京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据建设危险品物流安全平台
危险品在运输与仓储过程中,往往会发生爆炸、泄漏和污染等事故。据不完全统计,仅去年一年就发生了近百起大大小小的生产安全责任事故,造成许多生命的消逝和巨额财产的损失。“百年累之,一朝毁之”,危险品的物流安全问题成为悬在头上的达摩克利斯之剑,有针对性地进行系统有效的预防、预警、应急处置与善后处理,便成为危险品物流发展中的当务之急。
按照维基的解释,危险品是指在使用或者运输、仓储过程中,会产生对环境、健康、安全及财产造成危害的物质,按照化学性质一般分为爆炸物和引爆媒介物、易燃性和毒性气体、易燃性液体、易燃性固态、氧化媒介物及有机过氧化物、毒性及感染性物质、放射性物质、腐蚀性物质和其他危险性物质等九类。
随着我国经济进入中高速增长,对高端化工产品的市场需求持续增长,危险品物流开始步入高速增长期。据统计,2015年全国危险品运输量约为10亿吨,危险品道路运输企业约为1.1万户,运输车辆约31万辆,从业人员约120万人,而每年运输量增速达10%,居全球第二位,且可能很快超过美国成为全球最大的危险品运输国家。
危险品物流的迅猛发展客观要求各管理部门以更快的速度建立起更加完善的危险品安全管理体系。
诚然,我国政府和相关管理部门已陆续建立了一系列规范危险品物流运作的法律、法规、规定和标准,一定程度上提高了危险品物流的安全系数。但近几年来,每年都会发生超过百起安全事故,发生率远高于欧美发达国家,让人们开始质疑这些法律法规和标准的科学性。这其中,既有专业水平不足的问题,也有基础设施条件差的问题,既有管理部门过多而协同管理不足的问题,也有信息化程度低导致监管能力差的问题,不一而足,但核心还是缺乏整体规划和系统建构。
危险品物流中的多头管理是其中最严重的问题之一。交通、公安、质检、安监、工商、环保、卫生、税务、海关等部门分头管理、职能交叉,形成的所谓闭环管理机制,容易存在争利时一哄而上而出现事故时则诿过推卸管理责任的可能,但目前还难以形成一个统一管理的体系,只能依靠技术工具来实现协同管理。
其中,大数据就是提高部门之间协同管理最便利的工具之一。所谓大数据,是指涉及的数据量规模巨大,无法通过传统数据库软件实现获取、存储、管理和分析的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等特征。大数据的目的,是要把这些分布在各区域、各行业、各节点的非结构化或半结构化且含有意义的数据,依托云计算的分布式数据库和云存储进行专业化处理,实现深度数据挖掘。
危险品物流安全管理的大数据化可谓恰逢其时。在中国,2015被业界称为大数据元年,据调查显示,中国大数据市场已达到115.9亿元。2015年9月,国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》,明确从顶层设计中解决政府数据开放共享不足、创新应用领域不广等问题;“十三五”规划也明确提出实施国家大数据战略,到2017年底形成跨部门数据资源共享共用格局。
实际上,危险品物流管理体系的主要目标是安全,其次才是效率;而危险品物流运营企业关注的主要是效益,安全则是约束的门槛。因此,利用大数据实现物流安全管理的需求在于各级管理部门,特别是很多部门还都有非常庞大的数据在手。例如,储存在交通部门的运输工具安全管理、从业人员资格等数据;储存在公安部门的危化品安全管理、剧毒化学品购买许可证、道路运输通行证、运输车辆的道路管理等数据;储存在质检部门的危化品及其包装物/容器的工业产品生产许可证以及储存在安监部门的危化品安全生产许可证、仓储危化品建设项目的安全条件审查、危化品安全使用许可证等数据。
而通过各个区域、各级政府部门建立的大数据平台,可以高度共享协同以往分散存储的安全管理信息数据,从管理源头上实时杜绝任何不符合危险品安全仓储和运输条件的企业、设施装备、从业人员以至安全管理体系,有效规避多头管理中的客户信息数据冲突,让法律法规和标准在企业管理中落地生根。
当然,单纯依靠危险品物流运营企业的自律还难以保证全系统的安全,可以利用大数据进行深度数据挖掘,从危险品的采购、生产制造、包装、分拣、储存、运输、配送等全供应链环节上实现企业级、区域级和国家级的安全风险识别、控制和规避。利用大数据建立强大的分级危险品物流安全监控中心,实时对所有危险品的生产、仓储和运输,实施严格的全流程信息管理,包括货品及货物盛装物的RFID识别标签、车载移动终端、仓储终端、作业人员识别标签等,并建立基于风险识别的预警和报警系统,这有利于危险品物流安全事故发生的应急处置和救援互助。
大数据依赖于各个分散在区域、部门和企业内部的数据库,也取决于各区域、各部门和各企业的信息化水平。不过,借国家大数据建设的东风,首先可以在已有庞大数据源的各区域、各管理部门构建大数据平台;其次可以利用危险品物流企业利润相对较高的优势,强力推行企业级信息化及智能化。大数据不仅仅是作用于危险品物流的安全管理,还能作为物流企业经营获利的利器,在危险品分级标准逐步科学合理的基础上,可以利用大数据实现的全供应链物流整体优化带来效益与利润,让企业乐于建设自身的数据平台,从而实现大数据在危险品物流管理部门与危险品物流运营企业间的融合共享。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31