智能化管理視域下計量檢測數據研究

王榮富

（全椒縣市場監督檢驗所 安徽滁州 239500）

針對計量檢測數據的研究能夠進一步了解系統的智能化情況，提升計量檢測數據的精準性，同時降低以往繁瑣的步驟，有效避免誤差，降低外部環境和人為因素對數據值所造成的影響。數據錄入的準確性和完善性也是影響最終結果的重要因素，一般情況下，數據錄入涉及龐大的數據量，會增加一定的人力成本，加之部分系統的復雜性，錄入出錯率也有所提升。相比之下，智能化管理能夠應用互聯網、大數據等技術確保信息時效性和精準性，因此針對計量檢測數據智能化管理的研究有一定現實意義。

1 智能化管理的計量檢測系統分析

1.1 智能化計量檢測模式

在信息化時代，各類電子產品和智能儀器層出不窮，還根據不同業務類型而進行差異化功能設計，智能終端系統也具有一定的可操作性，在各類行業中得到推廣。現如今，智能手機得到廣泛應用，軟件功能逐漸完善，一般情況下能夠代替電腦執行相關程序，相比于臺式電腦來說，手機操作會更加便捷，性能更適合現階段的工作需求；相比于筆記本電腦，有續航能力高、攜帶方便的優勢，且易于傳輸數據，低能耗、高可視化效果顯著，將其應用于計量檢測和數據錄入過程中能夠提升相關人員工作效率，減少繁瑣的步驟。同時，隨著科技的進步，手機系統兼容性更好，軟件功能也相對完善，指令與電腦存在一致性，為計量檢測系統工作的落實提供基礎保障。

1.2 傳統計量檢測模式

從目前我國計量檢測系統的應用情況來看，大部分還停留在運用人工預約、系統記錄、郵件傳遞的方式來與客戶進行溝通，明晰具體情況后再進行上門計量檢測，完成檢測后填寫報告說明，一切順利后通知客戶及時上門繳費，看似完善的作業流程中卻存在多個步驟，每道程序之間的銜接與各個階段的落實普遍依賴人工，并采用手寫式記錄。而隨著科技的進步，部分計量檢測系統也配備了相應的電子工具，但用途和效果并不明顯，且往往停留在記錄方面，尚未滲透到全過程。這種形式使得數據信息漏洞百出，與精細化管理理念背道而馳，導致誤差問題嚴重。同時，在智能化管理尚未全面普及的時期，外勤人員的工作量很大，幾乎不會接觸辦公自動化系統，配置相對較低。

1.3 傳統與現代化計量檢測對比分析

通過對比傳統計量檢測和智能化管理視域下的計量檢測，能夠清楚地看到二者之間的差距，新時期計量人員能夠應用智能終端來完成對數據的收集與分析，并將結果同步至移動終端和智能管理系統中，從而突破時空限制實現實時共享，利用大數據存儲和通信傳輸功能替代原本紙質記錄的方式，有效提升數據傳輸的精準性和完整性。通過對比可以發現，以往記錄主要依靠人工，存在一定的粗放性和主觀性特點，而智能化管理視域下的計量數據監測工作能夠借助攝像頭、視頻資源等獲取檢測圖片，實時進行傳輸導入，應用計算機軟件的掃描、導出功能實現對數據的整理，匯總成詳細報告后應用藍牙或NFC 功能在線傳輸，并在測量后對數據進行比對，提高檢測結果精準度。另外，智能化管理在計量檢測數據中的應用還具備定位的功能，能夠在管理系統中顯示各個外勤人員的位置，做到實時管理，提升外勤工作效率；同時，還設有簽到功能，根據所在地理范圍和時間進行簽到，加強人力監管。

智能化管理視域下的計量檢測系統在數據整理與分析方面主要圍繞無紙化建設，將無紙化系統劃分為項目、出具報告及質量管理3個層次，其中項目下層主要應用標準系統和編輯器實現對電子版證書和原始數據的整合，做好制作、審核及備案這3 個環節，部門內部可以實現資源共享與傳遞；出具報告下層主要包括原始數據的錄入、核驗、批準最后生成報告，應用計算機實現在線處理信息填寫檢測數據，不再需要大量人工成本，同時還能自動保留修改痕跡；質量管理下層則包括報告抽查、整改及標準維護［1］。完成以上流程后，相關人員能夠利用客戶所發送的協議號、名稱、委托者、檢測數據時間等要素實現對信息的檢索，直接展示原始計量數據記錄及對應報告。

