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大數據在礦山企業安全管理中的應用研究

2018-05-14 09:06:16郭吉凱
絲路視野 2018年28期
關鍵詞:安全管理大數據

郭吉凱

【摘要】安全管理是礦山企業管理工作的核心,對礦山企業生產、運營有著至關重要的作用。現階段,“樹立安全發展理念,弘揚生命至上、安全第一”思想的提出,把全國的安全生產工作提到一個新高度。本文首先介紹了礦山企業安全管理工作中存在的一些問題,提出了大數據在礦山企業安全管理工作中應用的優點,并簡單闡述了礦山企業大數據在安全管理工作方面的研究應用。

【關鍵詞】大數據;安全管理;研究應用

一、礦山企業安全管理工作中存在問題

(一)安全管理工作創新不足

一些礦山企業安全管理工作方式依舊沿用傳統的安全管理工作方式,隨著科技的進步,國家對安全的重視程度,安全理念的深入,傳統礦山企業安全管理工作方式已經無法滿足當代礦山企業發展需求,直接致使礦山企業安全管理工作無法順利開展。需要跳出習慣性思維和傳統套路,運用現代安全生產管理新觀念去指導生產。

(二)安全管理人員應變能力不足

現階段,礦山企業在安全管理工作實際開展過程中,需要現代化科技的支持,在高新技術設施的使用方面,專業性不強,管理人員對顯示的安全問題排除和解決不到位,制約了礦山企業安全管理工作的有效開展,影響礦山企業的經濟效益的同時,也對生產作業人員的人身安全造成了很大的威脅。

(三)安全科技投入不足

礦山企業安全管理工作的有效開展離不開專業的安全設備和安全防護用具,這是工作人員最基本的安全防護手段。但個別礦山企業過于追求自身經濟利益,嚴重忽視安全管理工作的重要性,在安全管理工作方面成本投入較低,更側重礦山企業生產成本投入,導致礦山企業安全設備配備不完善,難以為實際礦山企業工作人員提供有效的安全保障,同時在新型科技和高新設備技術的引入應用上也存在很大不足,直接阻礙了礦山企業安全管理工作的有效進行。

二、大數據在礦山企業安全管理中的優點

(一)深化“人本理念”,保證人員安全

礦山企業大數據的建立,能夠保證企業做到對員工安全信息的掌握,對其身份信息情況、職業建康情況、安全培訓學習及技能水平高低情況、作業持證情況全面記錄,細化到每一位員工,對個別技術專業人才更能進行篩選,按照能量原則,優化管理,促進生產安全。

(二)優化雙重機制,促進隱患治理

現階段“雙重預防機制”的建立與應用,很大程度上促進了礦山企業的隱患排查治理工作,而大數據安全管理應用能夠系統地對礦山企業各生產工藝、生產過程中存在的安全風險進行分析與評價,并對存在的重大風險進行辨識,進而分級管控。結合現場存在的安全隱患或問題,能夠進行系統的整改指導,與傳統的隱患整改順序:排查、下發隱患整改通知單、落實、復查、銷號相比,能夠起到優化作用,能夠實現現場數據傳達、實時分析指導、實時按標準整改、實時落實銷號等。

(三)進行數據監控、超前防范事故

建立完善各類監測監控系統,實現生產安全相關的全部數據集成,利用大數據技術處理不同數據值之間的數理關系,得出它們的相關關系,盡早發現異常,系統可以提示工作人員在故障之前采取相應措施。依靠數據分析結果做出決策,預測生產過程的安全狀況,可以有效降低人為直覺判斷中的錯誤,確保礦山企業生產安全。

三、礦山企業大數據在安全管理中的應用研究

(一)建設完善數據庫

礦山企業要積極推進安全生產信息平臺建設工作,做好安全生產相關數據的采集、整理和存儲工作,完善安全生產相關數據庫,包括質量標準數據庫、事故數據庫、監管信息數據庫等,推進大數據價值盡快實現。

(二)強化技術認知,轉變思維

在時代的發展之下,礦山企業也進行了信息化的建設,在長時間的探索中也取得了相應的成效,產生了大量的數據,例如礦山地質數據,礦圖數據,環境監測數據,監控數據等,因此管理人員應該根據實際情況來轉變管理思維,由之前的抽樣分析轉變為全面分析。

(三)強化科技管理,推進大數據進程

礦山企業安全管理是一個系統性的工程,隨著現代化信息技術及智能化終端的普及和推廣,礦山企業正朝著資源開采的數字化,生產過程可視化、信息傳輸網絡化、技術裝備智能化、科學管理決策化,通過系統工程專業化發展,對大數據的準確度、應用廣泛度也能起到促進作用。

(四)強化事故分析,進行應急管理

隨著社會的不斷發展,對礦山企業信息化建設和安全管理水平的要求的也越來越高,大數據的采集與應用,能有效減少隱患的產生,能夠預測事故的發生,從而完善預警機制,確定應急預案,有效提高應急能力,促進企業發展。

四、結語

大數據推動著人類生產活動各個領域數據觀念的轉變,較之傳統數據觀念(抽樣分析、精確測量、探尋因果)更加注重全體的特征、事件處理的效率和數據之間的相關關系。它正變革人們的生活方式和社會、經濟發展的模式,在世界范圍內掀起一場數據革命。全面的分析數據,讓我們在安全管理上更具有科學性,所以,礦山企業管理層應該將大數據進行全面推廣,轉變管理思維,分析事故全面化。

參考文獻

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