大數據時代下消防監督管理工作的改進路徑

摘要：在大數據時代背景下，消防監督管理工作迎來了全新的機遇，也面臨著諸多挑戰。在此情形下，借助大數據賦能消防監督管理工作勢在必行。消防監督管理工作具有鮮明的特點，然而，當前工作中還存在一系列問題，如協同監督方面、算法“黑箱”現象、數據質量管控體系缺陷、維護計劃精準性缺失等，針對上述問題，從搭建動態協同監督平臺、引入可解釋性算法技術、健全數據質量管理體系和機器學習賦能消防預測等方面提出改進路徑，旨在提高消防監督管理水平，有效防范火災風險。

關鍵詞：大數據；消防監督管理；現代化管理

中圖分類號：D631.6" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2025）07-0065-03

0 引言

在大數據時代背景下，消防監督管理領域正經歷著深刻變革。大數據推動消防監督從經驗模式轉向數據驅動，能夠實現風險預判、隱患排查與監管協同的高效化。然而，當前消防協同監督工作仍面臨一些挑戰，如何突破這些困境，探索消防監督管理工作的改進路徑，已成為當下亟待研究和解決的重要課題。

1 大數據時代下消防監督管理工作的特點

1.1" 數據實時監測，實現消防監督精準化

消防監督管理工作利用先進的物聯網與傳感器技術，將各類消防設施全面納入動態監測網絡體系。各類傳感器憑借高頻次、不間斷地收集消防設施的壓力、狀態等多維度關鍵數據，從而構建消防設施的實時數字畫像[1]。基于大數據分析模型，系統對海量數據進行深度挖掘與智能分析，一旦數據達到或超過預設的風險閾值，便會瞬間觸發預警機制。這種依托自動化、智能化數據處理流程的模式，實現了從人工巡檢向智能精準監測的轉變，提升了消防監督的時效性與準確性，推動了消防監督管理從被動響應向主動防控變革。

1.2" 信息深度挖掘，推動消防管理科學化

信息深度挖掘技術借助先進的數據挖掘算法，對海量數據進行系統性整合與深度解析，通過關聯分析、聚類分析等技術，能夠從時間、空間、行業等多個維度梳理火災發生的規律，進而重塑消防監督工作范式。基于信息深度挖掘的成果，消防部門在火災高發季可科學調配資源，重點加大對高風險區域的監管力度；依據行業風險特征，制定差異化監管策略，有助于消防部門開啟科學化管理進程[2]。

1.3nbsp; 多源整合建模，達成火災防控前置化

當前，消防監督管理工作通過多源數據整合方式有效突破了數據局限。運用機器學習算法搭建火災風險評估模型，將人口分布、建筑結構和電氣使用情況等多領域數據進行融合，通過全面考量復雜因素之間的內在關聯，可以精準量化風險，為消防決策提供有力支撐[3]。

2 大數據時代下消防監督管理存在的問題

2.1" 海量信息沖擊下面臨的考驗

大數據時代，數據呈海量爆發式增長，這給消防協同監督工作帶來了挑戰。消防、應急、住建和公安等部門獲取的數據量巨大且來源廣泛，對于同一消防監督事項，可能由于數據理解存在偏差，出現重復監管的情況。例如，在大型商業綜合體消防檢查中，消防部門側重檢查消防設施，住建部門關注建筑結構防火，因海量數據導致信息溝通不暢，雙方易對消防通道監管職責產生爭議。傳統協調機制難以應對大數據的快速流轉與更新，導致部門間信息共享不夠及時、精準[4]。當發生火災風險預警時，各部門無法依據海量且實時變化的數據迅速協同決策，錯過最佳處置時機，嚴重影響消防監督管理的效率與效果，難以形成高效的消防協同監督合力。

2.2" 算法“黑箱”現象衍生消防誤判風險

消防監督管理工作高度依賴數據驅動的決策。當前，數據量增長迅速，數據類型繁雜多樣，涵蓋消防設施運行數據、建筑結構信息、火災歷史記錄等，且對處理速度要求較高，以滿足實時風險監測的需求。大數據分析憑借復雜算法模型，為消防領域帶來了精準的風險評估、高效的資源調配等便利。然而，算法“黑箱”現象也隨之而來。這些算法模型基于大量數據和復雜數學邏輯構建，涉及深度學習、神經網絡等復雜技術，其運算過程包含多層抽象和非線性變換，且參數眾多。在消防監督管理中，一旦數據出現偏差，或算法自身存在缺陷，便有可能引發對火災風險的誤判，導致消防資源分配不合理[5]。例如，將高風險區域誤判為低風險而減少消防力量部署，這會給消防安全帶來巨大隱患，嚴重影響消防監督管理工作的準確性和有效性。

