础设施的管理者，管理着长约2万英里的轨道、3万座桥梁、隧道和高架桥，以及数千个信号灯、交叉道口和车站。他们负责确保安全、高效、可靠的通勤出行，并为所有乘客和各个社区提供必需的基本服务。NetworkRail的威尔士和西部(NRWW)地区公司共负责198个车站，尽管政府要求公司所有员工在新冠疫情期间继续工作，他们只能遵照疫情期间的封锁限制要求，居家办公。

 

　　NetworkRail从前主要是在办公室办公，现场会议至关重要，现在也不得不按照封锁期间的要求，远程办公。他们在适应当前“新常态”工作模式的过程中，也面临着诸多协作挑战。此外，NetworkRail正开展着数个项目，旨在让铁路出行更加清洁、可靠。为了使该战略如期实施，保证铁路网络继续安全高效地运行，团队需要创造性的方法，真正实现虚拟办公。NRWW地区BIM项目经理JohnNolan解释说：“我们需要采取不同的方法，通过创新型思维，开展灵活的数字化转型，同时也需要强大的团队合作精神，只有这样，我们才能应对在当前‘新常态’下每天都要面临的挑战。”

 

 

　　在封锁期间，NetworkRail负责埃克塞特站和帕丁顿站的工作，要对铁路资产和信号观测审查进行升级，以适应铁路网络电气化需求。这些项目只有极其有限的信息，还存在测量和数据收集方面的难题，使资产记录归档更加困难，再加上疫情的限制，传统的工作方法非常低效。具体而言，在埃克塞特项目中，NetworkRail需要交付准确的车站三维模型，来实现沿线信号标志设置的可视化。伦敦帕丁顿站的项目中，工作人员需要为即将开始的空间引导系统更新做准备，记录100多个标志元素，并生成该车站的虚拟模型，以开发和设计新的标识系统。

 

　　团队必须在封锁期间同时完成两个项目，因此需要协同平台开展远程工作，并保证效率、质量和时效性。工作团队有多种信息共享平台可以选择，但都无法为其提供充分的源数据控制和集成性，不能满足团队的需求。团队意识到，他们需要开放式互连数据环境中的集成建模和可视化技术，以通过实时可视化设计审查，实现设计集成，在新冠疫情限制下生成精确的数字化可交付成果。

 

 

　　NetworkRail对Bentley的应用程序较为熟悉，决定将其用于这两个项目。Nolan表示：“作为我们的通用数据环境计划的一部分，BIM团队开始着手开发和测试在线工具和流程，以在虚拟控制环境中实时查看设计，实现高效的项目交付。”团队选择ProjectWise作为基于云的共享平台，并建立了远程数字化工作流程，得以在实时、跨专业的设计环境中，对图纸和模型进行在线审查和标注，优化问题解决方案。该软件能够与移动应用程序实现数据互用，便于实现与施工管理团队集成，通过为项目团队定制的表单，都加快了数据收集速度，数据质量也得到了提升。

 

　　NetworkRail应用MicroStation和Descartes创建了埃克塞特站的全面的三维模型。在这个无论是视觉层面还是技术层面上都精确无误的模型中，团队使用OpenRailDesigner成功进行了信号观测。由于无法对帕丁顿站现有标志和信号的发布进行现场勘测和审查，团队进行了大范围的激光扫描，并使用Descartes根据点云图像生成数字孪生模型，逼真地呈现了现有的标志和多种信号选项，适应了铁路电气化的要求。团队在互连数据环境中工作，通过ProjectWise平台掌握所有模型和数据，保证了各利益相关方的积极参与，并在员工居家办公的情况下做出了合理的决策。

 

 

　　利用Bentley的集成式BIM应用程序，NetworkRail在短短三天内就生成了埃克塞特站的三维模型，使团队可以在虚拟条件下对车站进行准确勘测。Nolan评价说：“在三天的时间里，我们建立了综合全面的模型，这个模型无论在视觉层面还是技术层面都是非常精确的。如果没有Bentley软件中各种各样的工具来帮我们节省时间的话，这个任务根本不可能如此迅速地完成。”不仅如此，团队还在Descartes中使用数字化工作流程，将处理海量点云数据的时间缩短了一半，团队因此得以提前一个月交付帕丁顿站的数字孪生模型。在虚拟环境中工作还减少了勘测实时铁路网络时可能产生的安全问题，并且让远程协作更加高效。借助Bentley的三维建模和数字孪生技术，NetworkRail证明，即使受到全球疫情限制，他们也能够推动GWEP向前发展，甚至还能提供远超客户和参与方预期的服务。

 

　　Bentley应用程序助力加速了数字模型的成功交付，NRWW团队因此成为NetworkRail内部建立铁路模型时的首选团队，也将在未来的发展计划中扮演不可或缺的角色。帕丁顿站的数字孪生模型已成为整个地区的概念验证，取代了当前常用的实地考察法，提供了远程、准确检查铁路资产的新方法，这对于受新冠肺炎疫情全面影响的其他行业来说也至关重要。该模型不仅满足了团队需求，还提供了数字资产，可以生成极其详细的可视化结果、驾驶员路线学习视频和全面的信号观测信息，从而在未来节省时间和成本。

 

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