2 智能化管理視域下的計量檢測

2.1 計量檢測系統數據分析流程

現階段計量檢測設備與手機終端兼容性有所提高，能夠滿足基本的辦公操作，UI界面得到完善，計量監測數據能夠應用手機來完成基本信息識別和數據匯總，并總結規律，一旦出現數據規律偏差則會及時反饋到外勤人員的子系統中，及時解決問題提升工作質效［2］。從智能化管理視域下計量檢測數據獲取渠道來看，可以分為以下3 種情況。第一，工作人員采用人工方式獲取數據，并手動將其錄入到對應的模塊，系統只發揮信息存儲功能。第二，工作人員應用智能終端攝像掃描系統，對二維碼或條形碼進行掃描，獲取詳細數據信息，系統發揮數據采集與存儲功能。第三，將計量裝置、檢測儀器等利用藍牙或數據線與手機相連，直接實現數據導入，此時系統發揮數據傳輸、采集處理、存儲一體化功能。不同的計量檢測儀器工作狀態和操作模式也存在一定差異，且容易受到外部環境的干擾，如重復掃描、信息系統網絡通信不佳等，人工輸入方式仍比較普遍。目前，落實智能化管理的數據檢測主要依靠微信公眾號、眾包軟件APP及相關網址客戶端端口等。

2.2 計量檢測數據系統結構分析

一般情況下，計量檢測數據系統的運用前提主要依托于微信服務構架，并劃分業務類型形成獨立模塊，同時利用信息技術與通信技術將系統連接為一個整體，實現有序運行。計量檢測系統構架分為內網和外網兩個部分，其中內網包括短信服務器、Web、數據信息庫及LIMS 系統，是保證系統運作規范性的基本前提，其中LIMS 與短信服務器功能具有一致性，均屬于工具型屬性，無法利用互聯網實現訪問職能。外網則包括各類型可兼容的APP、iOS 系統、Android 系統等，其中API 是MMS 系統外部網絡接口，在計量檢測數據系統運行過程中，外網的運作主要依靠API服務器，確保移動網絡能夠實時傳回數據，從而提升指令傳輸與執行的時效性。服務器方面可劃分為3 種服務類型，包括客戶管理、計量檢測報告及外勤數據，通過互聯網搭建連接平臺，與數據庫相連。數據庫之間會存在一定的距離，避免相互影響而造成數據泄露、客戶隱私暴露的情況。針對計量檢測報告服務器運行結構主要用于修改、查詢、報表增減及核對等。外勤數據服務器主要用于分配任務、劃分職權及統計人員管理信息。

2.3 智能計量檢測后臺管理

智能化管理下的計量檢測系統管理工作主要落實在個人或獨立部門的辦公過程中，針對任務類型的不同展開差異化后臺管理，利用計算機系統對數據、資料及人員進行調配［3］。從管理客戶端角度來看，會劃分人群等級設置權限，包括計量工作人員、系統運維主管及系統內部操作人員，能夠對人員考勤與數據進行整理。考勤系統權限則具有明顯的職能劃分特點，只有主管及以上的級別才能進入該系統進行操作，能夠查詢和匯總人工考勤、缺勤情況，在搜索功能中輸入某位員工的姓名信息，便能了解完整數據，同時還能通過時段來篩查，提升考勤審批速度。外勤后臺控制系統訪問權限與考勤系統相一致，內容則包括工作信息、檢測任務內容、單位等，利用UI界面實現操作，確定檢測任務分配提升總效率。

2.4 數據庫分析

智能化管理視域下的計量檢測數據系統擁有獨立的數據庫，并連接多個服務器匯總外勤計量數據、監測數據報告、服務器信息通知及客戶管理等。其中，外勤計量數據庫存儲包括：外勤工作任務表格、考勤、任務現場位置、時間等計量檢測信息；監測數據報告表格，詳細反映各項數據類型的編號、名稱、類型、數據檢測結果及客戶的基礎信息；服務器信息溝通包括廣播信息表格、信息接收提醒表格等；客戶管理服務器包括客戶的具體信息、ID、通信地址、需求狀態等內容。

3 智能化管理視域下計量檢測系統應用范圍

3.1 計量檢測系統測試

以智能化管理為前提，計量檢測系統工作范圍需要滿足基本的服務器、客戶端、后臺管理等多項系統的性能測試，并對軟件性能、可回彈性、工作狀態及執行速率等關鍵因素進行檢測。對于計量檢測系統范圍性測試方面，需要從客戶管理、人員分配、報告審批及內外部系統連接點等展開針對性測試，以提升計量檢測數值的精準性。

