機場工程施工機械設備科學管理分析

葉青，賴一雄

（1.福建兆翔機場建設有限公司，福建 廈門 361000；2.中鐵電氣化局集團有限公司城鐵公司，北京 100036）

機場工程項目從實施到完工，期間機械設備扮演了重要的角色，但是設備在運營期間不可避免的會出現故障，為了使設備可以順暢的為工程服務，就需要依靠科學的手段與現代的技術，提升設備管理的層次，最大的發揮機械設備的效能，使工程項目取得更好的經濟效益。為了達到這些目的，關鍵是要引入大數據技術、視覺識別技術、AI 智慧機器人技術等多種先進技術，全面提升對機械設備的管理與施工技術，同時增強安全管理水平，把控好質量進度。此外，人工作為第一生產力要素，在工程起到的不可或缺的作用，培養一批高素質、熟悉設備、愛崗敬業的工程人員同樣重要。誘發安全事故發生的原因主要可以分為三個方面，（1）設備原因：工程設備老舊損害、技術和設計上的缺失、管理方面的缺失；（2）環境原因：作業空間中存在噪音、粉塵、震動、高溫等不整潔的環境；施工相關的材料和工具在線程堆放雜亂；（3）人為因素：對安全意識的淡泊，思想上癱瘓，作業粗心和行為倉促；不符合安全規定的服裝；不遵守安全操作規則的工作行為。圖1 給出了造成安全事故的三大原因。

圖1 安全事故原因

1 機場工程機械設備易出現安全事故原因分析

1.1 設備原因

設備方面的原因有許多，一般存在：設備其本身的設計就存在缺陷，導致不安全，或者沒有選擇合適的安全標準；使用的零件不達標，或者因安裝人員的工作疏忽導致蒙混過關，釀成事故；機械設備安全功能折舊與老化；采用的耗材不合格，如使用不符合標準的油品，導致動力燒壞。有部分公司在出現問題后，逃避責任，抱著“面子上過得去”的心態，對有問題的機械設備進行修補，而不是進行更換或者淘汰。設備一旦達不到機場施工的要求，就會導致了更大的安全隱患，其最終結果就是耽誤工期、影響工程質量、增加項目成本。

1.2 人為原因

工程人員存在僥幸心理，認為事故發生的可能性很低，對舊有設備的更換不重視，設備的得不到徹底的維護；對安全技術知識掌握不夠充分，設備的操作流程陌生，緊急情況反應遲緩，無法預見事故的可能性；工作精力不足，使得運營疏忽。科學證明，人們的注意力不可能做到長時間的集中，特別是項目建設高峰期等快高工作強度、快節奏的情況下。輕微的疏忽很容易產生安全事故。

1.3 環境原因

在機場項目的建設中，機械裝備的位置是會來回移動的，因此幾乎不可能一直為其提供一個穩定的工作環境。 亮度不夠充分、雜音分貝過大、極端的溫度、松軟的地面等環境都容易引起施工安全事故，比如，在周圍噪音聲音過大時，影響了工程人員之間的交流，就容易造成安全生產事故。此外，一些不可預見的非人為因素，比如洪水、山體滑坡等自然災害也會引起事故。

2 機場機械設備管理措施分析

2.1 基于大數據技術的機械設備質量與出場管理

為了節約投資成本，一些企業對先進技術設備的引進和更換不夠重視，對舊設備持保留態度，這使許多過時的裝備和落后的機械在還在施工現場運行，增加了工程現場的安全風險。機場的建設與人民生命安全和產業安全息息相關，因此必須予以重視。首先，應嚴格檢查機械設備，并 進行精心選擇，對老舊設備，已淘汰的設備，嚴禁備進入施工現場。其次，依靠大數據信息管理平臺，對所有設備進行注冊，建立臺賬分類管理，并在離場時根據注冊情況嚴格檢查設備，避免設備遺失在現場。最后，機場機械設備應具有嚴格的技術應用規則，因此，根據設備的使用規則，做到嚴格選型，合理的分配，以減少損耗，增加設備的使用年限為目標。機械設備必須嚴格放置在指定區域，每臺機器應配備專門的安全人員，并建立一個基于大數據分類的臺帳。使用機械設備來選擇安全保護設備，例如主動顯示，主動報警，主動停車等。

