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大數據如何成為安全生產“利器”

來源:徐州國投大數據產業發展有限公司   發布時間:2019-06-18

       以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導,深入宣傳貫徹黨的十九大和十九屆二中、三中全會精神,深入學習宣傳習近平總書記關于安全生產的重要論述精神,貫徹落實黨中央、國務院關于安全生產的重大決策部署,牢固樹立安全發展理念,以防范化解重大風險、及時消除安全隱患、有效遏制生產安全事故為目標,增強全民安全生產意識,提升公眾安全素質,推動基層和企業嚴格安全管理,落實安全生產責任,突出重點行業領域問題整改、典型宣傳、隱患曝光和網絡宣傳、知識普及、有獎舉報等內容,開展既有聲勢又有實效的宣傳教育活動,促進安全生產水平提升和安全生產形勢持續穩定好轉,不斷增強人民群眾獲得感、幸福感、安全感,為新中國成立70周年營造良好的安全生產環境。

      信息化一方面加速了安全生產事故信息傳播速度,導致安全生產的被關注度空前高漲,另一方面,也為解決安全生產問題帶來了“利器”——大數據。當前,大數據正以驚人的速度滲透到越來越多的領域,電商、零售商、IT企業等應用大數據的成功案例屢見不鮮。大數據在安全生產中的應用,最基本的功能就是從海量的安全生產數據中尋找事故發生的規律、預測未來,從而對癥下藥,有效遏制事故的發生。同時,大數據在提升安全監管能力和明確安全責任方面也可發揮重要作用。

大數據對安全生產意義非凡

       將大數據用到安全生產中,可提升源頭治理能力,降低事故的發生。

                                                             

      大數據應用可及時準確地發現事故隱患,提升排查治理能力。當前,企業的安全生產隱患排查工作主要靠人力,通過人的專業知識去發現生產中存在的安全隱患。這種方式易受到主觀因素影響,且很難界定安全與危險狀態,可靠性差。通過應用海量數據庫,建立計算機大數據模型,可以對生產過程中的多個參數進行分析比對,從而有效界定事物狀態是否構成安全隱患。美國礦難追責就是大數據在安全生產領域應用的成功案例。2010年美國網民在網上追責過程中,通過對梅西公司下屬的另外一家煤礦魯比煤礦的安全監管、查處等數據進行分析,發現該煤礦同樣岌岌可危,隨時有“引爆”的可能。

        大數據應用可揭示事故規律,為安全決策提供理論支撐。當前,在安全生產管理中,由于缺少有效的分析工具,缺少對事故規律的認識,導致我國對于安全生產主要采取“事后管理”的方式,缺少事前預防,在事故發生后才分析事故原因、追究事故責任、制定防治措施。這種方式存在很大局限性,不能達到從源頭上防止事故的目的。大數據的發展為海量事故數據提供了有效的分析工具。1931年,美國安全工程師海因里希通過分析55萬起工傷事故的發生概率,提出了著名的海因里希“事故金字塔”理論,論證了加強日常安全管理、細節管理對消除不安全行為和不安全狀態的重大作用。將大數據原理運用到安全生產中,通過對海量安全生產事故數據進行分析,分析和查找事故發生的季節性、周期性、關聯性等規律、特征,從而找出事故根源,有針對性地制定預防方案,提升源頭治理能力,降低安全生產事故的發生。


  大數據應用可完善安全生產事故追責制度。從大量的事故調查處理情況可以看出,我國的安全生產事故追責制度還存在許多不完善之處,如事故取證難、事故資料搜集難、責任認定難等。美國大數據下的礦難追責制度給予了很好的啟示。2010年,美國西弗吉尼亞州發生死亡29人的礦難,由于該煤礦的監管記錄保存完整,每條記錄都包括檢查的時間、結果、違反的法律條款、處理的意見、罰款金額、已繳納的金額、煤礦是否申訴等數據項。逾千條的監管記錄為事故追責提供了重要證據,最終事故認定說明煤礦安全健康局無監管失職,出事煤礦所屬公司應承擔主要責任。可見完善的監管、執法數據庫對完善安全生產事故追責制度異常重要。

