机场工程施工机械设备科学管理分析

叶青，赖一雄

（1.福建兆翔机场建设有限公司，福建 厦门 361000；2.中铁电气化局集团有限公司城铁公司，北京 100036）

机场工程项目从实施到完工，期间机械设备扮演了重要的角色，但是设备在运营期间不可避免的会出现故障，为了使设备可以顺畅的为工程服务，就需要依靠科学的手段与现代的技术，提升设备管理的层次，最大的发挥机械设备的效能，使工程项目取得更好的经济效益。为了达到这些目的，关键是要引入大数据技术、视觉识别技术、AI 智慧机器人技术等多种先进技术，全面提升对机械设备的管理与施工技术，同时增强安全管理水平，把控好质量进度。此外，人工作为第一生产力要素，在工程起到的不可或缺的作用，培养一批高素质、熟悉设备、爱岗敬业的工程人员同样重要。诱发安全事故发生的原因主要可以分为三个方面，（1）设备原因：工程设备老旧损害、技术和设计上的缺失、管理方面的缺失；（2）环境原因：作业空间中存在噪音、粉尘、震动、高温等不整洁的环境；施工相关的材料和工具在线程堆放杂乱；（3）人为因素：对安全意识的淡泊，思想上瘫痪，作业粗心和行为仓促；不符合安全规定的服装；不遵守安全操作规则的工作行为。图1 给出了造成安全事故的三大原因。

图1 安全事故原因

1 机场工程机械设备易出现安全事故原因分析

1.1 设备原因

设备方面的原因有许多，一般存在：设备其本身的设计就存在缺陷，导致不安全，或者没有选择合适的安全标准；使用的零件不达标，或者因安装人员的工作疏忽导致蒙混过关，酿成事故；机械设备安全功能折旧与老化；采用的耗材不合格，如使用不符合标准的油品，导致动力烧坏。有部分公司在出现问题后，逃避责任，抱着“面子上过得去”的心态，对有问题的机械设备进行修补，而不是进行更换或者淘汰。设备一旦达不到机场施工的要求，就会导致了更大的安全隐患，其最终结果就是耽误工期、影响工程质量、增加项目成本。

1.2 人为原因

工程人员存在侥幸心理，认为事故发生的可能性很低，对旧有设备的更换不重视，设备的得不到彻底的维护；对安全技术知识掌握不够充分，设备的操作流程陌生，紧急情况反应迟缓，无法预见事故的可能性；工作精力不足，使得运营疏忽。科学证明，人们的注意力不可能做到长时间的集中，特别是项目建设高峰期等快高工作强度、快节奏的情况下。轻微的疏忽很容易产生安全事故。

1.3 环境原因

在机场项目的建设中，机械装备的位置是会来回移动的，因此几乎不可能一直为其提供一个稳定的工作环境。 亮度不够充分、杂音分贝过大、极端的温度、松软的地面等环境都容易引起施工安全事故，比如，在周围噪音声音过大时，影响了工程人员之间的交流，就容易造成安全生产事故。此外，一些不可预见的非人为因素，比如洪水、山体滑坡等自然灾害也会引起事故。

2 机场机械设备管理措施分析

2.1 基于大数据技术的机械设备质量与出场管理

为了节约投资成本，一些企业对先进技术设备的引进和更换不够重视，对旧设备持保留态度，这使许多过时的装备和落后的机械在还在施工现场运行，增加了工程现场的安全风险。机场的建设与人民生命安全和产业安全息息相关，因此必须予以重视。首先，应严格检查机械设备，并 进行精心选择，对老旧设备，已淘汰的设备，严禁备进入施工现场。其次，依靠大数据信息管理平台，对所有设备进行注册，建立台账分类管理，并在离场时根据注册情况严格检查设备，避免设备遗失在现场。最后，机场机械设备应具有严格的技术应用规则，因此，根据设备的使用规则，做到严格选型，合理的分配，以减少损耗，增加设备的使用年限为目标。机械设备必须严格放置在指定区域，每台机器应配备专门的安全人员，并建立一个基于大数据分类的台帐。使用机械设备来选择安全保护设备，例如主动显示，主动报警，主动停车等。

用大数据计算平台为底层思路进行设计，智能施工机械设备监控巡检系统可分为三个层次，分别是承担数据计算任务以及分析任务的云计算平台层、服务于用户用以实现云端交互及手机交互等功能的监控服务层、具有查询信息功能，资源管理等功能方便用户直接进行操作的移动端应用层。图2 给出了智慧管理大数据平台总体结构图。

图2 智慧管理大数据平台总体结构

2.2 基于视觉识别技术的员工安全管理，制定安全管理制度

向操作员提供相应的技能培训，内容包括安全管理和技术培训，并要求他们经过认证进场工作。培训应有计划，有针对性地进行，并应严格接纳人员的条件。有关人员对设备要勤检查、多注意。操作期间，可以依托无人机搭载视觉识别设备对作业人员的行为状况进行追踪，对脱离驾驶室，不规范施工，乱扔杂物等现象也要严肃处理。在施工阶段，重施工、轻管理的状况尤为显着，这是由于在建设阶段，大多数公司只注重项目能否在规定工期内竣工。这种现象可通过视觉识别技术对管理效率进行提升。图3 给出了视觉识别技术的功能划分图。

其中系统功能区分为4 个层级：（1）人像识别功能，其主要实现了从终端设备读取图像的技术。（2）特征存储，通过对相应数据库的轻量化建立，完成图片数据的储存。（3）检测识别，现对从摄像头读入的视频所采集的图像进行识别，并将识别的结果进行传递和展示。（4）特征学习，实现实时的学习技能，即，对从视频采集的图像进行特征提取与存储，增加了可识别样本的种类。

虽然，管理工作似乎并没有为施工进度带来立杆见影的收益，也没有给公司带来直接的经济收益，导致一些公司认为对机械的管理投入过多的精力是浪费。因此，有必要制定机械的安全规程，并建立有合适的、有目的性的安全管理体系，这是对操作人员进行安全教育的基础，也是讨论事故原因的基础。此外，应制定科学的应急计划并进行演练，出现危险情况应及时处理并总结经验。

图3 系统功能划分

2.3 基于AI 机器人的设备安全检查

通过在现场部署AI 机器人加强对设备的检查，可在上班的前、中、后期都要开展设备的安全检查作业，而且要定时安排检查。

其次，依托机器人开展车辆安全检查，在工程现场，车辆的强力机动性更容易引发事故，必要时可以进行彻底的排查。图4 给出了巡检机器人样机图。

该机器人简单来说就是一个可以独立完成激光扫描的装备。配备了全地形攀爬履带，可以上下楼梯，以适应施工现场的各种场景随意行走，并自行对现场进行激光扫描成像。通过将激光扫描模型与数据库匹配，从而识别现场的工作对象，通过数据中的相关信息与实际形象进度对比，自动分析各项任务的执行情况。由于是机器人，全天进行现场数据扫描，还会发现现场的错误，进行质量管控。机器人的现场捕捉和分析出来的结果都会自动推送到管理人员的移动端中。

图4 巡检机器人

3 结语

一般而言，为了保证工程项目的顺利完成，对机械设备的管理是核心因素。虽然，机械设备在使用阶段出现某些情况不能完全避免。为了妥善管理机械设备并应对这些情况，使机械设备达到较高的科学水平，使机械设备管理更上一层楼，充分发挥机械设备的有效利用作用，工程取得良好的经济效益。关键是将各种新技术的应用与现场的实际相结合，提升管理水平与安全质量。