陳建飛 王華永 付曉寧
隨著物聯網技術和通訊手段的日益改善,智慧工地的概念已深入人心,借助于物聯網RFID技術,目前建筑工地可較方便地實現人員考勤、車輛出入等信息記載。借助于計算機和傳感器等設備,建筑設備的運行狀態也可及時傳入管理系統,極大地方便了遠程管理人員的信息查看和共享,著重對智慧工地的日常管理平臺等措施進行了較為詳細和系統地討論,但是建筑工地的智能化趨勢要求管理人員既要對工地的過去、現在有著較為清晰的認識,也要有效防控將來可能發生的風險。
本文以構建智慧工地安全預知管理系統為目標,綜合考慮人員的日常勞動情況、設備的運行狀況和天氣的異常變化等,建立數學模型,對歷史數據進行關聯性分析,對人員和設備的未來趨勢預測,使管理人員能夠對下一步可能發生的風險做出相應針對性預防措施,減少安全事故的發生。
人員基本信息采集是做好智慧工地人員管理的第一步,在人員身份管理中,以參與施工工作人員的身份證號為唯一標識碼,并將其它重要信息也記錄在管理系統當中,其中包括勞動者的工種類型,所屬勞務公司名稱、年齡、性別、健康信息(血壓、既往病史、傳染病等),工種從業資格、緊急聯系人等。這些信息的調取都可通過與之綁定的安全帽RFID碼作為后面信息調取、查詢和修改的識別碼,該識別碼可以通過無接觸讀寫器在一定距離內進行解析,相關人員的其他個人信息可以通過這一方式被實時調取和查看。
確保人員安全始終是建筑工地管理的重要任務。在施工現場,安全管理人員可以通過手持的RFID讀寫器,對施工參與人員的身份進行識別,實時拍取違規照片同時對其違章違紀行為進行描述,并即時傳輸至數據中心進行記錄,形成“云端工人誠信檔案”,系統會對人員違規信息進行分類統計,并發出預警提示。管理人員可通過平臺數據分析的結果,對違規違紀人員采取有針對性的教育或個別談話,或根據其違規次數采取清退出場等措施,有效杜絕人的不安全行為引發的安全事故。同時根據分包單位人員流動、違規情況,可以判斷分包單位的安全管控水平,在企業后續招標過程中作為選擇的參考依據。
另外,由于勞動人員的工作種類不同,工地可能需要對某些勞動人員的活動區域進行限制,這可以結合信息化技術空間定位系統,對特殊人員的活動區域進行限制,當人員活動超出其限定區域或進入禁止區域時,信息化系統能夠進行及時報警,對該人員的活動進行勸阻。
隨著科技的發展,建筑工地為了提高施工效率,不斷引進一些大型機械設備,常見的設備包括塔吊、電梯、爬架、升降機等。這些大型設備通常是以租賃的形式,甚至設備的操作者也是由租賃方提供,這在很大程度上增加了項目管理人員設備運營、維護的監督難度。
管理缺位和設備日常維護不到位往往是導致重大安全事故的重要原因。因此,智慧工地安全預知管理系統必須將各種重要設備的日常運行狀態、保養維護、拆卸安裝、操作人員的工作狀態進行記錄和監管。一方面建立多方位設備運行狀態監控系統,搜集和分析運行過程當中的報警信息,并對設備維護和保養日期進行嚴格登記,當設備即將達到一個保養維護周期時,管理系統自動發出警報,提示管理人員督促設備運營人員做好保養。另外,引入人臉識別管理系統,對設備操作人員實行嚴格的資格審查,無資格人員不得進行設備運行操作,通過信息化設備,提高塔式起重機監管水平,有效避免事故發生;另一方面,將項目需求計劃、方案編審批、交底、設備進場、安裝、檢測、巡檢、維保、拆除等每個過程清單化,建立大型設備全流程監管平臺,依據安全責任清單,制定大型設備施工全過程的監督流程,明確每個環節的責任人,責任人在施工過程中將相關影像資料及時上傳到平臺,形成大型設備安全管理數據庫。通過人的管理,實現塔式起重機全流程的可視化管理,確保每個過程都具有可追溯性,同時督促全員履職,從企業總部到項目基層,真正實現危大工程人人參與,齊抓共管。
建筑工地人員常處于露天、高空或者隧道、地下等作業環境,容易受到高低溫、滲水塌方、泥石流、地震等惡劣天氣和地質災害的影響,引發安全事故。在構建安全管理系統時要充分考慮這些因素,運用傳感器將風速、溫度、降雨、滲漏水等數據及時傳進管理系統,并結合適當的數學模型對這些數據的演變趨勢,進行時間序列上的分析和預測,運用統計學、數學、大數據、神經網絡等模型技術,對將要出現的極端天氣或者地質災害進行及時報警,提醒管理人員及時做好場地人員的設備停止運行、人員撤離等安全措施,當人員撤離警報發出后,管理人員要及時關注通過RFID讀寫器閘機記錄進出場地人員情況,尋找和督促未撤離人員及時離開,做到人員零傷亡。
項目進度計劃管理,在項目管理中有著非常重要的決定性地位。在智慧工地的管理系統中,應該事先按階段錄入工程進展計劃,后期的實際工程進展情況和相應的資金使用應及時傳入智慧管理系統。當工程進展和資金使用明顯與計劃偏離較大時,智慧管理系統應該能夠及時提醒有關人員進行現場查看,科學合理推進工程施工進度和現場過量剩余物資的及時使用,并對資金使用用途進行及時監管和追查。管理人員看到工程施工和計劃明顯不符合時,應分析其背后延工原因,反向查驗是否有安全管理和施工質量重大問題,從而提高施工的安全管理水平。
前面我們通過一些管理系統主要對人員、設備和天氣、施工進度等情況進行及時的數據采集和簡單預測,但是智慧工地更應該突出安全預知的效果,需要對歷史數據進行不斷的分析和推理,結合統計學上聚類和相關性分析、機器學習等知識建立一套相對完善的管理系統。對項目管理者提出具有統計學意義上的大數據分析結果,以期做好重點防范措施,并盡量做好全面防護,最大可能降低安全事故的發生率。由于工地施工情況的復雜性、數據的多樣性,而系統本身由于受到數據采集的局限性,也不可能做到全面的智能化,管理人員的責任心和較強的管理、業務技能,勞動者的規范操作應貫穿項目始終,確保人員和設備安全。
通過智慧工地安全預知管理系統構建,研發一套高水平的智能化安全管理系統軟件,形成一套高效采集、分析集成系統,解決信息孤島的問題,利用人工智能、互聯網、物聯網、云計算、大數據等信息技術手段,建立智能化安全數據模型,分析不同施工階段安全風險隱患的發展趨勢,提前預測現場安全風險隱患,事先控制。全面實現“了解”工地過去的安全問題,“清楚”工地的安全現狀,“預知”工地未來可能發生的安全風險隱患,對已發生或可能發生的各類問題,有科學的決策和應對方案等“智慧工地”發展目標,由傳統的被動防護向主動防護轉變,全面落實“安全第一、預防為主、綜合治理”的安全方針,進而提高作業現場的安全管理能力,達到安全“智慧工地”建設的高級階段。