特種設備安全監管大數據平臺研究

蘇超　容爍

摘 要：特種設備的安全及監管是政府主管部門解決民生問題、社會熱點問題的重要工作，特種設備安全監管大數據平臺的建設是特種設備安全管理戰略發展的需要。特種設備安全監管大數據平臺的建設將強化針對特種設備的監管、檢驗、預測和預警的能力;建設特種設備安全監管大數據平臺可以整合特種設備檢驗、監管、預測和預警等業務。通過物聯網信息采集和大數據分析將實現特種設備隱患的提前預警，可以極大地降低事故發生率。

關鍵詞：安全監管;大數據平臺;物聯網;預警;特種設備;事故發生率

中圖分類號：TP391文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2020）07-00-04

0 引 言

如今特種設備呈現出數量多、種類齊、分布廣等特點，特種設備的安全及監管是政府主管部門解決民生問題、社會熱點問題的重要工作。

以電梯設備為例，由于電梯數量猛增、電梯設備的老化及使用、管理、維護不到位等方面的原因，電梯故障也在逐年增加。利用傳統的監管模式很難對電梯實施有效監管，不能及時有效地處理電梯故障，直接影響乘客生命安全。與此形成鮮明對比的是，電梯監察人員的數量嚴重不足，現有的監管方法有限，面對突發電梯事故的處理措施不夠得當，面對媒體和公眾的質疑，不能提供有效的數據支撐。同時，電梯的管理與使用涉及到多方面的因素，如監管部門、電梯維保單位、電梯使用單位、物業管理單位、業務委員會、街道辦、居委會等多個環節，傳統的監管方式與手段，難以統籌電梯安全管理的各個環節，難以有效解決電梯公共安全難題。所有上述因素都給特種設備的安全及監管帶來很大的困難和挑戰。

因此，借助物聯網、大數據等新興技術手段，建設“特種設備安全監管大數據平臺”，對特種設備各業務工作平臺的數據進行提取、轉換、清晰和呈現，使用易于領導和管理人員直觀理解的表格和圖表等表達方式展現數據有用價值，輔助決策和執法檢查。

1 需求分析

實現全市范圍內特種設備的信息統一監管，準確地對特種設備進行數據采集，實現全市聯網和全市特種設備數據的共享和兼容，并統一使用同一套監管業務系統軟件，以滿足全市特種設備檢驗研究中心和相關監管部門對現有特種設備統一監管。

特種設備安全監管項目功能架構如圖1所示，主要包括：特種設備智能決策分析大數據平臺、特種設備監察業務管理系統、特種設備檢驗業務管理系統、特種設備電梯應急救援管理系統、特種設備電梯物聯網管理系統、數據交換接口管理系統、特種設備使用單位管理系統、特種設備維保單位服務管理系統等業務系統和平臺，特種設備移動監管移動APP。

通過綜合分析特種設備基礎數據、質監監管數據、檢驗業務數據、業主數據、維保數據等等特種設備的大數據，為決策者提供特種設備的統計分析數據，獲得綜合的預警和決策建議，實現大數據的綜合應用。

通過大數據平臺實現綜合業務接口匯接包括兩個核心功能：特種設備的綜合數據接口、特種設備的數據接口規范。通過數據接口實現各個業務系統以及未來新業務系統的數據匯接和共享;通過數據接口規范實現各個業務系統之間的數據無縫匯接，真正實現數據的融合和共享。

通過平臺的信息輸出端針對檢驗單位、監管單位、維保單位、使用單位以及人民群眾等用戶，根據各個用戶不同的權限免費開放和使用特種設備的不同的信息以及信息服務。通過該平臺實現監管部門通過業務管理平臺對維保人員信息全方位監控。使維保人員通過該系統可實時監控業務范圍內的設備狀態信息，可以實現與現場進行交互式溝通。并可以使設備終端實現自動化信息采集，出現異常及時上傳信息，實現設備主動預警，提高自動化程度，減少作業的強度，增加人員調用的效率。主要包括基礎檔案管理、維保任務管理、維保管理、星級評定管理、通知公告管理、現場任務管理、簽到管理、電子地圖、系統維護等功能。

平臺重點強化以下功能要點：

應急處置系統是特種設備安全監管平臺的一個業務系統，通過呼叫中心子系統、特種設備基礎數據、大數據云平臺、決策系統和預案系統等系統功能的綜合應用，結合各類專業人員構成的三級網格化的應急處置及急救網絡，實現特種設備應急救助處置。

