面向计量管理的大数据技术研发及创新应用探析

2022-11-16郭人恺

科技与创新 2022年1期

郭人恺

（晋能控股煤业集团计量监督中心，山西大同037003）

计量管理质量的提升，能够确保量值传递的可靠与准确，促进中国计量规范化和标准化发展，为产品质量提高打好基础，对于经济发展具有重要作用。随着科技发展，各项管理工作也要运用其科学技术成果，实现现代化和信息化管理，这是管理水平提升的主要途径。在计量管理中运用大数据技术，有助于这个方面管理目标实现，同时还能通过挖掘背后数据价值，提前管控影响计量管理质量的因素，从而使管理在这项技术支持下，达到理想的效果。

1 计量管理综述

信息技术发展促进计量管理变革。现在大部分计量管理工作，已经实现利用业务系统管理。业务系统实际上就是一个针对计量相关工作进行管理的平台，只不过由原来的人工管理，变成为借助于系统管理。包含的管理内容较多，如档案建立和数据管理、检定周期、检定申请等。计量管理人员就可通过这些和计量相关的信息和数据，对计量情况进行监督和管理，效率非常高，有助于及早发现计量管理问题，同时还能保留依据，当计量管理出现问题以后，就根据储存的信息分析，明确计量管理问题所在，在纠正计量管理问题基础上，对管理人员追究责任。一方面可促进计量管理提质增效，另一方面可起到对计量管理督促作用，以大数据技术促进计量管理成果的全面提升。随着科技水平的不断提高，中国计量管理改革也呈现出较为明显的特征，具体包括以下几点：①由于管理更加严密且精确，计量管理形成了政府、企业、市场三层次管理模式。政府的管理对计量管理发展起到引导作用，政府内部的管理也具有层次化，以此保证计量管理价值充分被发挥；企业进行计量管理出于多方面的需求，由企业决策者担任操纵者，企业设立计量管理专门部门，并与其他部门合作进而完成计量管理；企业决策者支持、各部门配合，是企业计量管理的重要保证。市场计量管理由于无决策者取决于市场需求，因此具有强制性和多变性特点。②计量管理体系更加立体化。现代计量管理受到经济、社会以及意识形态多方面因素的影响。这种立体化体系呈现“金字塔”形，金字塔由下至上分别为市场需求、法律体系及管理水平，塔底是是塔体稳固的保证，塔顶应与塔底相互适应，整体和谐统一共同提高计量管理的效果。③现代计量管理进行以法律为前提。法律法规对技术手段与管理手段起到约束作用，以此建立了完善的计量管理体系，全面提高了计量管理的力度。一切计量管理相关活动都需要遵循法律法规，这是现代计量管理最明显的时代特征。④计量管理过程程序化，使得计量管理更加科学而系统。计量管理过程程序化内容丰富，主要包括完善的程序、合格的操作者和过程控制系统。完善的系统是企业进行计量管理的基础保证，不同操作者应具有不同的能力，过程控制系统是监控和保证运行正确的关键，要与计量管理活动息息相关，以此实现对计量管理过程的有效监控[1]。

2 大数据技术的运用角度

计量管理中利用大数据技术首先要建立数据库，可从业务入手，从三个方面完善资源和数据库，分别是计量受理、计量审核、计量许可。计量管理要遵循全过程和全生命周期管理，设计、生产、使用、验收等过程中都要计量，产品检定中要进行计量，不符合计量标准的要坚决督促改进。因为一旦计量出现问题，将不合格产品或者设备流入到市场中，不仅会影响到使用安全，还会影响自身的声誉。产品质量问题带来市场口碑下滑，关系着企业生死存亡，因此必须做好计量管理。计量标准是计量活动的依据，通过量值传递及量值溯源将计量标准控制在允许范围内，是做好计量管理的根本。因此，计量管理中要利用大数据技术，密切关注计量标准的性能、溯源过程、实验室环境、日常维护、操作人员等相关信息，能为做好计量管理、计量检定提供可靠保障。

