特種設備檢驗中大數據的應用探討

王國興

（煙臺市特種設備檢驗研究院，山東 萊州 261400）

大數據時代下，很多行業都受到了大數據技術的影響，通過數據處理技術來充分挖掘數據價值，把握數據之間的關聯性，實現了諸多發展需求。現針對檢驗特種設備的工作，探討應如何有效應用大數據技術。

1 大數據的應用價值分析

大數據具有高速性、規模性、多樣性與價值性四個典型特點，通過組合各種數據，使數據形成更高的價值，從開發應用的角度看待大數據技術與資源，可以將其看成由多種類型、復雜結構以及巨大數量的數據所形成的數據集合，通過云計算技術完成處理數據，進而實現數據共享。物聯網技術、社交網絡技術已經發展得較為成熟，數據形成量也在快速增加，不斷積累，無論是工商領域還是學術領域，都在積極引進大數據相關處理技術，支持領域內的各種活動，深入挖掘數據潛藏的價值，掌握數據形成規律，進而產出數據產品。

2 在特種設備檢驗中應用大數據相關技術

2.1 建設特種設備安全評價體系

對特種設備的風險等級進行劃分時，往往需要考慮可能性影響因素與后果影響因素，后果體現的是特種設備出現事故后的影響程度，包括管理、環境、機器與人員等方面的影響；可能性主要指事故出現概率，在分析時需考慮管理因素、教育因素與技術因素。以起重機這種特種設備為例，建設風險分級模型，確定造成應用事故的原因，掌握風險評估指標。分析事故發生概率時，需考慮的技術因素包括安裝單位、制造單位的資質以及起重機的工作級別；管理因素包括設備所用管理制度要求與執行情況、操作者的持證以及資質情況、設備裝置管理情況，設備定期檢驗、自檢以及維保情況；使用運行因素有風險點與故障點、年故障次數、使用年限、環境條件與運行時間。通過交流溝通、查閱資料以及查看檢測報告即可獲取所需的信息，但是風險點與故障點、故障次數與運行時間三種指標的獲取難度較高，相關內容也很多，因此應進一步查找資料，分析記錄來確定相應信息。以風險點與故障點為例，重點考察起重機的安全保護裝置、關鍵零部件以及受力構件等，由于其對風險評定結果有較大的影響，因此需要結合大量記錄信息進行分析。部分起重機等特種設備使用了監測系統，數據也更容易獲取，圖1為起重機管理與監測系統。

圖1 起重機管理與監測系統

對特種設備進行定期檢驗前，檢驗者可通過查閱等多種方式獲取設備的風險評估信息，確定重點監控點，而后明確檢驗方向與關鍵檢驗內容，根據檢驗結果對設備應用風險進行防控。在風險預警過程中，可以發揮出大數據技術與思維的作用，改善檢驗效果，實現對風險的有力防控。

2.2 建設服務評價體系

特種設備的維保、改造以及安裝單位構建的服務評價體系，有助于使檢驗者了解設備的應用體驗、技術參數與安全狀況。如果服務商的評級與服務質量均比較高，其服務的特種的運行狀況與安全等級也很好。因此，需要重視這幾個單位的服務評價體系，電梯是現代建筑中較為常用的特種設備，在評定電梯的維護保養單位時，需要按照相應標準與規范流程，先遞交相關材料，再進行審核與現場評審，最后進行評定并對結果公示，評定標準包括安全事故、社會反映度、服務理念、質量保障與技術能力等方面。這種評定工作需要人為完成，主觀性偏強，同時工作內容繁雜，評價周期為一年一次，當發生電梯使用事故后，進行降級處理，評定方式較為被動，評定結果存在滯后性的問題。

雖然依靠現場評審與書面材料可以評定技術能力等相對固定的內容，但如果電梯設備的安全事故、社會反映度以及電梯的實際保養、維護與管理情況等存在變化的內容的評定也選擇這種方式，很難保障評定結果的真實性，因此可以通過大數據技術形成動態評價模式，從事故通報、媒體報道、整改單、檢驗報告以及居民投訴等多種渠道獲得與維保單位相關的動態信息，信息出現變化時，維保單位也要實時更新，以此在評定服務水平時獲取準確的數據，還可提升評定效率，也給特種設備的檢驗提供了參考。

2.3 提升檢驗效率，實現內部管理

檢驗特種設備的單位需要有完備的現代化管理體系，才能保持較高的檢驗效率，加強信息化體系建設有助于提升內部管理水平。檢驗單位在完善信息化系統時，往往最重視特種設備檢驗管理體系的研發與升級工作，很多單位都選擇自主研發的方式來結合具體使用需要來開發系統，確保系統符合管理理念。常規的檢驗管理系統涵蓋內部管理、綜合分析、公文流轉、處理費用、檢驗管理與監察管理等模塊，除了支持檢驗工作外，還能滿足管理儀器設備、人員以及財務狀況的需求。檢驗管理系統積累了大量的特種設備檢驗信息，這些信息的價值有待挖掘。

在安排與調度檢驗工作時，可參考系統提供的地圖坐標信息，設計路線并對檢驗工作量進行合理分配；評估檢驗人員的實際業務水平時，可參照檢驗報告撤回次數與智能評判等信息，使檢驗人員能夠及時發展檢驗工作中的不足，及時改進，提升檢驗能力；針對特種設備存在不合格項目信息與不合格包括進行關聯處理，實現對風險點的有效預警；收集與分析儀器綜合管理信息后，可掌握儀器受損程度方面的信息，管理者可根據這部分信息及時補充庫存，完善設備后備保障，對設備實施有針對性地管理，及時安排維護工作。為了實現對上述系統信息的有效運用，可引入大數據技術，形成更高的數據應用層次，聯合應用特種設備安全服務管理系統、大數據技術與互聯網技術，使數據中心可全面覆蓋運行監測、日常維修保養、檢測檢驗以及安全監管等多種工作，使與特種設備相關的信息有可靠的來源，檢驗機構運用大數據分析技術后可正確決策，同時，彌補內部管理的不足之處，給檢驗工作創造更好的實施環境。

2.4 實施業務拓展

特種設備檢驗單位在面對大數據時，不僅要將其看作支持檢驗工作與內部管理的重要工具與一種先進的思維模式，還要更深入地認識數據作為資產的價值。特種設備檢驗單位可參考商業市場的思維與行為，深入挖掘大數據資源所具有的經濟價值，機構在執行檢驗特種設備的任務時可積累一些與之相關的信息，除此之外，還掌握著從業人員、維護保養單位、設備使用單位與制造單位的信息，可將這些信息提供給需求方，借助信息所具有的商業價值來獲取經濟利益，需求方有特種設備的相關培訓單位、使用單位、制造單位以及保養維護單位，甚至可以跨領域地提供給保險領域企業與房地產企業。

制造單位從檢驗單位處獲取設備故障統計數據后，可借此改進設備，減少故障出現概率，通過優化設計保障產品質量；有特種設備使用需求的單位能夠結合不同品牌設備的質量報告信息來明確采購方向；維保單位通過設備風險數據，來完善維護保養工作，切實預防設備應用風險；中介單位與培訓單位需要了解當前檢驗人員的持證情況與從業數據。

3 結語

特種設備對安全性與質量都有極高的要求，檢驗單位要對特種設備進行更精準的檢驗，以此了解設備的實際情況，減少設備應用風險，使特種設備得到安全應用。本文主要研究了大數據技術在檢驗工作中的具體應用，檢驗單位還應繼續結合自身業務開展與內部管控需求，深入挖掘大數據技術的價值，把握大數據時代給予的發展機遇，拓展業務范圍。