大数据在特种设备安全监察使用环节中的应用

吴行惠 刘 建 梁 娜 沈文婷 王 剑 李修倩 王 荣 丁宜鹏

(山东省质量技术监督局信息中心 济南 250002)

大数据在特种设备安全监察使用环节中的应用

吴行惠 刘 建 梁 娜 沈文婷 王 剑 李修倩 王 荣 丁宜鹏

(山东省质量技术监督局信息中心 济南 250002)

本文根据特种设备监察工作职责，依托山东质监大数据共享平台建设实践，利用大数据技术，研究各渠道所采集数据的价值，通过建立数据模型，应用分析挖掘技术，分析重点工作成效，发现各环节存在的问题，及时处理特种设备事故，统计分析产品质量，研究利用大数据辅助监察工作，整理归纳出了适应“四位一体”特种设备监察工作的部分应用，并列举了部分案例，以供大家研究探讨。

特种设备 大数据 监察 分析

随着国民经济的高速发展，特种设备数量不断增加，截至目前全省有特种设备949082台（套），压力管道180870条（套），特种设备使用单位121628个，特种设备数量正在以每年近20%的增长率迅猛增长，这为特种设备安全监察工作提出了一个新的命题，如何在特种设备监管人员基本不变的前提下，通过新技术、新手段、新思路来提高监管效率。大数据技术作为一个新兴的数据分析技术，利用大量的结构化和非结构化数据，解决传统单一结构化数据分析手段解决不了的问题，本文论证的就是通过大数据技术探索和分析出特种设备安全监察工作中一些以往发现不了的规律和事实，大幅度提高特种设备安全监察工作的效能。

1 特种设备安全监察工作介绍

为了更准确的梳理特种设备安全监察的工作内容，比照山东省质监局权力清单，特种设备行政权力事项共15项，包括：特种设备生产（包括设计、制造、安装、改造、修理）许可；气瓶充装许可；移动式压力容器充装许可；特种设备检验检测机构核准；特种设备作业人员资格许可；大型特种设备现场制造批准；组织特种设备事故调查；锅炉设计文件鉴定；锅炉定型能效测试；特种设备产品、部件型式试验；特种设备制造过程监督检验；特种设备安装、改造、重大修理过程监督检验；进口特种设备监督检验；锅炉清洗监督检验；组织对特种设备检验、检测机构的检验、检测结果和鉴定结论进行监督抽查。

山东省特种设备监察工作目前实行行政审批、监督检查、检验检测和综合执法四位一体的监管模式，行政审批作为特种设备安全监管的源头，贯穿着特种设备的设计、制造、安装、改造、维修、维保、使用、检验的各个环节，是相关业务开展的前提条件。监督检查作为事后监管的一种重要形式，也贯穿了特种设备的各个环节。检验检测通过特种设备监察部门行政许可的检验检测机构实施，检验检测包括制造监检、安装监检、定期检验和事故鉴定检验等。综合执法是对行政审批、监督检查和检验检测过程中发现的问题依法处置的过程。

以上业务产生的数据作为特种设备监管的基础业务数据，全部纳入山东质监大数据共享平台管理。

2 山东质监大数据共享平台

山东质监大数据共享平台是山东省政务部门首家完成的大数据项目，也是目前全国质检行业唯一已完成的大数据项目。在全国范围内率先对质监履职依据的“四法五条例”、质监权力事项、质监信息资源进行全面梳理分析，编制了山东质监信息资源目录，共梳理形成了692个信息类，12492个信息项，4435个数据元；已采集结构化数据138，258，082条，非结构化文档403，618个，数据量4.3T。从管理的业务对象来看，包括组织机构3，169，619个，人员702，573个，设备1，814，182台，产品 429，049个，标准 189，828个。该平台创新性的提出了“五大主题，六个层次”的信息模型，实现了各主题数据的关联分析和挖掘，并实现了对历史数据的追溯，提高了对领导决策、业务管理和公共服务的信息支撑能力。

2.1 大数据共享平台技术框架

本平台建设基于大数据、J2EE技术和B/S框架，遵循“应用开发平台+构建+配置”技术构架，采用商业智能技术和展现工具、先进的数据中心技术，采用ETL、工作流、集成总线、全文检索、舆情收集等产品，实现了科学合理的系统架构和可持续改进的功能及维护机制。

2.2 数据采集、管理和利用

数据中心建设的目的是构建面向数据分析利用的集成化数据环境，将业务系统数据、共享数据、采集数据综合分析利用。

数据中心的数据来源主要包括：已建设信息化业务系统数据（共15项）；未进入系统管理的业务数据，主要以 excel、word 等电子形式存在的数据；跨部门、行业共享的数据；通过网络舆情监测软件采集的网络、电视、报纸等与质监业务相关的非结构型数据。

