智能化后勤支持云平台技术发展分析

田永刚

[摘 要]智能化后勤支持云平台是某油气企业管理中的重要组成部分，包含船舶管理、油料管理、拖航管理等众多内容，能够满足资源统筹，促进资源共享、效率提升和成本降低的管理需求。当前，物联网、大数据、边缘计算等新技术的发展推动了智能化后勤支持云平台的建设。文章探索研究了基于大数据、物联网等的智能化后勤支持云平台建设思路、系统架构和建设内容，介绍了船舶管理、可视化看板管理等应用模块，以期为优化某油气企业智能化后勤支持云平台设计提供参考。

[关键词]智能化后勤支持云平台；应急；可视化；资源统筹管理

中图分类号：F270.7 文献标识码：A 文章编号：1674-1722（2024）08-0013-03

一、智能化后勤支持云平台概述

（一）智能化后勤支持云平台的概念和功能

“智慧后勤支持云平台”是指充分利用物联网、云计算、北斗系统、高速网络、高性能信息处理和大数据等新一代信息技术，对船舶管理、油料管理、拖航管理、码头作业管理、人员倒班管理、车辆管理等业务数据进行数字化采集、智能化分析、可视化呈现、高效化决策的综合后勤支持管理信息系统。

智能化后勤支持云平台紧跟公司产量目标的发展战略，通过数据处理、数据整合、数据计算、数据挖掘、视频监控、指标展现、预警跟踪、资源调度等功能，集生产调度与应急指挥于一身，实现平战结合、协同化运营、一体化管控，提高生产调度与应急指挥精细化、智能化管理水平。实时洞察风险、及时预警，实现了海上作业信息化各领域的实时监控和业务分析，贯彻“大屏监控、小屏决策”的建设思路，为管理工作提供决策支持，支持安全运营。实现了后勤管理业务的全流程电子化、数据及场景可视化，拓宽了后勤管理维度，满足了后勤精细化管理需求，为智能后勤高质量发展赋能。

（二）智能化后勤支持云平台的特点

服務方式多样化：打通新增智能终端设备与已有设备终端的互联，实现组织、展现、参与、监控、管理各环节服务方式多样化。

服务形式多媒体化：支持文字、图片、音频、视频和其他附件等多种媒介形式。

服务内容定制化：根据不同用户角色（内部与外部等）设置不同权限，平台内容按需开放。

服务流程简单化：理顺线下服务流程，并实现线上标准化，且可根据业务需求发展、生产作业进程不断优化。

服务数据可视化：通过大屏、TV、平板电脑、手机多屏同步显示实时原始数据、实时各类图表与实时关键指标。

多维统计分析：多维度纵向、横向对比数据统计分析，为管理层、领导用户决策、策略制定提供数据支撑，提升管理效能。

自动通知提醒：内容发布、计划更新、审批状态变更等任务提醒通知系统自动发出，支持推送、短信、邮件等多种推送方式。

最佳用户体验：提供移动端一站式的标准化服务体验。

二、智能化后勤支持云平台的关键技术

（一）大数据技术在智能化后勤支持云平台中的应用

在信息化条件下，由于后勤业务数据采集技术和设备不断发展和完善，后勤业务数据的采集、记录、分析和处理范围不断扩大，累积的业务等数据规模愈加庞大、关系愈加复杂，大数据的典型特征更加明显，同时也为数据价值挖掘和智能化服务奠定了基础，因此，应充分利用大数据挖掘数据价值，解决后勤建设和发展中的难题。实现统一数据资产管理，构建数据湖，使数据高效传递，为应急事件管理决策打造信息化、智能化平台，挖掘数据应急价值，降低决策风险，助力应急决策。进一步深度应用气象实况及预测数据，为拖航、应急等作业提供更加精准的时间窗口，减少事故经济损失，提升间接效益等。

实现船舶管理、油料管理、拖航管理、码头作业管理、人员倒班管理、车辆管理等业务的决策支持、行为分析、趋势发布、数据定制、预警预测、视频监控等。实时辅助配载物资和适配船舶，进行作业周期跟踪和指标预警，动态直观展示作业过程，逐渐开展智能化的船舶运行调度管理。譬如船舶区域统筹，做深做实统筹共享，实现效率再提升和成本再降低，确保绿色低碳，利用智能辅助实现安全预警和效率预警。船员管理明确了每条在租船舶的现场作业船员资格，对不满足条件的船员进行出海限制。通过智能配船，进一步提升整体效能，以物资需求为主，按区域统一安排船舶，并全天候、全航次闭环实时跟踪协调，建立有效的数据池，包括物资体积重量参数、船舶性能数据、船舶运行动态、运行经验指标、基地码头、作业设施、电子海图等；利用数据实现平台、物料、人员、船舶相关要素自动关联匹配，实现智能化配船、配载和动态可视化监控；根据经验指标，包括甲板装载率、码头作业时效、航次周期、现场作业时长等进行超值预警。