2.3" 數據質量管控體系缺陷導致數據失準

數據是驅動消防監督管理高效運作的核心要素，其質量狀況在很大程度上影響著消防工作的成效。然而，當下數據質量管控體系有待進一步完善，避免引發消防數據失準問題。從數據采集環節來看，由于缺乏統一規范，工作人員在信息收集時的標準有待明確。在數據存儲方面，數據分散在多部門，尚未形成成熟、有效的存儲機制[6]。同時，數據更新不夠及時，很多消防設施的狀態已經改變，但存儲的數據未能同步更新。這些問題會導致消防數據失準。在火災風險評估中，錯誤的消防設施參數和使用年限數據，可能會使評估模型輸出偏差較大的結果，從而對安全狀況做出不準確的判斷，難以科學合理地部署消防力量。

2.4" 維護計劃精準性缺失與消防資源浪費困境

海量數據可為制定精準高效的消防維護計劃提供有力支撐，然而目前在維護計劃精準性方面存在一定不足，導致消防資源利用不夠合理。一方面，消防設施設備的維護計劃未能充分利用海量數據優勢。在實時監測層面，尚未構建完備的消防設施設備實時運行數據監測體系，無法獲取設施運行狀態的動態信息，使得難以依據設備實際工況科學擬定維護周期與內容[7]。在區域風險評估方面，對大數據分析運用不足，難以通過整合人口密度、建筑類型以及用火用電習慣等多源數據，對區域火災風險特征進行深入研判，進而無法有針對性地制定維護計劃。另一方面，部分消防設施在運行正常的情況下，仍進行較頻繁的維護操作，導致人力無效投入、物力過度消耗以及財力不必要支出，資源分配失衡問題突出，造成消防資源分配與實際需求出現一定程度的脫節。

3 大數據時代下消防監督管理工作改進路徑

3.1" 明確權責劃分，搭建動態協同監督平臺

在大數據時代，明確權責劃分、搭建大數據驅動的協同監督平臺，是提升消防監督管理工作的關鍵路徑，通過明確各部門在消防協同監督中的職責邊界，搭建能依據實時數據靈活調整工作流程與任務分配的監督平臺，能夠促進消防協同監督工作的高效開展。具體說來，第一，明確權責劃分。梳理消防、應急、住建以及公安等部門在消防協同監督中的工作內容，借助大數據分析，剖析各部門工作重點與數據關聯，制定詳細的權責清單，明確各部門在火災隱患排查、消防設施監管、火災事故應急處置等環節的職責。同時，根據消防監督實際情況和數據反饋，利用大數據技術建立權責動態調整機制，定期對權責清單進行優化。第二，搭建大數據驅動的協同監督平臺。該平臺能夠整合各部門的數據資源，打破數據壁壘，實現信息實時共享與同步更新。各部門可通過平臺隨時獲取所需信息，避免因信息不對稱導致的工作延誤或失誤。此外，為確保各項監督任務有條不紊地推進，平臺還應設置任務分配、進度跟蹤等實用功能，便于及時調整工作節奏，提升整體協同監督效率[8]。

3.2" 實現透明決策，引入可解釋性算法技術

在消防監督管理工作中，引入可解釋性算法技術，有助于提升決策的科學性和精準性。基于規則的推理算法能夠將專業的消防知識進行具象化處理。通過將消防設施維護標準、火災風險評估指標等專業知識轉化為規則庫，消防人員在面對設施維護與風險評估任務時，不再困惑于復雜的算法邏輯，而是能夠依據清晰、直觀的規則進行判斷與決策。局部可解釋模型無關解釋（LIME）方法同樣展現出獨特優勢。以大型商場火災風險評估為例，深度學習模型雖能快速處理海量數據并給出評估結果，但評估過程晦澀難懂。LIME方法的介入，使得復雜模型的評估依據得以清晰呈現。它從數據特征層面出發，詳細剖析每個因素對評估結果的影響程度，讓消防人員深入了解評估背后的原因，從而在制定消防策略時更具針對性與科學性。這種可解釋性算法技術不僅打破了算法“黑箱”，讓決策過程清晰透明，還極大增強了消防人員對決策結果的信任度與認同感。在實際工作中，他們能夠依據這些可解釋的算法做出更加精準、高效的決策，合理調配消防資源，提升火災防控能力，為保障社會消防安全、提升消防監督管理效能奠定堅實基礎。

