大數據在特種設備檢驗和管理中的應用

摘要：隨著大數據技術的快速發展，其在特種設備檢驗和管理領域的應用已成為提升安全監管效能的重要手段。本文系統梳理了大數據技術基礎及其在特種設備領域的應用現狀，分析了當前存在的數據質量參差、技術應用能力不足及安全隱私風險等問題，并提出了針對性的優化策略：通過建立統一數據標準、構建智能化技術體系和完善安全防護機制，推動特種設備檢驗管理向數字化、精準化方向轉型。研究表明，大數據技術的深度應用可顯著提高設備風險預警能力、降低監管成本，并為我國特種設備安全治理提供新思路。
關鍵詞：大數據技術；特種設備檢驗；數據質量管理；安全管理；技術應用

隨著近年來我國特種設備數量的不斷攀升，特種設備的安全性更與公眾生命財產、社會民生直接相關。而傳統模式的檢驗作業管理通常采取人工巡檢和手工紙筆方式，效率低下，信息孤島、風險預判滯后等現象日益凸顯，《十四五國家信息化規劃》提出開展特種設備智能化監管，大數據技術的優勢，即對數據進行融合、分析、挖掘能力，為解決以上問題提供一種新的思路。大數據在特種設備方面的運用也早有發展，例如基于物聯感知技術的監測、基于機器學習的故障預測分析等。

一、大數據技術與特種設備概述

（一）大數據技術基礎

大數據技術是一種適用于海量、多樣化、多變數據的技術集合。在數據采集上來源廣泛，來自于物聯網設備、社交媒體和業務系統等，在特種設備領域可通過大型游樂設施上嵌入的各類傳感器采集其運行過程中的參數數據。數據采集可通過離線批量采集的方法獲取數據。數據往往存在數據格式不同、數據質量不高等，需要預處理過程。數據存儲是大數據技術的核心部分。傳統的RDB（關系型數據庫）已經無法滿足大數據量存儲的需求，從而出現了分布式文件系統。HDFS把數據分塊存儲在不同節點上，以此增加存儲容量和讀/寫性能；MongoDB是支持非結構化、半結構化數據存儲的NoSQL數據庫，可以靈活處理特種設備運行過程中的各種類型數據。數據處理與分析，主要通過分布式計算框架、機器學習算法和深度學習算法實現。分布式計算框架主要是MapReduce框架。它可以使大數據處理的復雜任務分解成為許多子任務，并以并行的形式計算每個任務。

（二）特種設備檢驗與管理現狀

特種設備在國民生活和人們生活中發揮著重要作用，然而現階段特種設備的檢驗、管理存在很多問題。檢驗技術相對落后，目前大部分檢驗技術還是通過人工巡檢、定期檢驗等較為原始的方式進行檢驗。例如對電梯的檢驗，通常只是通過檢驗人員定期到現場檢查設備，投入很大人力，時間和能源，而且檢查所用的時間也不夠準確，不能真正意義上的做到實時檢查和監控。數據資源管理分散，每個地區或者部門所管理的特種設備數據格式、標準也不一致，并沒有建立起數據共享和有效整合。每個檢驗機構、每個使用單位數據都各自為政。數據資源的價值無法實現。安全管理的負擔較大。目前，隨著特種設備數量的增多及特種設備功能的增多，所造成的事故也隨之增加^[1]。但是由于缺乏有效技術手段和管理方式，未達到風險預警和應急能力。

二、大數據在特種設備檢驗和管理中的應用現狀與問題分析

（一）應用現狀

大數據作為信息時代的產物，其在特種設備檢驗和管理領域內已有一定的應用。在檢驗方面，大數據可用于特種設備的在線監測，在線監測設備的參數，如溫度、壓力等，通過數據分析平臺應用大數據相關算法對各類傳感器傳輸的特種設備壓力容器監測數據進行分析，對異常情況及時提出預報警，輔助確定設備的健康性。在管理方面，可利用大數據應用于特種設備信息化管理系統的搭建，將全生命周期數據，如特種設備的采購數據、安裝數據、使用數據、維保數據等記錄信息進行錄入，實現對特種設備的信息化、全過程管理以及管理過程的可視化。