通過PC終端（IE瀏覽器）和手機APP終端實現特種設備監管業務管理。通過PC終端（IE瀏覽器）和手機APP終端實現特種設備檢驗業務管理。通過使用單位專用的管理賬號，實現使用單位各類業務的網上申報和網上辦理。通過專用的管理賬號，實現各類特種設備的許可業務員和收費業務的網上申報和網上辦理。通過PC終端（IE瀏覽器）和手機APP終端實現特種設備維保人員和維保企業綜合管理、維保業務管理。

通過該平臺實現監管部門通過業務管理平臺對維保人員信息全方位監控。使維保人員通過該系統可實時監控業務范圍內的設備狀態信息，可以實現與現場進行交互式溝通。并可以使設備終端實現自動化信息采集，出現異常及時上傳信息，實現設備主動預警，提高自動化程度，減少作業的強度，增加人員調用的效率。完全達到整體的提高系統操作效率，和減輕人員勞動強度。

2 平臺總體架構

平臺在總體設計中，創新性地以信息技術為核心。同時云計算、物聯網、大數據和移動互聯技術的迅猛發展為特種設備監管創新提供了良好的技術支撐環境。

（1）以技術支撐創新為基礎。采用云計算技術建設平臺支撐，以物聯網技術采集基礎運行數據，通過公共服務平臺，吸引各類用戶提供更多的數據，促進特種設備監管水平的提高;

（2）以數據為核心促進管理手段創新。不斷收集完善基礎數據和設備運行數據，通過大數據分析手段挖掘數據的內含價值，提高管理公開性和管理的預先報警能力，將重大事故消滅在萌芽之中;

（3）以服務為核心。提高特種設備管理的透明度，通過移動互聯網技術，開發手機客戶端應用根據不同權限查詢特種設備運行、管理、監測等多種信息，同時及時發布政府在特種設備管理方面的工作狀態，提高公眾的社會滿意度。

平臺整體結構如圖2所示。

基于物聯網和大數據技術的特種設備安全監察系統運用了先進綜合的信息技術，符合國家安全生產和特種設備安全監察規定，可以有效實現設備安全狀態、設備能效、設備檢驗狀況、設備維保狀況、操作人員資質等與特種設備緊密相關的設備使用情況及從業人員的實時數據監控，從而實現設備故障預警、事故預警、事故責任追溯、事故應急救援指揮等特種設備安全及生產安全責任追溯與事故處理，為特種設備安全監察和安全生產提供了可靠的數據依據和有效的監控手段，可有助于降低事故率。

2.1 平臺總體功能框架

特種設備安全監管大數據平臺按照行政區域和管理業務劃分，主要包括區縣前端子系統、業務系統、核心數據分析層、硬件支撐系統以及系統通用接口平臺。

區縣前端子系統包括特種設備監管業務系統、監管業務終端APP、特種設備檢驗業務系統、特種業務終端APP、應急處置呼叫中心系統、應急終端報警子系統、應急處理輔助子系統、維保數據服務系統、維保數據終端APP。

業務系統包括各個區縣的監管業務系統、檢驗業務系統、應急處置系統、維保業務系統。

核心數據分析層包括數據庫和數據綜合管理平臺;硬件支撐系統包括服務器、存儲、網絡等硬件設備，數據庫、操作系統等軟件平臺。

特種設備安全監管大數據云平臺業務功能架構如圖3所示。

特種設備安全監管大數據云平臺由特種設備智能決策分析平臺、特種設備監察業務管理系統、特種設備檢驗業務管理系統、特種設備電梯應急救援管理系統、特種設備電梯物聯網管理系統、數據交換接口管理系統、特種設備使用單位管理系統、特種設備維保單位服務管理系統構成。平臺不僅實現對大數據平臺的實時監控，而且還實現標準的業務系統和相關服務。

2.2 特種設備大數據架構

本平臺所采用的特種設備大數據架構共有5個部分，如圖4所示，分別為數據采集層、數據存儲與集成層、數據建模層、數據處理層和數據交互應用層。

（1）數據采集。以特種設備傳感器為主要采集工具，結合RFID、二維碼、監測終端、人機交互、智能終端等手段采集制造領域多源、異構數據信息，并通過互聯網或現場總線等技術實現源數據的實時準確傳輸。首次采集獲得的源數據是多維異構的，為避免噪音或干擾項給后期分析帶來困難，須執行同構化預處理，包括數據清洗、數據交換和數據歸約。