3.3" 嚴抓數據治理，健全數據質量管理體系

在大數據深度融入消防監督管理的當下，數據質量直接關乎消防工作成效，嚴抓數據治理，健全數據質量管理體系，特別是引入數據生命周期管理理念，通過對數據從產生到銷毀全過程的規范化管理，提高數據質量、降低管理成本、保障數據安全并提升數據價值利用率。

在消防監督管理領域，采用數據全生命周期管理方法，能從規劃、采集、存儲、處理、應用到歸檔銷毀的全流程把控數據質量，確保數據的準確性、完整性和一致性，從而提升整體數據質量。數據規劃階段應深度剖析消防業務特性，精準明確消防設施運行參數、建筑消防布局等關鍵數據需求，搭建科學的數據收集框架，確保收集有的放矢。數據采集階段應制定標準化流程，清晰界定消防設施壓力、流量等參數采集方法與精度要求。存儲階段應基于消防監督管理需快速響應、精準決策的特點，運用云計算、分布式存儲技術搭建安全且可擴展的存儲架構，實現消防設施參數、巡查記錄等多源數據的集中存儲。數據處理階段，應按照火災類型（如電氣火災、油類火災、固體火災等）、時間（年份、季度、月份等）等維度對數據進行精細分類和歸檔，清洗異常值與重復值，提升數據可用性。數據應用階段應把處理后的數據融入火災風險評估、設施維護等業務，并建立決策支持系統，通過對比實際消防成效與預期目標，持續評估效果并優化策略，使決策更滿足消防工作實際需求。

3.4" 提升智能水平，機器學習賦能消防預測

消防人員與技術團隊借助機器學習算法提升消防預測能力是關鍵。在消防設施設備維護領域，消防人員運用機器學習算法對實時監測的海量設施運行數據進行深度分析。以消防泵這一關鍵設備為例，可以利用機器學習模型持續分析其壓力、流量和能耗等數據，同時運用回歸分析、異常檢測等算法挖掘數據特征與潛在規律。當發現數據異常波動且接近故障閾值時，及時安排針對性維護，可以實現對設備運行狀態的實時監測和故障預警，大幅減少不必要的維護工作，實現人力、物力和財力的高效利用。在區域消防資源分配方面，機器學習算法能夠整合多源大數據，包括區域建筑類型、人口密度、歷史火災數據等，深度挖掘區域火災風險特征。建立消防資源智能分配模型，將更多維護資源精準投入到高風險區域，確保這些區域的消防設施得到重點維護與更新；同時，合理減少低風險區域的過度資源投入，優化資源配置，解決資源分配失衡問題。

4 結束語

總之，海量數據和先進技術為消防監督管理工作帶來了發展契機，使其能夠在精準風險預警、高效資源配置、跨部門協同聯動及智能決策制定等方面取得進展。然而，當前消防監督管理工作也面臨著一些問題。對此，需要結合消防監督管理工作特點，重視現存問題，并實施一系列措施，以此改進消防監督管理工作，提高消防監督管理水平，進而筑牢社會消防安全防線，推動消防事業邁向智慧化、現代化的新征程。

參考文獻

[1]張曉明.大數據背景下消防監督工作的優化措施探析[J].中國設備工程，2024（18）：124-126.

[2]樊天彪.提高信息化消防監督工作的策略研究[J].信息系統工程，2023（4）：104-106.

[3]吳世堂.基于大數據分析的防火監督檢查優化策略研究[J].水上安全，2024（10）：49-51.

[4]牟劍剛，姜少鵬，扎克葉·阿布來提，等.信息技術背景下的消防監督檢查效能提升研究[J].今日消防，2025，10（1）：138-140.

[5]柴鵬.大數據時代背景下消防監督檢查工作路徑[J].城市情報，2022（3）：85-87.

[6]周志湘.基于云計算的消防監督數據存儲與分析優化[J].網絡安全和信息化，2024（3）：23-25.

[7]陳晗，蘇理.新時期消防監督檢查業務中物聯網技術的應用[J].中國科技縱橫，2023（23）：57-59.

[8]林海君.大數據背景下消防監督工作的優化路徑[J].今日消防，2024，9（1）：50-52+63.