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平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

2019-02-26    來源:多智時(shí)代

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平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用作者: 李紅臣   大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,為平安生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、隱患排查、執(zhí)法檢查、事故調(diào)查和決策分析等業(yè)務(wù)提供了支持。本文主要介紹了平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的觀念、分類、應(yīng)用案例、存在的問題和未來的應(yīng)用方向。

信息技能與經(jīng)濟(jì)社會(huì)的融合引發(fā)了數(shù)據(jù)迅猛增長,數(shù)據(jù)逐步成為與土地、物質(zhì)和能源同等重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源,日益對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、社會(huì)生產(chǎn)生活和國家治理產(chǎn)生重要影響。大數(shù)據(jù)(Big data),或稱巨量資料,是指由數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型眾多的數(shù)據(jù)所構(gòu)成的數(shù)據(jù)聚集,必須通過特殊化處理分析,才能變成有規(guī)律、可預(yù)測(cè)的信息服務(wù)能力。具有容量大、類型多、存取速度快、應(yīng)用價(jià)值高等特征。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,政府平安監(jiān)管部門、企業(yè)或者其他機(jī)構(gòu)通過對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中海量、無序的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,歸納數(shù)據(jù)的規(guī)律,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值,為平安生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、隱患排查、執(zhí)法檢查、事故調(diào)查和決策分析等業(yè)務(wù)提供支持,平安生產(chǎn)逐步步入大數(shù)據(jù)時(shí)代。

平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)特征

平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的子集,是信息技能與平安生家當(dāng)務(wù)融合過程中變成的海量數(shù)據(jù)。通過對(duì)這些海量數(shù)據(jù)的分析,發(fā)現(xiàn)潛在隱患、評(píng)估平安風(fēng)險(xiǎn)、尋找事故規(guī)律、追溯事故原因,實(shí)現(xiàn)平安生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管理和事故預(yù)防。

平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)除了具有大數(shù)據(jù)的一般特點(diǎn)之外,還具有以下3項(xiàng)特征。

數(shù)據(jù)分散

平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)主要存儲(chǔ)在生產(chǎn)經(jīng)營單位、政府平安監(jiān)管監(jiān)察機(jī)構(gòu)、技能服務(wù)機(jī)構(gòu)(從事平安評(píng)價(jià)、文化宣傳、教育培訓(xùn)、檢測(cè)檢驗(yàn)、產(chǎn)品研發(fā)等事務(wù)的機(jī)構(gòu))、社會(huì)公眾(如網(wǎng)站、論壇、社交網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)),這些數(shù)據(jù)融合困難,信息孤島現(xiàn)象普遍存在。

數(shù)據(jù)邊界模糊

平安生產(chǎn)涉及眾多行業(yè)領(lǐng)域,面廣復(fù)雜,如何界定平安生產(chǎn)數(shù)據(jù)較為困難。在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中,企業(yè)經(jīng)營管理、工藝技能和平安生產(chǎn)親密相關(guān),平安生產(chǎn)數(shù)據(jù)定義模糊,尤其是涉及到企業(yè)商業(yè)秘密時(shí),平安生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集就更加困難。

數(shù)據(jù)效用時(shí)間短

企業(yè)平安生產(chǎn)監(jiān)測(cè)、視頻圖像等數(shù)據(jù)效用時(shí)間短,比如煤與瓦斯突出、沖擊地壓等動(dòng)力災(zāi)害演化規(guī)律不清,瞬時(shí)突發(fā),瓦斯突出、礦震、礦壓監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)效用時(shí)間很短。相比于金融、社交、物流、零售等大數(shù)據(jù),平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)價(jià)值密度更低,比如在低瓦斯礦井下,瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)長期不變。

平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

國家平安監(jiān)管總局積極推動(dòng)平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,組織研發(fā)團(tuán)隊(duì)開展平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)與試用事務(wù)。選取了NoSQL(非關(guān)系型)數(shù)據(jù)庫、MapReduce計(jì)算框架、HDFS高本能分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)、圖計(jì)算、語義分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能識(shí)別、毫秒級(jí)索引查詢分析和實(shí)時(shí)處理等技能,初步建設(shè)了平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。開發(fā)了集地圖導(dǎo)航與圖表相聯(lián)合,靜態(tài)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警與多維度關(guān)聯(lián)相聯(lián)合的事故鉆取分析、事故發(fā)生規(guī)律與致因挖掘、事故預(yù)測(cè)預(yù)判和風(fēng)險(xiǎn)防控于一體的大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng),具有事故統(tǒng)計(jì)分析、隱患分析、遠(yuǎn)程執(zhí)法巡查、態(tài)勢(shì)分析、平安研判、輿情熱點(diǎn)分析和決策服務(wù)等功能。