（二）物联网技术在智能化后勤支持云平台中的应用

当前，随着物联网建设规模的不断扩大、采集间隔缩短、数据采集量增加、数据间关联性逐渐增强，简单的数据监控、报警功能已无法满足油田生产监控的需要[ 1 ]，物联网技术在智能化后勤支持云平台中的应用主要有以下几种。

实时监测。可以通过各类传感器、射频识别（RFID）和无线通信等技术，来感知获取海上作业的各类数据，解决设备互联互通和数据共享的问题[ 2 ]。实现对船舶运行、海上作业等后勤支持过程的实时监测。例如，可以在运输过程中对船舶的位置、速度、油耗、海况等信息进行监测和分析，以便及时发现问题并进行调整，对超过阈值如超载、超时、能耗突增等异常情况进行自动报警。

指挥调度。系统连通其他相关系统对异常情况进行实时调度派工。

统计分析。自动生成各类汇总数据、统计指标，以图像形式展示到大屏上。

数据分析。对大量数据进行收集和分析。例如，可以通过传感器对物流过程中的各个海上作业环节进行数据收集和分析，自动生成各类汇总数据，统计指标，帮助企业实现对海上作业等过程的预测和优化等。

（三）人工智能技术在智能化后勤支持云平台中的应用

通过数据挖掘、机器学习和深度学习等人工智能技术，智能化后勤支持云平台可以实现对大量数据的自动分析和决策。机器学习是人工智能关键技术之一，其基本思想是基于训练数据构建统计模型，使计算机具有对新数据进行预测和分析的能力[ 3 ]。例如，在船舶管理中，可以通过人工智能技术，实现对物料等运输过程中的风险评估和运输计划的优化，统筹安排，减少船舶数量和用船次数，节约油耗，提高船舶效益等。

通过人工智能技术语音识别和自然语言处理，后勤支持云平台可以实现对语音和语言的自动识别和处理。例如，在后勤支持管理中，可以通过人工智能技术，实现对语音命令的识别和响应，增强后勤保障能力。

通过人工智能技术，智能化后勤支持云平台可以实现对未来趋势的预测和分析。例如，在溢油预测管理中，可以通过人工智能技术，实现对接国家海洋预报中心北海预报中心溢油及搜救模型数据，对溢油漂移及落水人员、无动力船舶进行自动预测和分析，提高救援效率。同时与GIS地图融合，根据溢油位置、溢油总量、开始时间、油品等信息，系统会自动计算出溢油的大概范围及溢油的漂移路径，结合地图上的船舶信息，辅助领导联动指挥，高效处理应急事件，提高应急指挥决策和处置效率，提升生产效率和安全性[ 4 ]。

人工智能的应用不仅提升了系统挖掘数据价值的能力，而且提高了数据处理的自动化程度，能高效管理业务数据，后勤支持云平台依托于人工智能技术，实现监测信息数字化、资源共享化、预警可视化[ 5 ]。人工智能技术在智能化后勤支持云平台中的应用可以实现对大量数据的自动分析和决策，提高后勤支持效率和精度。同时，通过语音识别和自然语言处理，可以实现对人机交互的自动化管理和响应。在未来，随着人工智能技术的不断发展和创新，其应用将会越来越广泛，为各行各业的发展提供更加高效和精准的支持和服务[ 6 ]。

（四）数字孪生技术在智能化后勤支持云平台中的应用

数字孪生是一种利用虚拟仿真技术，将虚拟世界与现实世界建立联系，从而实现物品、设备或场景的可视化与可操作性的实验模型。

基于虚拟模型的优化，数字孪生技术可以实现后勤支持云平台中的设备、物资等资源的实时更新、监测和仿真，通过优化设备部署、路线安排等方案，提高物资的利用效率和运营效益。