（二）存在問題

1.數據質量問題

一是特種設備大數據的采集來源廣，且數據質量存在一定的差異性。數據采集設備的精度、可靠性等不同，采集回來的設備數據并不完全準確，如有些老設備的傳感器出現故障或誤差，其采集的數據具有誤差值。數據格式不同，在不同的系統、不同設備之間，采集回來的數據格式不統一，不利于后續的數據整合以及數據應用的分析。數據的完整性也存在不足，有些數據可能具有缺失性。

2.技術應用能力不足

部分檢驗機構和企業尚未充分利用大數據技術。在大數據技術應用上，從技術人才來看，在特種設備檢驗與大數據技術上兼具雙高的人才較為稀少。導致在實際應用中對于大數據技術的應用還僅僅停留在簡單的理解掌握當中，并不能充分發揮其作用。從技術方面來看，一些單位的大數據技術水平有待提高，對大數據信息的處理與分析尚待改進，因為對于大數據的存儲以及處理速度相對緩慢，無法做到高效利用大數據信息，致使出現大數據信息的丟失現象，不利于后期的大數據分析。

3.安全與隱私風險

大數據包含著大量的特種設備敏感信息，安全、隱私等問題不可小覷。在數據采集、傳輸及存儲的過程中，可能存在被數據泄露的風險，數據一旦落入不法分子手中，將會對企業的生產安全和個人生命、財產安全造成危害。企業和個人還存在數據及隱私安全保護意識較薄弱，部分單位數據安全防護措施缺失，數據加密、訪問控制等未建立或缺乏嚴密機制等現象。

三、大數據在特種設備檢驗和管理中的應用策略

（一）提升數據質量

提升大數據下特種設備檢驗與管理的數據質量，需要多方面著手。大力提升數據采集的標準化水平，統一數據采集標準與規范，如統一的數據格式、數據項、數據采集頻率等數據指標，形成數據采集標準化和規范化。嚴格做好采集數據的校驗和審核工作。運用數據質量檢測技術對數據進行完整性、準確性、合理性檢測，對存在異常、不完整的數據做好標記，對缺失的數據及時補充，通過數據交叉驗證等手段檢查數據是否邏輯矛盾，如有進行數據溯源，進行修正。建立數據質量檢查、評價體系，定期評估數據質量，分析問題的原因。

（二）強化技術應用能力

提高大數據技術在特種設備檢驗和管理上的應用能力，需要加強人才隊伍建設和技術開發。進一步加大人才培育力度。特種設備行業可聯合高校及高職院所，開設特種設備專業及大數據技術課程或培訓班，培育既具有特種設備專業知識又了解大數據技術的專業人才。進一步加強技術開發及應用推廣^[2]。通過產學研等方式加強大數據技術在特種設備檢驗及管理應用上的研發投入，開發新的數據分析算法及模型，結合深度學習、機器學習等先進技術對特種設備運行數據進行分析、挖掘，使設備故障預測準確性及及時性得到提高。

（三）保障數據安全與隱私

大力提升大數據在特種設備檢驗及管理應用中數據安全保障及用戶數據隱私。在技術上運用先進的數據加密技術對特種設備數據進行加密處理，防止數據在傳輸、存儲過程被竊取、篡改，建立嚴密數據訪問控制機制，通過賦權，為不同用戶角色設置不同的訪問權限，只有授權人員才有權訪問與操作相應數據。定期備份數據，防止數據丟失。加強人員的安全意識教育工作，提高工作人員的數據安全保密意識。

四、結語

大數據技術在特種設備檢驗與管理方面的應用有著十分重要的價值，盡管目前在應用過程中已經取得了一定效果，但是也存在數據質量不高、大數據技術應用能力弱、安全和隱私等大數據方面的問題。運用數據質量提升措施、大數據應用技術能力的提升措施以及保障大數據安全和隱私等舉措來確保大數據技術在特種設備檢驗與管理方面的深入、穩定應用，從而使以后大數據的進一步發展在特種設備檢驗與管理方面能夠使得檢驗和管理變得更科學和高效，進而使公共安全得到保障。

文章來源：《產品可靠性報告》 http://www.007hgw.com/w/kj/32519.html