下面,大略介紹平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的兩個(gè)應(yīng)用案例。

平安生產(chǎn)互聯(lián)網(wǎng)輿情分析

平安生產(chǎn)輿情具有負(fù)向性、突發(fā)性、情緒化與非理性、主觀性和去中心化等特點(diǎn),這些輿情信息會(huì)直接或者間接地影響平安生產(chǎn)事務(wù)。大數(shù)據(jù)給輿情監(jiān)測(cè)和分析方式帶來了變革。

使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技能定期從互聯(lián)網(wǎng)上采集平安生產(chǎn)輿情信息,進(jìn)行預(yù)處理后分類管理,建立平安生產(chǎn)輿情大數(shù)據(jù)。能夠使用智能語義分析、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)分析技能對(duì)輿情趨勢(shì)、等級(jí)、影響程度長進(jìn)行分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)平安生產(chǎn)輿情的監(jiān)測(cè)分析、判斷平安生產(chǎn)事務(wù)的潛在影響和風(fēng)險(xiǎn)、確定輿情的等級(jí)和影響程度。

平安生產(chǎn)事故規(guī)律分析

最初建立平安生產(chǎn)事故大數(shù)據(jù),應(yīng)用大數(shù)據(jù)技能分析事故原因,挖掘事故規(guī)律。例如,通過地域性分析,發(fā)現(xiàn)山西、湖南、重慶為煤礦事故多發(fā)地區(qū),黑龍江發(fā)生重大事故起數(shù)較多,據(jù)此,應(yīng)加強(qiáng)對(duì)這些地區(qū)的平安監(jiān)管監(jiān)察事務(wù);通過事故統(tǒng)計(jì)分析,可知頂板、瓦斯、運(yùn)輸為煤礦事故的主要類別,因此要求煤礦加強(qiáng)對(duì)這些事故類型的預(yù)防;對(duì)災(zāi)害傷亡模型進(jìn)行回歸分析得出傷亡模型,傷亡人數(shù)逐步削減,證明平安生產(chǎn)局勢(shì)趨向好轉(zhuǎn)。

應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技能能夠進(jìn)行平安生產(chǎn)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè),根據(jù)結(jié)果采取相應(yīng)的預(yù)防措施削減事故發(fā)生,提高事故風(fēng)險(xiǎn)防控能力。

平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的問題

當(dāng)前,平安生產(chǎn)信息化還很落后,成功的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例還很少,主要存在以下問題:

一是平安生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集機(jī)制和手段不健全,有些平安生產(chǎn)數(shù)據(jù)難以采集或者采集的稻薟蛔既貳⒉煌暾。平安生產(chǎn)數(shù)據(jù)不規(guī)范,融合難,質(zhì)量差。

二是企業(yè)由于信息平安、商業(yè)秘密保護(hù)等多種原因,不愿意開放共享自身的平安生產(chǎn)數(shù)據(jù)。

三是適用于平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析的算法、模型研討不深入、不成熟,平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值點(diǎn)還沒有全部發(fā)掘,業(yè)務(wù)需要進(jìn)一步研討。平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)是一個(gè)漸進(jìn)的持續(xù)過程,需要不時(shí)開發(fā)完善。

平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用方向

平安生產(chǎn)隱患排查

通過人工方式很難完全排查企業(yè)存在的隱患,特別是對(duì)于有隱蔽性的隱患,需要排查者具有較強(qiáng)的專業(yè)知識(shí)。這種方式易受主觀因素影響,而且很難界定平安與危險(xiǎn)狀態(tài),隱患排查效果差。應(yīng)用大數(shù)據(jù)可以準(zhǔn)時(shí)、正確地發(fā)現(xiàn)隱患,提高企業(yè)隱患排查能力。

美國平安工程師海因里希通過分析55萬起工傷事故發(fā)生的幾率,提出了著名的“1∶29∶300平安法則”。這個(gè)法則告訴人們,每一同重傷或死亡事故,背后必定發(fā)生了300件無傷害事件,也便是潛在的隱患,這些無傷害事件往往被人們忽略了。

采集企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中人、物、環(huán)境的監(jiān)測(cè)信息和平安生產(chǎn)管理信息,建立企業(yè)平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)。利用圖像識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊數(shù)學(xué)等算法,建立隱患診斷大數(shù)據(jù)模型,通過對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)參數(shù)分析比對(duì),發(fā)現(xiàn)人的不平安行為、物的不平安狀態(tài)、環(huán)境的不平安條件和管理缺陷,從而界定是否構(gòu)成隱患。   平安生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管理