图1 大数据共享平台技术框架

图2 山东质监大数据共享平台数据采集图

国家质检总局制定了全国质检信息资源整合与共享服务平台建设方案，分三个阶段建设国家级质检信息资源数据整合与共享服务平台和地方两局质检信息资源整合与共享服务分平台。近期，山东各市质监局也在信息资源整合与大数据开发利用方面跃跃欲试，他们构成了各市局的数据分中心。山东省质监局的大数据共享平台可以实现和省经信委及省内各厅局之间的数据交换；在省质监局的大数据共享平台中，根据地市编码、名称等条件，可识别和建立各市的信息资源子集，在保证数据安全的情况下，可以通过数据交换平台将这些数据推送到各市质监局，同时也可以从市质监局的系统中获取省质监局所需的数据，实现双向的数据交换。县级质监局可不再建分中心，可以直接使用市质监局的系统。这样，通过国家、省、市三级数据交换平台可以建立起国家、省、市、县四横一纵的信息交换机制。

要实现各级之间的数据交换，首先需要标识和识别数据所属的区域，例如在质检总局的平台中需要标识哪些数据属于山东、哪些数据属于江苏等，在省级的平台中需要标识数据属于哪个市（区）县等。为解决这个问题，在各级的数据平台中，均应有数据所属区域的标识，例如在结构化数据中，一般都有所属省市县地域编码的字段，如以37开头的表示山东，以21开头的表示辽宁等。对于没有地域编码字段的数据，需要通过省市县名称等地域关键字进行匹配。如果是企业相关数据，也可以通过关联组织机构代码库，来确定企业所在地。

图3 国家、省、市、县四横一纵的质监信息交换机制示意图

2.3 业务信息模型

由于数据来源复杂多样，数据质量良莠不齐，如果采信了错误的数据不仅不能辅助科学决策，甚至还会产生误导，所以必须对信息区别可信度、划分优先级。本平台通过三个维度建立业务信息模型，其中：主题维，主要为组织机构、人员、产品、设备、标准5大类；可靠性维，主要分为法规标准、行政许可、行政执法、检验检测、举报自报、舆情信息6个层次，见图4；业务维，主要为工业产品、特种设备、认证认可、计量器具、特种设备等业务分类[1]。

图4 山东省质监大数据共享平台信息模型图

2.4 特种设备全生命周期安全监察模型

特种设备安全监管中的四项主要工作包括：行政审批、监督检查、检验检测和综合执法，由此对特种设备的整个生命周期（设计、制造、安装、改造、维修、使用、检验）各个环节进行安全监察，通过对各个环节的厂房、人员、设备、产品、质量体系运转情况进行动态监察，可以说全过程链的、全方位的、全生命周期的实施了安全监察和监管。

图5 特种设备四位一体监管业务联动应用模型图

3 数据挖掘与研究分析

在山东质监大数据共享平台上，进行数据挖掘和研究分析，得出用传统手段较难发现的特种设备的趋势变化，发现各环节中涉及的企业和人员的管理风险，获取未纳入监管范围的特种设备相关情况线索，经过笔者阶段性的工作，对部分采集数据样本进行了分析，通过归纳整理形成以下几方面的数据分析挖掘应用。

3.1 通过特种设备数量变化趋势，反应重点工作成效

通过对每天的各区域、各设备类别的特种设备的数字统计，可以得到一年内哪段时间、哪个区域、哪类设备的增长量偏高或者偏低，可以为特种设备安全监察工作中合理安排监督检查工作计划和使用登记计划提供参考。

例如从图6可以看出2017年8月10日到8月25日这个时间段，锅炉的数量有了明显下降，说明这阶段山东省锅炉整治工作取得了良好的效果。

再例如从2016年11月14日至2017年7月24日，全省特种设备新增加109454台（套），其中锅炉2946台，压力容器22939台（套），电梯35286台，起重机械7714台（套），厂（场）内机动车辆4543辆，大型游乐设施215台（套），压力管道35811条（套）。通过上述数字可以看出压力管道的新增量和原有数量相比明显不匹配，由此得到在最近半年多的时间中，压力管道登记数量较以往有了显著增加，压力管道的使用登记率大幅度提高。