数字孪生技术可以将实际的智能化后勤支持云平台和数字模型融合，对现实情况进行数据分析，指导后勤资源部署和运作，提高对未来情况的预测和分析能力。

数字孪生技术可以通过建立后勤资源的虚拟模型，减少对实际物资资源的消耗，达到节约成本的目的。

数字孪生技术可以将实际场景数字化，开展精确仿真实验，从而提供支持后勤物料运输和区域规划等方面的智能化决策。

三、智能化后勤支持云平台的未来发展趋势

（一）智能化后勤支持云平台面临的挑战和问题

1.数据泄露

智能化技术需要收集大量的后勤业务数据，企业最宝贵的资源之一就是数据资源，其也是最常见的攻击目标。如果系统安全措施不足，或者用户没有采取适当的控制措施，就可能导致数据被盗、遭遇攻击或泄露，将对个人隐私和企业安全造成严重影响。目前，市面上解决此问题的方法都大同小异，无非是采取多种措施，包括采用强密码、开启二步验证、进行定期的安全审计和备份数据等。对于数据安全性、唯一性等有强要求的，会选择通过区块链技术来解决等。

2.数据传输问题

油气智能开发方面，智能油田的建设正在扎实推进。数字油藏建设取得突破是建设智能油田的关键[ 7 ]。由于智能油田地域广阔，网络带宽和延迟带来的数据传输问题是云技术在智能油田后勤管理中面临的主要挑战。海上环境的不稳定性，如恶劣天气等更是严重影响着数据传输[ 8 ]。针对这一问题，要根据实际的业务需要和工作范围来具体问题具体分析。

边缘计算等技术：将一部分数据处理和计算任务放在本地完成，避免大数据流的产生，进而减小网络压力，降低对网络带宽的依赖。

分布式存储和计算技术：将计算和存储资源尽可能靠近数据源，减少数据传输需要的单位时间，从而可以降低对带宽的要求，减少延迟。

卫星通信技术：通过近地卫星传输模拟信号，能极大地保证数据传输的稳定性，虽然传输成本高昂，且传输延迟也略微不如传统方式，但可以和传统模式相结合，各取所长，在有限成本下解决数据传输问题。

（二）智能化后勤支持云平台未来的发展趋势

随着大数据和物联网技术的不断融合，未来智能化发展将会更加依赖于物联网技术，同时大数据技术将进一步丰富和加强智能化的决策支持和预测能力[ 9 ]。人工智能技术趋向成熟，将在未来得到更广泛的应用，通过机器学习、深度学习等技术的创新，人工智能将会实现更高效、更准确的智能化管理。实现海上作业生产过程的自动化和智能化管理。智能化产业将逐步成熟，智能化将逐渐成为油气行业的标配，成为不可或缺的技术支撑和管理方式，譬如远程掌控海上作业状态。随着后勤支持云平台智能化进程不断深入，采用信息化的手段使后勤业务逐步通过网络实现实时上传、远程传输、远程掌控，智能化远程掌握业务状态是智能化后勤支持的必然趋势。

四、结语

智能化后勤支持云平台未来发展体现在服务管理越来越智能化、服务监控越来越时效化、生产作业越来越智能化。未来，智能化将会成为科技领域发展的重要趋势之一，通过大数据、物联网和人工智能等技术的不断创新和发展，智能化将会逐渐实现自动化和智能化管理，为油气企业及其他行业的发展提供更加高效和精准的后勤支持和服务。

参考文献：

[1]赵春雪，李兵元，韩梦蝶，等.基于物联网及云平台的油气生产物联网监控系统设计[J].中国管理信息化，2021（08）：128-130.

[2]郑剑锋.基于云平台的智能化集成系统的设计与思考[J].现代建筑电气，2020（04）：29-32.

[3]郭文忠，陈星，郭昆，等.智能化集成化的机器学习云平台[Z].福州大学，国网信通亿力科技有限责任公司，福建省星云大数据应用服务有限公司，福建六壬网安股份有限公司，2019.

[4]吴丹伟.智能化系统集成项目实施及管理探究[J].中国管理信息化，2021（09）：124-126.

[5]刘亚杰，丁克良，王来阳，等.基于物联网的智能化水准数据处理云平台[J].测绘通报，2018（A01）：283-288.

[6]方奇超，刘华金.基于云平台的数据处理系统开发[J].山东农业大学学报（自然科学版），2019（03）：438-440.

[7]田源.数字技术赋能石化产业转型升级[J].中国石化，2021（08）：21-23.

[8]燕飛.智能化系统在安全生产调度中的运用分析[J].内蒙古煤炭经济，2022（13）：114-116.

[9]李斌.龙泉煤矿智能化系统应用设计[J].内蒙古石油化工，2022（03）：55-57.