用大數據計算平臺為底層思路進行設計，智能施工機械設備監控巡檢系統可分為三個層次，分別是承擔數據計算任務以及分析任務的云計算平臺層、服務于用戶用以實現云端交互及手機交互等功能的監控服務層、具有查詢信息功能，資源管理等功能方便用戶直接進行操作的移動端應用層。圖2 給出了智慧管理大數據平臺總體結構圖。

圖2 智慧管理大數據平臺總體結構

2.2 基于視覺識別技術的員工安全管理，制定安全管理制度

向操作員提供相應的技能培訓，內容包括安全管理和技術培訓，并要求他們經過認證進場工作。培訓應有計劃，有針對性地進行，并應嚴格接納人員的條件。有關人員對設備要勤檢查、多注意。操作期間，可以依托無人機搭載視覺識別設備對作業人員的行為狀況進行追蹤，對脫離駕駛室，不規范施工，亂扔雜物等現象也要嚴肅處理。在施工階段，重施工、輕管理的狀況尤為顯著，這是由于在建設階段，大多數公司只注重項目能否在規定工期內竣工。這種現象可通過視覺識別技術對管理效率進行提升。圖3 給出了視覺識別技術的功能劃分圖。

其中系統功能區分為4 個層級：（1）人像識別功能，其主要實現了從終端設備讀取圖像的技術。（2）特征存儲，通過對相應數據庫的輕量化建立，完成圖片數據的儲存。（3）檢測識別，現對從攝像頭讀入的視頻所采集的圖像進行識別，并將識別的結果進行傳遞和展示。（4）特征學習，實現實時的學習技能，即，對從視頻采集的圖像進行特征提取與存儲，增加了可識別樣本的種類。

雖然，管理工作似乎并沒有為施工進度帶來立桿見影的收益，也沒有給公司帶來直接的經濟收益，導致一些公司認為對機械的管理投入過多的精力是浪費。因此，有必要制定機械的安全規程，并建立有合適的、有目的性的安全管理體系，這是對操作人員進行安全教育的基礎，也是討論事故原因的基礎。此外，應制定科學的應急計劃并進行演練，出現危險情況應及時處理并總結經驗。

圖3 系統功能劃分

2.3 基于AI 機器人的設備安全檢查

通過在現場部署AI 機器人加強對設備的檢查，可在上班的前、中、后期都要開展設備的安全檢查作業，而且要定時安排檢查。

其次，依托機器人開展車輛安全檢查，在工程現場，車輛的強力機動性更容易引發事故，必要時可以進行徹底的排查。圖4 給出了巡檢機器人樣機圖。

該機器人簡單來說就是一個可以獨立完成激光掃描的裝備。配備了全地形攀爬履帶，可以上下樓梯，以適應施工現場的各種場景隨意行走，并自行對現場進行激光掃描成像。通過將激光掃描模型與數據庫匹配，從而識別現場的工作對象，通過數據中的相關信息與實際形象進度對比，自動分析各項任務的執行情況。由于是機器人，全天進行現場數據掃描，還會發現現場的錯誤，進行質量管控。機器人的現場捕捉和分析出來的結果都會自動推送到管理人員的移動端中。

圖4 巡檢機器人

3 結語

一般而言，為了保證工程項目的順利完成，對機械設備的管理是核心因素。雖然，機械設備在使用階段出現某些情況不能完全避免。為了妥善管理機械設備并應對這些情況，使機械設備達到較高的科學水平，使機械設備管理更上一層樓，充分發揮機械設備的有效利用作用，工程取得良好的經濟效益。關鍵是將各種新技術的應用與現場的實際相結合，提升管理水平與安全質量。