我國安全生產準備還不充分

  缺少高性能大數據分析工具是各領域應用大數據普遍面臨的問題。 基礎數據準備不充分,數據庫建設亟待完善。第一,雖然我國具備安全監管職責的部門都建有安全生產相關的數據庫,但由于其數據搜集、數據整理等能力的不足,造成數據庫完整性、規范性方面還存在很大缺陷。第二,目前我國建筑、交通、鐵路、民航、民爆和通信行業的安全監管職責在行業管理部門,石化、化工、冶金等其他行業的安全監管職責在安監部門,各部門建立的事故信息、監管信息等數據庫沒有形成統一的標準,為數據銜接造成很大局限。第三,信息化主管部門,在協調數據庫建設和應用,以及先進信息技術推廣和信息化資源配置等方面的作用沒有得到充分發揮。

                                                       



  缺少數據分析工具,信息公開力度不夠。第一,大數據是信息化時代的產物,雖然近年我國在兩化融合促進安全生產、安全生產信息化等方面做了許多工作,也取得了很大的進步,但總體來講我國安全生產信息化水平還較低,多收集少應用、重事后輕事前等問題突出,為大數據的應用帶來了阻礙。第二,缺少高性能大數據分析工具,這也是各領域應用大數據普遍面臨的問題,如果沒有高性能分析工具,大數據的價值就得不到釋放。第三,自“政府信息公開條例”頒布實施以來,安全生產信息公開工作取得了較大突破,但相比美、日等國,我國安全生產的信息公開力度很不夠,特別是在安全監管信息的公開方面。

  人才準備不充分,專業人才不足。大數據是一門新技術,且技術含量較高,大數據建設的每個環節都需要依靠專業人員完成,其關鍵環節數據分析是基于預言建模或未來趨勢分析,傳統的數據分析師并不具備開發預言分析應用程序模型的技能,安全生產領域的相應人才更是少之又少。

安全生產應做好準備迎接大數據

  要在現有基礎上加大力度,特別是做好事故信息和安全監管信息公開。

                                               

  一是完善數據庫,做好數據庫銜接。企業、安監、工信、建筑、交通、民航等具有安全監管職責的部門應做好安全生產相關數據的采集、整理和存儲工作,建立和完善安全生產相關數據庫,包括事故數據庫、監管信息數據庫等。各部門應統一安全生產相關數據庫建設標準,事故數據庫、監管信息數據庫等應做好銜接。信息化主管部門做好相關協調和保障工作,建立部門間協調機制,保障安全生產相關數據的有效應用。

  二是加強安全生產信息化建設,做好信息公開工作。進一步深化兩化融合促進安全生產、安全生產信息化等工作,在物聯網發展專項等資金中加大對安全生產的支撐力度;加強海量數據分析工具的開發和利用,推進大數據價值盡快實現;在現有信息公開的基礎上加大信息公開力度,特別是做好事故信息和安全監管信息的公開,并保障信息的真實可靠。

  三是以人才推動大數據應用進程。設置教學學科,建立大數據相關人才培養計劃;加強與美、日等發達國家之間的人才交流,建立人才合作機制;建立人才引進機制,引進國外高端人才。

     我們以大數據為核心,云計算為基礎,緊密圍繞安全生產監督管理業務,運用物聯網、移動互聯及人工智能等先進技術手段,通過感知數據的統一集中管理、海量信息的智能化處理,構建面向服務的“安全生產智慧大腦”,實現安全生產要素實時監控、事故隱患智能分析、智慧安全管理、應急協同指揮、培訓教育考核一體化的“互聯網 +”大數據管理創新模式,為政府部門監督管理和企業安全生產提供高效實時的智能應用與服務。



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