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淺談大數據在油田車輛單位中的應用

2020-12-23 14:38:03王爽
裝備維修技術 2020年13期
關鍵詞:大數據

摘要:本文根據車輛運輸環境、運輸行業特點、企業自身情況以及駕駛員的整體素質等因素構建出一套汽車運輸安全管理影響因素的指標系統。全面地分析探討了各影響因素間的關系,同時對各因素間的綜合影響水平等進行了研究,并針對如何提升汽車運輸安全管理水平和質量提出了具體的措施。對大數據驅動的智能交通系統進行了研究,從系統底層的傳感技術與數據采集、核心層的數據挖掘方法與流程、上層的各類應用這3個層次對大數據驅動的智能交通系統。

關鍵詞: 油田車輛;大數據;智能交通

引言:隨著大數據、物聯網時代的到來,如何有效地挖掘數據、利用數據,進而形成高效的、精準的決策依據是當前信息化發展的必然趨勢。

目前,遼河油田車輛服務中心下屬11個大隊的經營管理數據和生產運行數據依賴于數據統計人員手工處理并制作報表,極少數數據存放于部分管理系統中,無法實時有效的對經營、運行場景進行多維度分析。如何利用這些數據財富,使管理者迅速得到計算結果,快速提出精確的決策分析是當前車輛管理面臨的痛點。隨著大數據和云計算技術的不斷發展,數據處理速度與數據當量已發生根本改變。數據可視化和云計算技術使領導者能夠在大量數據面前,隨時隨地的迅速取得關心的數據處理結果,及時、有效的做出精準經營決策能力。

如今在實際工作過程中,對個性化的數據統計、分析、預警工作全部基于系統或手工EXECL中的基礎數據由人工完成,報表數據的準確性取決于管理人員的電腦操作水平。并且,各類報表繁雜且視覺效果不佳,很難提煉出經營管理關注點。隨著時間推移,數據量逐步增大,對車輛調派、運行、油量消耗、維修頻率、經營指標、單車核算等參數的計算、預警工作量非常巨大。通過大數據及云計算技術,對車輛管理數據進行獲取、清洗、建模、互動式數據可視化,快速將數據轉化為見解。釋放大量勞動力(解決機關管理人員不足的問題)的同時,保證領導層精確決策的數據支持。

正文:油田車輛管理企業重視科技創新和研發,引領數字化轉型,逐步從提供產品服務向提供平臺標準方面轉化。現推出車聯網數據模型大數據平臺實時監測系統。

1.興油特車大隊車聯網數據模型實時監測系統,對以往事故進行數據分析,大數據統計,對駕駛員分類分級,從年齡、職業健康體檢狀況,身體及精神狀況、家庭狀況,進行統計,錄入數據庫,對數據進行分析,得出結論,從而預測事故趨勢。重點車型分類進行篩查,實現交通安全監控領域數據庫分析系統,該系統構建了智能交通系統的層次框架。

1.1傳感器技術,作為物聯網系統中的重要組成部分,從技術驅動轉變為數據驅動。

1.2采集核心的數據。

1.3大數據驅動的智能交通系統的體系框架,將智能交通系統分為6個模塊,自底向上分別是感知對象、全面感知、網絡通信、中心平臺、綜合服務和服務對象。

1.4基于車聯網大數據的智能交通系統,重點分析智能駕駛行為分析子系統、智能行車子系統、智能道路子系統三個應用子系統的設計及具體應用,并預測基于車聯網大數據的智能交通系統發展趨勢,為車聯網大數據技術在駕駛者、車輛、道路各個要素上的應用提供了切實可行的解決方案。

2.大數據驅動的智能交通系統架構中,感知對象、全面感知、網絡通信這3個模塊構成智能交通系統的基礎設施層,完成對交通數據的采集任務。感知對象包括人們關注的出行個體、車輛、道路、停車場等交通主體與交通環境;全面感知技術采用豐富多樣的傳感器對感知對象進行全方位監控與數據采集;網絡通信技術將采集到的數據匯集、上傳至中心平臺。中心平臺是智能交通系統的核心部分,完成數據存儲、共享、挖掘等任務。中心平臺與云技術緊密結合,通過云存儲解決交通數據的海量存儲問題,通過云計算解決海量數據的計算效率問題。

3.智能交通系統,結合防御性駕駛技術,對偏離軌跡系統會自動報警,智能系統對抽煙接打電話等行為會檢測上傳,每周每月每季度在什么時間節點發生偏離,什么時候出現疲勞駕駛,進行數據分析,根據數據分析結果進行監管。

4. 建立大數據可視化平臺,實施數據處理云架構建設,對車輛管理數據進行建模分析,開發數據可視化控件,設計數據可視化展示報表。大數據技術應能實現數據可視化,搭建云處理平臺,數據同步信息管理系統數據更新,兼容手機、IPAD、筆記本等多種操作系統。能夠實現以下目標:

4.1使單車成本核算準確、直接、一目了然,便于大隊成本控制,提高精細化管理水平。

4.2準確顯示車輛、駕駛員實時信息便于生產組織系統的科學化運行。

4.3實現所有運行車輛的安全監控。

利用大數據、云計算技術實現大了數據可視化平臺,實現互動式數據展示,完成車輛管理數據實時監控,對各類經營管理指標實時精準計算,對各類指標進行預警分析,提供報表數據穿透功能,所有匯總數據皆可下鉆至最底層基礎數據,為整改措施提供依據。油田車輛企業采用大數據平臺,結合防御性駕駛技術,對偏離軌跡系統會自動報警,智能系統對抽煙接打電話等行為會檢測上傳,每周每月每季度在什么時間節點發生偏離,什么時候出現疲勞駕駛,進行數據分析,根據數據分析結果進行監管。為安全駕駛、安全作業受控提供技術保障。

利用當前先進的信息化技術,釋放了車輛管理勞動力,節約人工、油料、維修成本。同時也實現了基層車輛管理與領導決策的扁平化管理要求。提高車輛管理的精準決策能力以及數據化管理水平。

加強技術,改進管理。通過內部精細化管理,優化管理流程,形成涵蓋進度、費用、質量、風險等方面先進的項目管理體系,降低了企業的運營成本。加強技術、改進管理,不僅可以增強企業的競爭力,提高企業的利潤率,也可以在企業進入新的市場或者新的業務方向時,最大限度地降低風險,確保項目的成功。

參考文獻:

[1]車聯網終端安全防護技術研究[J]. 聶大成,陳瑩,曾夢岐.? 通信技術. 2017(08)

[2]智能網聯汽車信息安全管理的實施對策[J]. 趙世佳,徐可,薛曉卿,喬英俊.? 中國工程科學. 2019(03)

作者簡介:王爽(1986-),女,遼寧錦州,滿族,2010年畢業于西南石油大學測控技術與儀器專業,現任職于中國石油遼河油田分公司車輛服務中心工程師,從事安全管理領域、設備設施完整性工作。

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