“互联网+”技术助力高价值资产全生命周期精准安全管理

深圳市中瑞恒管理策划有限公司 李东 姚娅 高雄峰｜文

近年来，随着城市化建设进程加快，以大型商业综合体、高级酒店、高端写字楼等为代表的高价值资产的建筑不断涌现。由于此类建筑具备体量大、功能复杂、人员密集等特性，极易发生群死群伤事故。事故的发生不仅对资产持有及运营单位的声誉和品牌形象造成不良影响，更易波及资产的持续保值增值。故科学高效地对高价值资产进行安全管理成为资产运营单位的重中之重。如何确保这些高价值资产始终处于良好的安全状态，降低自身的运营和管理成本，促进资产保值增值，进而提高资产利用率和管理效率成为亟需解决的关键问题。

与此同时，传统经验的安全生产管理模式具有“粗放式、被动响应型”的特点，主要存在安全决策依赖经验、“运动式”安全大检查、政府行政处罚和责任机制的压力传递、安全工作找不到重点、安全工作难以拿出有说服力成果等问题，显然不能为实现高价值资产保值增值的目标提供助力。因此，从经验型安全管理向“精准安全管理”的转变，是高价值资产实现科学高效安全管理成败的关键。

“精准安全管理”是一种新的安全管理模式，其强调“精准、精细以及标准性和及时性”的核心理念，具体表现在安全管理行为规范化、安全管理流程精细化、安全风险管控精准化、隐患排查治理常态化和绩效评估标准化等。过去限于信息技术发展水平和应用效果，各生产经营单位仅能利用线下有限纸质或少量电子数据辅助进行安全管理决策，其对安全生产管理水平的提升作用微乎其微，更遑论实现“精准安全管理”。

打通渠道，借力互联网手段，实现数据聚变，是实现“精准安全管理”的关键。随着物联网、大数据、云计算、移动互联网等技术应用的逐步深入，数据收集、存储、分析技术获得突破性发展，高价值资产运营单位可以从其业务系统和监测终端更加方便、快捷、动态地获得各类基础数据，从而能够更加全面、立体、系统地把握所属资产的总体安全管理状况。以“互联网+”为技术手段，建立高价值资产全生命周期数据链，构筑安全生产“智慧大脑”，实现数据梳理、分析、关联、整合和洞察，才能真正实现由被动变为主动预测、响应的精准安全管理。

大数据驱动下精准安全管理的实现路径

通过高价值资产保值增值理想需求与预期事故损失厌恶的现实对比，运营单位安全管理模式需要由“粗放式、被动响应型”向“主动预测、响应型”转变，并注重全生命周期安全管理的延续性。在大数据技术驱动下，高价值资产全生命周期的精准安全管理具备了快速性、智能性和高效性的特点，其具体实现路径见图1。

由图1 可知，“互联网+”技术驱动下高价值资产在设计、建设、验收、运营等全生命周期精准安全管理的实现，是通过“信息流”实现全生命周期不同阶段的不同安全管理需求与具体应用场景的精准安全管理策略相匹配，并将“互联网+”技术作为重要技术支撑。其中，基于具体应用场景的精准安全管理策略包括通用管理、风险管理、隐患管理、应急管理、人才培养、流程及体系优化等关键安全管理要素的具体解决方案。每个要素又可以细分为不同子要素。不同管理要素对应不同生命周期阶段的管理需求均有特定的安全管理策略，从而实现高价值资产安全管理的精准化、精细化以及标准化。限于篇幅，本文仅针对隐患管理要素，说明深圳市中瑞恒管理策划有限公司（简称中瑞恒）在高价值资产全生命周期精准安全管理方面的具体实践。

探索以隐患管理为核心的“互联网+”技术

中瑞恒是一家安全管理研究与咨询机构，已成功为诸多旗舰型企业提供了安全咨询服务。近年来，其以十余年咨询服务积累的各类高价值资产安全数据为起点，在全生命周期安全管理“互联网+”技术研发和应用方面开展了初步探索和实践。

技术平台

以隐患管理为核心的高价值资产全生命周期“互联网+”技术平台是中瑞恒研发的安全生产数据管理平台体系的重要组成部分，平台作为精准安全管理的载体，承载着采集、存储、管理、分析和呈现等全链条的角色与作用。

该平台的核心模块主要分为3大类，分别为前端数据采集、数据仓库、大数据。在前端数据采集方面，面向不同业态的高价值资产，以创造价值为出发点来盘点和规划数据资源，数据资源依托多重信息载体，通过不同渠道进行采集和汇聚。目前中瑞恒主要采集以信息化技术为主的“平台+App”数据，以物联网技术为主的传感器、探头数据及其他电子数据（图2）。在数据仓库层面，将原始数据通过ETL 工具同步后在数据中台进行集中存储和管理，明确具体数据标准，按行业、专业、全生命周期、全层级对数据进行分类，以便提供便捷的数据查询，实现核心数据的高度共享，并通过设定相应的权限，确保数据的保密性和安全性。在大数据层面，基于对数据字段、数据指标等的量化计算，通过大数据平台为数据运营提供可视化的环境进行数据加工规则的管理和实施，如计算模型的搭建、标签体系的建立等，再通过不同的分析模型对数据价值进行挖掘，结合丰富的组件进行展示，发现安全管理薄弱环节和典型问题，以点带面，从现场状态映射到管理缺失，从管理失位找准体系缺陷。