图6 2017年8月10日至2017年8月25日的山东省在用特种设备数量

3.2 通过跨部门数据共享，发现未注册登记的特种设备

通过大数据平台中其他政府部门共享的数据，可以帮助质监局发现未注册登记的特种设备，如安监部门、环保部门、工商部门共享的新建成的与特种设备相关的化工、制药、建筑材料等企业，查看上述企业在系统内是否已经注册登记特种设备，如果没有则作为重点检查对象进行抽查。如根据山东省环境保护厅对济南某水泥有限责任公司的行政处罚决定书（80万t/a水泥粉磨项目，未经有审批权限的环保部门审批同意开工建设，并已建成投产），该单位在山东质监大数据共享平台中未曾注册登记设备，可以根据该线索通知当地质监局进行检查，是否存在未注册登记的特种设备。

3.3 内外联动广泛筛查，发现超期未检验的特种设备

通过对每天的各区域、各设备类别的超期未检设备进行统计，可以得到一年内哪段时间、哪个区域、哪类设备的超期未检数量偏高或者偏低，可以为特种设备安全监察工作中合理安排检验工作计划提供参考。在检验的高峰期可以由检验机构和企业协商提前或者延期检验，以保证检验人员的平均工作量，确保检验工作质量。

图7是2017年5月28日至2017年7月13日的电梯的超期未检数量统计，通过折线图可以看出在6月2日和7月2日两个时间点超期未检数量都有了显著提高。

图8是2017年5月28日至2017年7月13日的电梯的定检率统计，通过折线图可以看出7月5日定检率最低。

通过12365投诉举报及群众反映的公共场所未在检验有效期内的特种设备情况，按照地域及时反馈给有关监察部门和检验机构，及时发现和处置超期未检的特种设备。

3.4 通过数据联查，发现无证操作的特种设备

通过山东质监大数据共享平台中的行政许可数据和特种设备使用单位数据对比，可以帮助发现特种设备的无证操作问题，即某使用单位有需要持证操作的特种设备，但是行政许可数据中查不到该单位有持证的作业人员。

特种设备监察数据中发现淄博某机械有限公司有一台使用证号为鲁CA5**8的内燃式平衡重式叉车，行政许可数据中通过该单位查询作业人员，未查到有叉车操作人员。

图7 2017年5月28日至2017年7月13日的电梯的超期未检数量图

图8 2017年5月28日至2017年7月13日的电梯的定检率

青岛某锅炉有限公司，在12365质监热线平台共享到山东质监大数据共享平台中的数据显示，该单位存在无证操作的情况，通过大数据平台中行政许可数据查询发现，该单位存在很多作业人员证件已经超期且未换证，属于无证操作。相关特种设备监察部门依据数据分析发现的问题，已及时对有关单位进行监察整改。

3.5 通过业务联动，治理带病运行的特种设备和违规作业的操作人员

通过山东质监大数据共享平台中检验共享数据，把检验不合格（或不符合要求）的特种设备，结合监察数据中特种设备运行状态发现带病运行的特种设备。如：当前检验不合格的特种设备数据量为1466台（套），30%以上使用状态为在用，把这些数据及时通知当地的特种设备安全监察机构，进行监督检查和综合执法。

通过山东质监大数据共享平台中的行政审批数据中的作业人员数据，及时发现一个人同时在多个单位任职特种设备作业人员的情况，及时通知涉事使用单位当地的安全监察机构，对涉事单位和个人进行监督检查和综合执法。数据显示姓名为“高某”的特种设备作业人员，同时在烟台三个工作单位进行特种设备操作。

图9来自大数据共享平台的特种设备应用。

3.6 对非关系型数据进行采集和挖掘，大大提高安全监察工作的效能

1）可以补充发现未报的事故信息。

通过山东质监大数据共享平台中的舆情数据，广泛收集与特种设备有关的新闻报道和社会舆论，及时反馈给业务部门，其中，2016年7月至2017年7月，共反馈特种设备事故及故障有关线索88起，在特种设备事故处理工作中，起到了显著的辅助作用，在部分事故处理中，在事故报告到达之前提前获得了关于特种设备事故的信息。如5·30济南工地龙门吊倒塌事故，舆情数据就比事故报告先一步获取了事故信息，相关部门立即赶赴现场进行事故处理，为事故处理赢得了宝贵时间。