在生产中运用企业经营主要从生产制造中获利，生产中计量是重中之重，是把控产品质量的关键。生产要做好计量管理，可运用大数据技术。因为生产检测机构较多，如果将产品检测任务交给不符合资质的机构，就会直接影响产品质量。基于此，可在许可审批中运用大数据技术，通过搜集和整合各个检验机构数据，形成数据库，对其检验检测能力、信誉、检测案例等进行全面分析与评估，从而选择最符合自身法定计量需求的检测机构，也能确保计量质量的提升。在实际计量活动中一般为检定及校准的方式，对于计量器具进行检定或校准，并根据检定规程出具检定证书或校准报告，将这些数据集中在一起，做好大数据分析，就能明确影响生产质量因素，并从计量管理中入手对问题进行有针对性解决，从而最大程度保证生产、产品质量不受影响。

故障管理中运用大数据技术，需要对计量装置进行跟踪管理，搜集和整合各种信息，如运行信息、检定信息、故障信息、状态信息等，从多个方面去分析引发故障原因，从而有目的去解决。故障原因有很多种，比如人为原因、设备和装置自身原因、突发故障等，利用大数据系统分析，就可准确掌握原因，追根究源，从根本上消除计量装置故障隐患。计量器具和设备在运行中出现问题，也就是通常所说的现场运行故障，管理和处理中同样要做好原因分析。现场运行故障一方面要分析人为因素，另外一方面则是掌握是否因为外部因素造成。除了这两个原因以外，也可能是计量设备自身具有问题而引起故障，比如质量不合格。现场计量管理采用大数据技术，统计计量设备和仪器相关数据和参数等，并依照相关的标准对其分类，最后则要利用大数据技术进行分析和处理。有了数据依据和支持后，故障处理就更有把握和针对性，效率和质量都会提升，计量管理成效将更为突出和显著[2]。

计量器材与设备报废处置是计量管理的最后一步，由于位置特殊而管理不到位。在使用大数据技术后，相关人员可通过设备标号等信息，在数据库中查找该设备的各项信息以及检修情况等，同时可查询其使用年限，不会出现重要信息遗漏的情况，进而掌握设备报废的实际情况。应用大数据技术进行报废管理，可通过数据库的结构优化实现设备信息全覆盖，管理人员可一次性获取相关设备的全部信息，及时掌握设备的使用情况，避免资源浪费并提升计量管理水平。大数据技术具有强大的信息存储能力及检索能力，充分发挥大数据技术优势，可提高计量管理的工作效率。从计量设备管理角度实现量值溯源与量值传递，包括几方面内容：①新进计量设备校准信息；②定期检查设备信息；③检修后更改设备信息。在进行信息资源目录设计时，要包括信息的检验及更新，输入设备的主要信息进行信息搜索，将实际情况与信息显示情况进行比对。在进行核对时要保留原有信息至其他位置，当设备出现问题时，可通过大数据技术溯源设备信息更改情况，便于进行管理。利用大数据技术将所有设备的信息结构化存储并保留其更改记录，在设备出现故障等情况时，可快速查找到相关信息并进行分析，量值溯源与传递是进行计量管理的有效分析方法。

近些年，国家监管总局取消了相关设备许可证，以此促进计量设备生产业的发展。但这种情况下监管难以有效进行，因此应用大数据技术成为新时代推动市场监管的重要方法。传统计量设备监管存在诸多弊端，发现问题后才开始制定相关应急措施，反应时间长且监管效果不佳。利用大数据技术进行监管，可大幅度提高设备溯源的频率，监管得到的结果相较于以往更加真实有效。通过这种监管方式，可在设备出现问题之初便能分析其成因，预测其他类似设备的潜在风险，提前制定应急措施应对风险。大数据技术的便捷快速性，既能促进计量设备生产厂家的发展，又能推动市场监管方式向新时代背景转型。

以往的计量涉猎学科广泛，对计量人员的能力水平要求高。但随着科技的发展，各学科融汇创新，计量工作开展中又面临新的困境。计量器具变化速度飞快，其原有的规范不适用于新设备，制定新规范增大了工作压力。将大数据技术引入计量管理后，为开发智能化校准设备提供了更多可能，大数据强大的功能可将各学科领域的知识进行精细的划分与计算，取代以往仅依靠经验进行判定的方法。大数据在对数据进行系统且严谨的分析处理后，可得出计量工具更规范的使用方法，促进计量技术规范不断创新，进而提高计量管理的工作效率。