高价值资产数据采集

高价值资产安全生产数据采集包括线上和线下两方面。单纯的线上数据无法完整反映出被评价者的真实状态，需结合线下数据，通过线上数据和线下数据的双向融合来进行判定。

1.以隐患排查为核心的信息化工具

线下数据——采用“App+后台”的信息化工具，通过App 进行日常隐患数据的采集，通过后台进行隐患的管理并跟进整改督办。

2.业务系统数据接口

该平台能够一键对接业务数据，支持接入多种数据源，同时还能连接各类数据库和同步工具。通过一键对接和处理，完美整合所有业务数据，实现与现有业务系统的数据融合。

物联网监测终端

线上数据——通过物联网监测终端，获取永不间断的流式数据，动态监测，实时反馈，做到真正的全天候动态监管。

高价值资产安全隐患数据库的建立

1.知识库

中瑞恒通过深耕高价值资产风险管理的丰富经验，借助诸多安全生产数据采集工具，打造具有高价值资产特色的知识库，建立安全生产法律法规及标准规范清单库，输出多专业典型高风险隐患库，覆盖安全管理应用场景，兼具深度和广度，具备指导专业人员能力提升和现场隐患排查实际应用的能力。

2.隐患库

中瑞恒数十年来安全检查所累积的隐患数据，覆盖日常检查99%的隐患，通过统一规范隐患描述的方式、编码、风险等级、相关法律法规及条款要求、隐患致因因素、隐患分布区域等内容，实现了隐患排查的标准化，为现场检查人员的隐患排查和整改工作提供有力的技术支持，同时也为大数据分析提供标准基础数据。

高价值资产安全管理数据挖掘与洞察

1.线下数据的分析

该平台通过研究线下数据，找准关联属性，在横向与纵向维度进行分析，充分发挥数据价值。

风险指数建模：通过选取原始数据的合适指标，建立风险指数计算模型，生成能够动态反映安全状态的风险指数图，利用风险指数进行预警分析。

关键指标统计：提取项目的特定数据，生成整改率、不同风险等级的隐患数量等核心指标。

垂直分析：对项目的历次检查进行细分，以每一次的检查情况为单元，进行纵向对比，分析隐患专业占比、隐患数量等数据变化情况。

图文展示：重点关注项目未整改高风险隐患，提取项目未整改高风险隐患，将隐患内容和隐患图片进行轮播重点展示。

组成分析：从多维度对项目存在的隐患的进行分析，观察隐患总体基于不同属性的组成结构，如分布区域、致因阶段和所在子系统等。

重复情况分析：基于项目丰富的隐患数据，对于重复出现的隐患进行提取分析，统计其隐患内容、所属专业和出现频次，对于高频次重复出现隐患进行重点关注。

隐患关联性挖掘：挖掘设备、隐患等关键数据组成的多因素的内在关联性，聚焦到设备本身，探索潜在规律。

2.线上数据的分析

物联网传感器持续接收来自连接的异构设备的大量数据。随着联网设备数量的增加，物联网系统需要具有可伸缩性，以适应数据的流入。该平台分析洞察这些持续不间断的数据，获取并提供真正有价值的信息，实现提前预警与预测。

数据衍生价值

通过借助新一代信息技术，搭建高价值资产全生命周期“互联网+”技术平台，完整地将数据汇聚串联起来，集中管理数据资产，用数据驱动业务改善，依靠数据为高价值资产全生命周期的精准安全管理切实提供依据，帮助经营单位更为高效地提升安全管理水平。

1.从传统经验管理向精准管理转变

传统的安全管理往往严重依赖安全相关人员的个人经验。而数据管理通过规划数据元、聚合形成数据集，最终形成数据仓库，将以往静态的、零散的、孤立的安全生产数据通过完善的信息流布局进行数据积累和沉淀。对数据进行准确的分析，快速找到真实的病症，从问题映射到管理，实现从传统的经验管理到精准管理的快速转变。

2.数据驱动安全，安全使资产增值

大数据在安全生产中的应用，最基本的作用就是从海量的安全生产数据中寻找事故发生的规律、对症下药，从而有效遏制事故的发生。加强海量数据分析工具的开发和利用，深化融合安全生产与大数据运用，通过高质量、持续性的数据采集和积累，提供高粘性的基于数据的安全生产服务，可以为客户有效降低运营成本，并且帮助高价值的优良资产进行增值。

小结

全要素的高价值资产全生命周期精准安全管理“互联网+”技术平台的建设，将有效解决高价值资产保值增值理想需求与预期事故损失厌恶的矛盾，高效率、高质量、精准地满足高价值资产全生命周期不同阶段的不同安全管理需求，实现高价值资产安全管理的“精准、精细以及标准化和及时性”，帮助高价值资产运营单位实现安全风险防范能力升级。

中瑞恒将继续秉持“创新驱动发展”的理念，持续深入开展全生命周期精准安全管理“互联网+”技术平台的研究与实践，以数据管理构筑高价值资产“智慧安全”基础，以数据挖掘研判资产运营单位安全态势，以数据应用提升资产运营单位安全管理水平，持续在高价值资产全生命周期数据采集、存储、分析和应用方面发力。安