建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估目標(biāo)體系,通過專家獨(dú)立打分的方法能夠評(píng)估企業(yè)平安生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。然而,這種方法主觀性強(qiáng),而且多是使用靜態(tài)數(shù)據(jù)評(píng)估企業(yè)平安生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)用大數(shù)據(jù)能夠動(dòng)態(tài)評(píng)估企業(yè)平安生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

最初,構(gòu)建企業(yè)平安生產(chǎn)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型和風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),采集企業(yè)各類平安生產(chǎn)數(shù)據(jù)作為模型輸入,根據(jù)算法計(jì)算出企業(yè)平安生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。融合區(qū)域、行業(yè)或者全國企業(yè)平安生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù),建立區(qū)域性平安生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。平安生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)能夠用紅、橙、黃、綠、藍(lán)等不同的顏色表示,通過地理信息系統(tǒng)在地圖上可視化展示。建立平安生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制,促進(jìn)平安生產(chǎn)監(jiān)管監(jiān)察的精細(xì)化和精準(zhǔn)化。

突出預(yù)防為主,強(qiáng)化信息技能對(duì)平安生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與管理的支撐保障,督促企業(yè)落實(shí)主體責(zé)任,提升源頭治理能力,降低平安生產(chǎn)事故的發(fā)生。

事故調(diào)查

大數(shù)據(jù)用于平安生產(chǎn)事故調(diào)查也是一個(gè)主要方向。建立平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù),記錄企業(yè)平安生產(chǎn)基礎(chǔ)信息、管理臺(tái)賬、隱患排查信息、監(jiān)測(cè)監(jiān)控信息、執(zhí)法檢查等信息。事故發(fā)生后,調(diào)查組能夠φ廡┦據(jù)進(jìn)行取證,從而分析事故發(fā)生原因,認(rèn)定事故責(zé)任。2010年,美國西弗吉尼亞州發(fā)生死亡29人的礦難,由于該煤礦的監(jiān)管記錄保存完整,每條記錄都包括檢查的時(shí)間、結(jié)果、違反的法律條款、處理的意見、罰款金額、已繳納的金額、煤礦是否申訴等數(shù)據(jù)項(xiàng)。逾千條的監(jiān)管記錄為事故追責(zé)提供了重要證據(jù),最后事故認(rèn)定礦山平安與健康局無監(jiān)管失職,煤礦所屬公司承擔(dān)主要責(zé)任。

平安生產(chǎn)監(jiān)管監(jiān)察

平安生產(chǎn)監(jiān)管監(jiān)察機(jī)構(gòu)應(yīng)用大數(shù)據(jù)能夠更加有效地開展事務(wù),是“智慧安監(jiān)”的發(fā)展方向,應(yīng)用點(diǎn)包括:

1.大數(shù)據(jù)應(yīng)用于平安生產(chǎn)行政許可業(yè)務(wù)

政府平安監(jiān)管監(jiān)察機(jī)構(gòu)收到某個(gè)企業(yè)平安生產(chǎn)許可證延期(或換發(fā))業(yè)務(wù),分析企業(yè)平安管理、風(fēng)險(xiǎn)、事故、信用、標(biāo)準(zhǔn)化、隱患排查等數(shù)據(jù),依法判斷是否核準(zhǔn)企業(yè)平安生產(chǎn)許可申請(qǐng)。

2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用于日常平安監(jiān)管監(jiān)察業(yè)務(wù)

平安監(jiān)管監(jiān)察機(jī)構(gòu)在日常監(jiān)管監(jiān)察事務(wù)中,通過分析企業(yè)平安管理、風(fēng)險(xiǎn)、事故、執(zhí)法、信用等數(shù)據(jù),對(duì)企業(yè)實(shí)行分類監(jiān)管監(jiān)察,提高平安監(jiān)管監(jiān)察事務(wù)的效能。

3.大數(shù)據(jù)應(yīng)用于平安生產(chǎn)執(zhí)法

平安監(jiān)管監(jiān)察機(jī)構(gòu)通過分析企業(yè)平安管理、風(fēng)險(xiǎn)、事故、執(zhí)法、信用、投訴舉報(bào)等數(shù)據(jù),制定更加有針對(duì)性的執(zhí)法打算,提高執(zhí)法效率。

平安生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還有很多,如平安產(chǎn)品交易、平安生產(chǎn)服務(wù)、應(yīng)急管理等等。大數(shù)據(jù)對(duì)平安生產(chǎn)意義非凡,有助于提升事故防控預(yù)警能力和平安生產(chǎn)綜合治理能力,加強(qiáng)平安生產(chǎn)源頭治理,有效遏制重特大事故發(fā)生。

編輯 韓 穎

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