3 计量管理中大数据技术分析

计量管理中运用大数据也能促进验证和比较，包含的内容主要有以下3个方面：①针对的是新计量仪器和设备。在使用前要做好对仪器的检定，依据的是新计量设备检定相关要求，过程中必须要按照规程操作，严格执行要依据校准规范，这样做可保证新计量仪器和设备质量没有问题，为计量准确和可靠奠定基础。针对新计量仪器检定与校准，在管理中可采用大数据技术，应归总检定中出现的问题，将其转化为数据，明确检定关键点，建立模块，为计量仪器检定提供数据依据，以确保检定和校准不会出现问题，减少因为这个方面原因导致计量结果不准确现象的出现。②针对计量仪器进行周期性检定，搜集和储存相关的信息。不同计量仪器检定规程与要求是不一样的，周期检定中要依据计量对象，严格执行检定标准和要求，完成内部对编制的周期计量检定表格，按照要求完成计量仪器检定，并要做好校准。期间产生的数据和信息，应当保留下来，构建计量周期检定数据信息库。利用大数据技术分析这些数据信息，明确周期计量检定中常见问题，通过分析明确引发原因。周期计量检定和校准更具有针对性，计量管理整体质量会提高。③计量检定来牵扯到了临时检定，过程中依然要做好数据信息收集和存储。计量仪器在使用中经常会出现突发性故障，这是不可预期的。针对故障有效检修和处理后，计量仪器依然能正常应用。遇到这样的问题，相关部门需要做好量值工作，并要根据相关规程完成检定校准。

计量管理中应用大数据技术，将相关的信息输入和归入到数据库中，除了规格和型号外，还要记录校准度，以及具体在什么时候校准。这些采取数字化管理，计量管理中需要了解和运用这些信息之时，就可快速在数据库内检索和查询出来。针对一些相关联的内容，比如计量标准、工作计量仪器等，可进行比较，一般采用的是组合比较，也可采用衡量比较的办法。做好和完成这些工作以后，计量检定和校准工作就能更好推进[3]。

对数据进行统计分析是大数据技术的重要功能，这一功能对计量管理十分重要。计量管理需要储存的信息量庞大且种类繁多，在处理计量管理中遇到的问题时，需要用到计量设备的各项信息，人为进行统计分析耗时长效率低下，且分析结果有局限性。利用大数据进行数据统计分析，可以很快得出统计结果及分析结果，且分析数据时考虑范围广，可得出更加准确的分析结论。应用大数据技术处理计量管理中数据统计分析的问题，可提高计量管理的工作效率及准确性。由于得到的统计分析结果更加准确，后续的计量管理工作展开更加顺利。

全面了解数据信息的关系是进行计量管理的前提，大数据技术所蕴含的数据挖掘功能可发现数据间隐秘的联系，有利于计量管理工作的展开。传统计量管理中仅依靠人力进行信息处理，很难发现不同数据间的隐秘联系，因此难以进行更深层次的计量管理。通过大数据技术可进行深层次的数据挖掘，发现数据库潜在重要信息，发现不同数据间的特殊联系，更有利于计量管理工作的开展。由于大数据技术特有的数据挖掘功能，其内部数据存储结构更加清晰明了，这种技术不仅可以充分发挥计量管理相关数据库信息的最大价值，还可以提高计量管理的效率及准确性。

如在煤矿计量管理中，首先要围绕着计量管理达标目标要求，编制计量器具和设备采购计划。平时要做好计量器具统计工作，并要为计量器具建立档案，其中要包含各种信息，比如计量器具型号、规格、用途、计量标准等。在使用中遇到疑惑就可快速查询，当计量器具出现故障也能依靠数据和参数更快明确原因，有针对性处理计量器具故障，以确保煤矿生产中计量的准确性。煤矿计量器具发放中要做好记录，在存放中因为环境或者是其他因素影响，可能存在不够准确问题，所以要做好检定和校准。为了更好进行计量器具管理，煤矿计量器具检定、维修、使用等都要编制计划，以确保达到更好管理效果。计量器具管理中要建立动态报表，应报废的计量器具要报废。在实际管理中要提高大数据技术运用能力，将其和计量管理工作结合起来，为每项计量管理工作开展提供数据依据，确保计量管理成效提升。