EN 50716:2023
对铁路数字化的影响
EN 50716:2023标准是铁路行业
持续数字化转型的一个重要里程碑。
它为现代铁路系统的开发和维护提
供了一个坚实的框架。
（图片：在 Pixabay 上免费授权）
现代技术，如人工智能（AI）和机器学习（ML）算法，提供了更准确的预测和自适应反应机制。数字孪生，即物理铁路设施的虚拟复制品，可以模拟和分析真实条件，从而优化列车调度、基础设施的维护和管理工作，并提前预防故障的发生。此外，数字化转型还通过减少能源消耗和排放，为可持续发展目标做出了贡献。同时，移动应用和在线平台等数字平台为乘客提供实时信息、无缝票务解决方案和个性化的旅行体验，从而提高了客户满意度和运营效率。
网络安全
网络安全在这个市场中扮演着至关重要的角色。铁路系统的网络安全通用软件标准IEC 62443提供了一个系统且严格的方法，并也在其他行业中得到了应用。此外，新的技术规范CLC/TS 50701:2023（目前正在制定为国际标准IEC 63452）为铁路部门的网络安全提供了要求和建议。无论是在列车上还是在轨道侧的基础设施中使用软件，能够向铁路部门证明其强大的可靠性和系统完整性，才能在铁路市场上取得成功。
EN 50716:2023标准
EN 50716:2023标准对于确保铁路软件的安全性和可靠性至关重要。功能安全标准，如EN 50128（铁路应用—电信、信号和数据处理系统—铁路控制和监控系统软件）对于此方面具有重要意义。欧洲功能安全标准EN 50716:2023（铁路应用—软件开发的要求）由欧洲电工标准化委员会（CENELEC）于2023年10月30日批准，并取代了EN 50128。
EN 50716:2023标准支持引入迭代开发生命周期模型。迭代方法，如Scrum项目管理，将跨职能的团队聚集在一起，他们致力于共同的产品愿景和目标，同时强调在提供解决方案时的开放性和透明度。
DevOps通过自动化供应链和优化流程，为开发团队在改进迭代工作流程方面提供了重要支持。此外，持续集成（CI）也发挥着关键作用，它允许开发人员将他们的代码更改集成到一个共同的存储库中。已经引入迭代方法（如DevOps和CI）的开发团队发现，他们可以更准确地预测软件交付时间，并在应对需求和设计变化时表现出更大的灵活性。值得注意的是，质量保障问题报告和客户支持票据的数量显著减少，这降低了测试和开发成本，提高了产品质量，并加快了产品上市时间。
在合理化软件开发过程中，
值得考虑采用CI/CD管道。
EN 50716:2023标准通过引用建模语言（如统一建模语言UML和系统建模语言SysML）来阐明和扩展建模的可能性。这些工具通过在高层次上抽象实现、设计和系统细节，帮助应对复杂性，从而提高了对软件和系统工程项目更清晰的理解、更有效的沟通和更好的管理。
使用SysML图表（例如，块定义图表或内部块图表），开发人员可以定义系统和其外部参与者，并设计内部子系统或块，包括端口和接口。一旦系统工程师熟悉了建模，他就可以添加行为图表，并执行建模的系统，以便在开发过程的早期阶段验证设计。然后，SysML模型可以传递给软件开发团队，他们将进一步定义实现类，添加功能，并通过UML图表（如状态图表和活动图表）确定行为。可以从图表中生成可执行的代码，并且可以动画执行状态图表、活动图表和序列图表，以可视化显示代码活动。
建模不仅非常高效，而且在重用性方面具有很高的投资回报率：开发人员可以配置模型，以便为另一个操作系统、目标硬件、编译器、编程语言等生成可执行的代码，而无需对设计进行任何更改。
将 AI 和 ML
集成到铁路系统中
EN 50716:2023标准还强调了在铁路系统中整合AI和ML（特别是ML）的重要性。由于ML算法会随着时间的推移而提高其性能，而无需显式编程，因此对其进行测试或验证会更加困难，因为训练数据可能无法完全代表所有可能的输入状态。尽管如此，ML应用仍必须满足分配的安全完整性等级（SIL），并根据EN 50716:2023标准的要求进行开发，并解决该标准提出的以下四个ML挑战：
-
确保训练数据的充分性、完整性和准确性； -
验证训练后的软件； -
验证受保护的功能； -
防御敌手攻击，并纳入因果论证，以排除缺失的关联。
企业可以利用现代技术来应对验证和验证方面的挑战。根据EN 50716:2023标准，目前正在积极研究经过验证的方法。
铁路系统的复杂要求
EN 50716:2023标准是铁路行业持续数字化转型的一个重要里程碑。它为现代铁路系统的开发和维护提供了一个坚实的框架，并将继续在推动创新和维持功能安全和可靠性标准方面发挥关键作用。其应用表明了对采用新技术以应对现代铁路系统的复杂要求，并确保铁路交通更加安全、高效和可持续的承诺。
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