3.2 檢測方法

檢測方式主要借助集成模式下的自動化單元檢測和聯合檢測兩種。在系統制作與優化的過程中，利用信息技術、大數據、物聯網等技術建立持續集成模式，通過自動化構建的方式實現模塊測試調用。在開始錄入數據之前需要做準備工作，劃分數據界定，使其順利通過測試單元。

4 計量檢測數據分析中的智能化應用

4.1 計算機技術

計算機技術的應用是實現智能化計量檢測數據管理有效性的關鍵部分，確保計量數據傳輸的精準性，同時應用存儲和預處理功能實現對信息的匯總分析，避免外界因素和人為因素造成的客觀影響［4］。從原始數據來看，只有保證其完整性和真實性，才能繼續進行后續的整理與規劃，通過檢測平臺進行操作，將整個過程清晰地展現在系統中，易于后續相關研究的進行。此外，信息技術的應用能夠加強智能化管理的多樣化特點，如數據采集、網絡通信等，按照標準模式展開存儲，同時落實自動校準功能。

4.2 大數據與物聯網技術

以大數據和物聯網為基礎的智能化管理能夠進一步突出計量檢測數據的功能性，主要用于處理電學信息，其構架可分為信息感知層、網絡層及應用層3 種。第一，感知層主要用于數據采集和預處理，包括對檢測設備的功率、標準等，預處理步驟分為數據分選、壓縮及封存，應用傳感器、藍牙和射頻識別技術展現計量檢測的智能化、信息化，并將其視為數據感知節點，實現自動讀取，從而完成對原始數據的采集工作。但在實際采集過程中發現，很多數據不可利用，存在一定重復性，因此在感知層能夠進行數據預處理工作實現對原始數據的篩選封裝，降低后續工作的壓力。第二，計量信息網絡層主要針對不同類型的網絡進行選擇，如無線網絡、專用網絡及有線網絡，從而滿足計量數據的傳輸與共享需求。在系統應用過程中包括網絡管理、流量控制及各類型模塊轉換等，同時為網絡運行和數據傳輸的安全性提供保障。第三，計量檢測數據應用層主要用于識別信息，并將所接收到的信息進行匯總分類，得到儀器數據、電壓數據等，再以此為依據建立完善的數據庫，實現統一管理［5］。這一環節涵蓋很多模塊，如計量數據報表、數據解析、存儲、業務管控等，需要做到實時更新。另外，該層還承擔著計量數據讀取、分析處理的功能，主要針對一些誤差較大或不規律的數據，通過針對性分析后自動生成報表。

在智能化計量檢測數據系統中，大數據主要應用于數據清洗、挖掘及解釋方面，工作人員進行檢測的過程中能夠實現數據自動錄入。這一方式顯然無法實現價值挖掘，因此在大數據系統中又增設數據分析技術，在檢測構架中能夠實現對數據庫信息的清洗，具體流程如下。

（1）將已經經過預處理的數據進行清洗加工，并根據不同數據類型進行預定義，從而實現數據篩選，對識別有誤的內容進行檢查與糾正，找出其中無效或不完整的數據，剔除出去。

（2）應用神經網絡、遺傳算法、聚類及決策技術，進一步挖掘完成清洗環節后的數據，同步開展分類工作確保數據有序錄入，再進行評估與分析，挖掘潛在信息后建立可視化模型。

通過對比大數據、物聯網技術下的計量檢測數據功能，能夠發現傳統計量方式中的片面性。在智能化背景下，計量檢測系統涉及多樣化的電子設備，實現對海量數據的收集、分析與處理，高頻次模式突破以往判定的局限性，降低人力、資源成本，為后續工作打下基礎［6］。同時，在物聯網輔助下的大數據分析技術能夠進一步挖掘數據的潛在聯系和價值，發揮存儲功能降低資源成本，有效控制誤差率，掌握計量檢測數據的潛在變化規律，提升計量檢測系統的智能化管理。

5 結語

總而言之，在智能化管理視域下，計量檢測過程會更具科學性，所整理數據的精準度也有所提升，相比于以往復雜繁瑣的流程，智能化管理所適用的范圍更廣，能夠有效降低人力成本和誤差。通過智能化管理在計量檢測系統中的融合能實現后臺終端的層次劃分，完善計量檢測，提升信息化程度。進一步了解新時期計量檢測數據工作的基本構架和應用流程，最大限度地發揮大數據、計算機技術、物聯網技術的價值，實現對信息數據的統一存儲與處理，一方面為相關計量檢測工作提供更加精細化的服務，發揮職能的有效性；另一方面能夠科學規劃工作類型，做好細致的任務分配，促進各項事業的全面優化與可持續發展。