（2）數據存儲與集成。包括分布式存儲技術、元數據技

術、標識技術、數據集成技術。存儲技術主要采用大數據分布式云存儲的技術，將預處理后的數據有效存儲在性能和容量都能線性擴展的分布式數據庫中;元數據技術包括對設備信息、設備狀態、設備業務數據等進行定義和規范化;標識技術包括分配與注冊、編碼分發與測試管理、存儲與編碼規范、解析機制等;數據集成技術，主要指面向特種設備數據的集成，包括業務數據、設備運行數據、設備監控數據與系統操作數據、實時反饋數據、產品檢驗檢測數據等等集成與貫通。通過數據集成技術，不僅要做到數據的采集、清洗、轉換、讀取，更要做到數據寫入控制（即對設備裝備通過數據進行遠程操作）。

（3）數據建模。包括對特種設備物聯數據、生產經營過程數據、外部互聯網相關數據的建模方法和技術。對無法基于傳統建模方法建立生產優化模型的相關工序建立特征模型，基于設備運行歷史數據、實時數據及相關業務數據，采用聚類、分類、規則挖掘等數據挖掘方法及預測機制建立多類基于數據的工業過程優化特征模型。

（4）數據處理。在傳統數據挖掘的基礎上，結合新興的云計算、Hadoop、專家系統等對同構數據執行高效準確地分析運算，包括大數據處理技術、通用處理算法和工業領域專用算法。

（5）數據交互應用。對經處理、分析運算后的數據，通過可視化技術，包括大數據可視化技術和3D工業場景可視化技術。可視化技術將數據分析結果，以更為直觀簡潔的方式展示出來，易于用戶理解分析，提高決策效率;企業管理和生產管理等傳統工業軟件與大數據技術結合，通過對設備、用戶、市場等數據的分析，提升場景可視化能力，實現對用戶行為和市場需求的預測和判斷。結合智能決策技術，進而實現數據輔助生產制造決策的價值。

特種設備大數據涉及的關鍵技術，包括采集技術、元數據技術、標識技術、分布式存儲技術、數據處理技術（大數據處理基礎算法、工業領域專用算法）、可視化技術（大數據可視化、工業場景可視化）等。其中，采集技術、元數據技術、標識技術是基礎;分布式文件系統為其提供數據存儲架構;分布式數據庫便于數據管理，同時提供高效的訪問速度;Map Reduce等技術對異構數據進行分析處理，最后利用可視化技術形象生動地呈現給用戶。

特種設備大數據平臺涵蓋了IT網絡架構和云計算基礎架構等基礎設施，專家庫、知識庫、業務需求庫等資源，及安全、隱私等管理功能，除此之外，還包含關聯工業大數據實際應用的三方面角色，即數據提供方、數據服務消費方、數據服務合作方，如圖5所示。

數據提供方是能提供三大類主要數據來源的角色，包括物聯網、互聯網、業務軟件、設備生產廠家等等多類對象，以及業務活動、操作行為、設備運行、物聯網和互聯網運行等多種活動，多類對象的多種活動產生的數據都將通過特種設備大數據平臺直接或間接地提供給數據消費方。

數據服務消費方，是在特種設備大數據的五大應用場景中，利用目標數據，有目的地進行設計、生產、制造、服務提供、個性化定制等活動的角色，直接或間接地從數據提供方處獲得數據，并進行加工處理，以達到特定的目標。

數據服務合作方主要服務于數據提供方和數據消費方，為雙方中的角色主體提供其所需要的技術支持、軟硬件支持、智能決策的支持等。主要包括業務軟件數據、網絡提供商、大數據技術供應商、服務提供商、組織機構、專家學者等等角色，根據雙方的需求提供相應針對性服務。

3 結 語

特種設備安全監管大數據平臺可以有效地實現特種設備智能化監管，也是優化和提高政府服務效率、降低行政管理成本、提升特種設備監管信息化整體水平的必由之路。通過特種設備安全監管大數據平臺，采用先進實用的信息技術手段和方法，能夠更好、更快地提升應急救援的整體服務能力和水平。

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