图9 山东质监大数据共享平台的特种设备应用

2）通过对全国（全省）特种设备事故舆情数据采集挖掘，可以发现事故发生的重点设备、重点地区和特定的时间。

以下是山东质监大数据共享平台中采集到的特种设备事故舆情数据，对2017年1～7月份的特种设备事故信息进行分类，如图10～图13所示：

通过图10～图13可以看出1到7月份，全国发生事故舆情数量的重点特种设备是厂内机动车辆、电梯和起重机械，分别占总事故舆情数量的37.35%、30.29%和20.19%。全国发生事故舆情数量的重点省市是江苏省、上海市和广东省，分别占总事故舆情数量的16.18%、12.14%和9.10%。全国发生事故舆情数量的重点月份是3月份和7月份。全国发生事故舆情数量的重点特种设备是厂内机动车辆、电梯和起重机械，由于厂内机动车辆发生事故的危害性较轻，社会影响也较小，因此要把重点放到电梯和起重机械的安全监察工作上，对于电梯要特别重视，尤其是小区和公共场所使用的电梯，这类电梯虽然死亡人数较少，但是社会影响太大。进一步分析，还可以找到电梯事故发生的设备种类和原因，本文由于篇幅原因不再赘述。起重机械发生事故的比例也很高，由于起重机械多数在人口比较密集的地方使用，造成的事故伤害程度较大，也要特别重视，进一步分析也可以找出事故的具体原因发生在安全监察的哪个环节，可以有针对性的提出安全监察工作的要求。

3）辅助决策。

图10 2017年1月到7月网络舆情特种设备发生事故信息构成（按省市）图

图11 2017年1月到7月网络舆情特种设备发生事故信息数量图（按设备类别）

如通过长时间段的统计和挖掘，可以发现特种设备事故同比和环比的变化，从区域上发现安全监察工作效能的提高和下降，从设备类别上发现安全监察工作的重点和效果。如山东省正在进行的燃煤锅炉的整治工作，明年就可以体现环比的变化，评估专项整治的成果。

图12 2017年1月到7月网络舆情特种设备发生事故信息数量图（按设备数量）

图13 2017年1月到7月网络舆情特种设备发生事故信息数量图（按月份）

3.7 科学预研，通过大数据样本发现问题

通过大样本数据来计算同类型、同技术参数的特种设备检验时所需要的工作时长，判断同类设备检验时平均需要的工作量，为检验工作量提供量化数字参考，为监察机构判定检验人员和特种设备的人机比提供辅助决策支持。

通过大样本数据来计算某个具体的检验指标容易出现异常的情况，或者判断制造单位依据的生产标准是不是低于该检验指标的所规定的阈值，判断是否需要对检验指标做修正，或者修正制造单位依据的生产标准。为发现生产工艺中所隐含的技术问题提供数字依据。

通过大样本数据来计算同类型、同技术参数的特种设备从开始使用到损坏的时长，判断同类设备是否到期强制停用，为监察机构判定检特种设备的使用年限提供辅助决策支持。

4 结束语

随着云计算、大数据、移动互联、物联网、人工智能等技术的快速发展，传统的监管模式已经显示出局限性，甚至是不能满足当前监管工作需要。科学合理的利用新技术、新手段，创新监管模式，应用大数据，采用多渠道采集信息，改变了原先全靠特种设备安全监察系统单一采集信息的方式，使信息更加全面系统。通过数据挖掘技术，把原本关联性不大的数据建立新的关联，分析出许多可能发生的特种设备安全隐患和管理不足。更好地为特种设备安全监察工作服务，使用大数据来提升监管质量，只是一个开始。

由于山东省大数据的建成只有2年时间，在特种设备方面的应用研究才开始不久，时间比较仓促，本文尚有很多不足之处，请大家批评指正。

[1]吴行惠，刘建，张东，等.论质量技术监督大数据[J].电子政务，2015，（03）：113-117.

书 讯

特种设备典型事故案例集（2005—2013） 138.00元

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特种设备安全监察工作实用手册（第二版） 98.00元

新特种设备安全生产法 5.00元

新特种设备目录（2014年局114号） 4.00元

中国质检工作手册 特种设备安全监察 150.00元

联系人：庄晓 010-59068615

胡丹 010-59068612

The Application of Big Data Analysis for the Special Equipment Safety Supervision

Wu Xinghui Liu Jian Liang Na Shen Wenting Wang Jian Li Xiuqian Wang Rong Ding Yipeng
(Shandong Bureau of Quality and Technical Supervision Information Center Ji'nan 250002)

From the analysis of the special equipment supervision, the application of quality supervision data are discussed based on the big data analysis technique. On the basis of Shandong quality supervision data sharing platform, the data analysis model are established and the data from various ways are analyzed. Then the accident of special equipment can be conducted in time, the status of various products can be known quickly. It can be helpful to improve the ef fi ciency of the special equipment supervision.

Special equipment Big data Supervision Analysis

X924

B

1673-257X(2017)09-0057-07

10.3969/j.issn.1673-257X.2017.09.011

吴行惠（1959～)，硕士，主任，研究员，从事质监系统信息化建设规划和管理，组织实施重要信息化工程建设工作。

刘建，E-mail： liujian@12365.sd.cn。

2017-08-14）