用大数据建设危险品物流安全平台
危险品在运输与仓储过程中,往往会发生爆炸、泄漏和污染等事故。据不完全统计,仅去年一年就发生了近百起大大小小的生产安全责任事故,造成许多生命的消逝和巨额财产的损失。“百年累之,一朝毁之”,危险品的物流安全问题成为悬在头上的达摩克利斯之剑,有针对性地进行系统有效的预防、预警、应急处置与善后处理,便成为危险品物流发展中的当务之急。
按照维基的解释,危险品是指在使用或者运输、仓储过程中,会产生对环境、健康、安全及财产造成危害的物质,按照化学性质一般分为爆炸物和引爆媒介物、易燃性和毒性气体、易燃性液体、易燃性固态、氧化媒介物及有机过氧化物、毒性及感染性物质、放射性物质、腐蚀性物质和其他危险性物质等九类。
随着我国经济进入中高速增长,对高端化工产品的市场需求持续增长,危险品物流开始步入高速增长期。据统计,2015年全国危险品运输量约为10亿吨,危险品道路运输企业约为1.1万户,运输车辆约31万辆,从业人员约120万人,而每年运输量增速达10%,居全球第二位,且可能很快超过美国成为全球最大的危险品运输国家。
危险品物流的迅猛发展客观要求各管理部门以更快的速度建立起更加完善的危险品安全管理体系。
诚然,我国政府和相关管理部门已陆续建立了一系列规范危险品物流运作的法律、法规、规定和标准,一定程度上提高了危险品物流的安全系数。但近几年来,每年都会发生超过百起安全事故,发生率远高于欧美发达国家,让人们开始质疑这些法律法规和标准的科学性。这其中,既有专业水平不足的问题,也有基础设施条件差的问题,既有管理部门过多而协同管理不足的问题,也有信息化程度低导致监管能力差的问题,不一而足,但核心还是缺乏整体规划和系统建构。
危险品物流中的多头管理是其中最严重的问题之一。交通、公安、质检、安监、工商、环保、卫生、税务、海关等部门分头管理、职能交叉,形成的所谓闭环管理机制,容易存在争利时一哄而上而出现事故时则诿过推卸管理责任的可能,但目前还难以形成一个统一管理的体系,只能依靠技术工具来实现协同管理。
其中,大数据就是提高部门之间协同管理最便利的工具之一。所谓大数据,是指涉及的数据量规模巨大,无法通过传统数据库软件实现获取、存储、管理和分析的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等特征。大数据的目的,是要把这些分布在各区域、各行业、各节点的非结构化或半结构化且含有意义的数据,依托云计算的分布式数据库和云存储进行专业化处理,实现深度数据挖掘。
危险品物流安全管理的大数据化可谓恰逢其时。在中国,2015被业界称为大数据元年,据调查显示,中国大数据市场已达到115.9亿元。2015年9月,国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》,明确从顶层设计中解决政府数据开放共享不足、创新应用领域不广等问题;“十三五”规划也明确提出实施国家大数据战略,到2017年底形成跨部门数据资源共享共用格局。
实际上,危险品物流管理体系的主要目标是安全,其次才是效率;而危险品物流运营企业关注的主要是效益,安全则是约束的门槛。因此,利用大数据实现物流安全管理的需求在于各级管理部门,特别是很多部门还都有非常庞大的数据在手。例如,储存在交通部门的运输工具安全管理、从业人员资格等数据;储存在公安部门的危化品安全管理、剧毒化学品购买许可证、道路运输通行证、运输车辆的道路管理等数据;储存在质检部门的危化品及其包装物/容器的工业产品生产许可证以及储存在安监部门的危化品安全生产许可证、仓储危化品建设项目的安全条件审查、危化品安全使用许可证等数据。
而通过各个区域、各级政府部门建立的大数据平台,可以高度共享协同以往分散存储的安全管理信息数据,从管理源头上实时杜绝任何不符合危险品安全仓储和运输条件的企业、设施装备、从业人员以至安全管理体系,有效规避多头管理中的客户信息数据冲突,让法律法规和标准在企业管理中落地生根。
当然,单纯依靠危险品物流运营企业的自律还难以保证全系统的安全,可以利用大数据进行深度数据挖掘,从危险品的采购、生产制造、包装、分拣、储存、运输、配送等全供应链环节上实现企业级、区域级和国家级的安全风险识别、控制和规避。利用大数据建立强大的分级危险品物流安全监控中心,实时对所有危险品的生产、仓储和运输,实施严格的全流程信息管理,包括货品及货物盛装物的RFID识别标签、车载移动终端、仓储终端、作业人员识别标签等,并建立基于风险识别的预警和报警系统,这有利于危险品物流安全事故发生的应急处置和救援互助。
大数据依赖于各个分散在区域、部门和企业内部的数据库,也取决于各区域、各部门和各企业的信息化水平。不过,借国家大数据建设的东风,首先可以在已有庞大数据源的各区域、各管理部门构建大数据平台;其次可以利用危险品物流企业利润相对较高的优势,强力推行企业级信息化及智能化。大数据不仅仅是作用于危险品物流的安全管理,还能作为物流企业经营获利的利器,在危险品分级标准逐步科学合理的基础上,可以利用大数据实现的全供应链物流整体优化带来效益与利润,让企业乐于建设自身的数据平台,从而实现大数据在危险品物流管理部门与危险品物流运营企业间的融合共享。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色,其主要作用体现在以下几个方面: 数据收集:爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中,数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术,旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13在现代银行业中,数字化用户行为分析已成为优化产品和服务、提升客户体验和提高业务效率的重要工具。通过全面的数据采集、深入的 ...
2024-11-13在这个数据飞速增长的时代,企业若想在竞争中占据优势,必须充分利用数据分析优化其营销策略。数据不仅有助于理解市场趋势,还可 ...
2024-11-13数据分析行业的就业趋势显示出多个积极的发展方向。随着大数据和人工智能技术的不断进步,数据分析在各行各业中的应用变得越来越 ...
2024-11-13市场数据分析是一门涉及多种技能和工具的学科,对企业在竞争激烈的市场中保持竞争力至关重要。通过数据分析,企业不仅可以了解当 ...
2024-11-13数据分析与数据挖掘是数据科学领域中两个关键的组成部分,它们各有独特的目标、方法和应用场景。尽管它们经常在实际应用中结合使 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13作为一名业务分析师,你肩负着将业务需求转化为技术解决方案的重任。面试这一角色时,涉及的问题多种多样,涵盖技术技能、分析能 ...
2024-11-13自学数据分析可能看似一项艰巨的任务,尤其在开始时。但是,通过一些策略和方法,你可以系统地学习和掌握数据分析的相关知识和技 ...
2024-11-10Excel是数据分析领域中的一款强大工具,它凭借其灵活的功能和易用的界面,成为了许多数据分析师和从业者的首选。无论是简单的数 ...
2024-11-10在快速发展的商业环境中,数据分析能力已经成为许多行业的核心竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专家,搭建一个有效的数据分析 ...
2024-11-10