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面向大数据的企业安全管理研究论文
1大数据概述
大数据具有数据量巨大，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据多样化的数据类型，数据价值密度较低，实时获取需要的信息等4个方面的特征。大数据技术不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。同时，数据的核心是发现价值，而使用数据的核心是分析［5－6］。
2企业安全管理发展趋势及面临的问题
2．1企业安全管理发展趋势
企业安全管理研究伴随着工业发展，从研究设备到操作人员再发展到用系统观点研究人－机－环境。当前企业安全管理的发展趋势主要是以下4个方面。
（1）安全管理的微颗粒化。安全管理发展到现在，从企业层面到员工群体层面，再到员工单体层面，应该看到锁定员工个体，才是安全管理做到的“以人为本”。
（2）安全管理的实时化。安全管理从上层制定方案到员工执行，是一层一层贯彻关系，是先统一思想再统一行动的群体活动，那么今天的安全管理更需要实时，员工的行为如何，安全管理者需要得到实时的跟踪，并提供实时的安全技术指导。
（3）安全管理的无处不在化。作业过程中每一个细节都有可能发生安全生产事故，只有在企业把安全管理全面覆盖，不仅可以提高员工的安全意识，也可以加强员工安全作业的细致化。
（4）安全管理的易用化。那就是让员工自己对自己进行安全管理，这是最根本的安全管理，那么现在企业安全管理者在以后的工作中，只是起安全指导作用，安全管理者是为员工服务的，提供围绕安全的一切服务。
2．2当前企业安全管理面临的问题
企业安全管理的基础是企业作业过程中的危险有害因素。以海洋石油工程为例，钻井、采油、井下作业、拖航、抛锚定位等作业以及人员远程的换班交替过程中，不仅存在着常规的着火、爆炸、电击、有害材料和试剂、工作环境（如噪声、滑倒、振动等）、设备伤害（如水压、气压、机械设备）、污水和钻井液以及H2S等对健康、安全与环境的影响，还存在着工作人员由陆地到作业平台的运输工具（小型飞机、轮船等）、相当长时间不能脱离的作业平台对活动环境的制约和噪声的不间断性、天气环境（一年四季的交替、潮汐潮落对作业平台的冲击等）、拖航稳定性、抛锚定位的准确性及稳固性等因素对健康、安全与环境的影响［7］。企业在作业的全过程中面临的安全管理主要包括安全隐患管理、设备设施完整性管理、安全检查管理、安全培训管理、承包商管理、作业风险管理、职业健康管理、安全绩效管理、安全风险分析等。与此对应的企业安全管理相关管理平台主要有职业健康管理系统、安全隐患管理系统、设备设施完整性管理系统、安全培训管理系统、承包商管理系统、作业风险管理系统、安全生产过程管理系统、应急救援管理系统、安全风险分析系统、安全绩效管理系统、安全标准化管理系统、安全检查管理系统等。企业安全管理在危险有害因素识别、分析、控制基础上建立各种安全管理平台，这说明了以下5个方面的问题。
（1）从数据采集角度看，给各个系统录入数据是一件较为繁琐的事情，同时由于各管理或分析系统的数据不兼容，使得同样数据信息需要反复录入，虽然平台系统都有运行的必要，但是从可执行上，员工不仅要完成基础作业，还要对各类系统进行数据录入，无形中增加了工作量，导致员工烦躁情绪增多。
（2）从数据分析角度看，由于各个系统平台的不兼容，对于中海油安全管理这一终极目标，需要从多个单独的系统中归纳总结后才能形成整体报告，不利于数据的横纵分析，不能很好地进行数据挖掘。
（3）从数据价值角度看，由于各个系统的流程限制，数据的采集渠道是固定的，数据分析手段局限于系统平台单个功能，所以数据价值较为有限。
（4）从数据时效角度看，由于数据的根本是为安全管理的决策服务，从数据录入，到安全管理人员对现场安全情况摸底，到最后安全管理人员作出安全决策，宗旨是以最少的时间作出最精准的判断，以在事故的萌芽期就被抑制住。
（5）从安全管理功能角度看，安全管理的管理对象是人－机－环境系统，需要人、机、环境等方面的技术保障措施的实施，当前的安全管理内容较为单一，没有以更加宏观的层面采集、分析、处理安全管理所需信息，所以安全管理的效果得不到根本改善。
3人－机－环境联网安全管理系统
人－机－环境联网是综合电子信息技术，将每一个员工、机器、环境作为一个信息源，利用无线通信手段建立以人为节点的信息系统，通过实现人、机、环境间交互，协调人－机－环境系统的和谐统一发展。以人－机－环境联网为企业安全管理平台，再进行开发安全管理相应功能模块，如关于人的安全培训管理、职业健康管理等模块，关于机的作业标准化、设备设施完整性管理等模块，以此来满足企业安全管理各方面的需求。该人－机－环境联网安全管理系统主要是以“感知行为状态，发现异常”为根本，以大数据环境下的实时数据挖掘为手段，为企业各层次员工提供全面、及时、准确的动态安全生产信息，以方便企业各层次员工对作业行为进行精确的决策。具体系统功能图如图1所示。该人－机－环境联网安全管理系统主要涉及数据质量控制系统和信息关联挖掘系统。在数据质量控制系统中，数据来源主要是3个方面，即历史数据，由人、机、环境组成的多源数据实时融合，还有在以上2个方面遗漏或不方便提取的数据由作业信息组合进行填补，以使得安全管理数据在全面、准确的基础上呈现动态实时特性。在数据采集方面，在人、机、环境系统中，只有人具有主动意识，故在人－机－环境联网系统中，以人为核心。人通过人录入个人的行为信息以进入网络，机和环境通过传感器、监测器、检测仪等设备采集的状态信息联入网络。在信息关联挖掘系统中，主要涉及以下3个方面。
（1）安全生产事件检测系统。该系统主要是针对作业过程中的每一项作业进行检测，通过法规和技术符合性检查，及时发现员工的不安全行为，设备和环境的不安全状态，提高每一项作业的安全度。
（2）短时安全生产预测系统。该系统主要是针对收集到的各项数据，对某一具体作业进行全面安全分析，从历史数据建立数学物理模型，从现场人、机、环境的多源数据以及作业信息组合填补提供的数据2个方面对该作业的安全生产进行短期预测。
（3）安全生产趋势监测系统。该系统主要是宏观和微观2个层面，即针对作业全过程进行监测，从接受作业命令到作业完成的整个过程中，安全生产的趋势进行微观监测，同时，针对企业层面的宏观安全生产状况提供进行数学处理后的监测趋势图。同时，对该人－机－环境联网安全管理系统中的数据进行“数据活化”处理，即对数据进行循环反复利用，以提高数据的价值。具体如图2所示。
4结论
（1）数据密集型科学发现为科学研究提供了新研究范式，企业安全管理模式也面临着转变，本文以企业安全管理发展趋势为目标，以大数据环境下的实时数据挖掘为手段，提出了企业人－机－环境联网安全管理模式。
（2）人－机－环境联网安全管理系统面向大数据，以数据采集、数据分析、数据呈现为中心搭建基础平台，再在此基础上设立相应安全管理模块，从而满足企业不同人员对安全管理信息的需求，达到数据共享，提高了数据利用率，同时该系统注重数据活化问题，提高了数据的价值。
（3）由于数据的异质异构、无结构及不可信等特征，在大数据的管理和分析研究还需要解决在数据输入时的质量确保和数据输出时的隐私，以及数据处理能力等问题需进一步的研究。
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