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大数据物流与危险品运输

 

 

  危险品在运输与仓储过程中,往往容易发生爆炸、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。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,便成为了危险品物流发展中的当务之急。

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,可能会很快超过美国成为全球最大的危险品运输国家。


因此,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。


  
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。


安全事故高发生率的原因无非是以下几种这其中:

1.专业水平不足;

2.基础设施条件差;

3.管理部门过多而协同管理不足;

4.信息化程度低导致监管能力差;

5.核心问题:缺乏整体规划和系统建构

危险品物流中的多头管理是最严重的问题之一

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。


大数据是提高部门之间协同管理最便利的工具之一

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。其目的,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,且具有意义的数据,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已然恰逢其时!
   2015中国大数据市场已达115.9亿元。同年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。


危险品物流管理体系企业与管理部门的不同侧重

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。


  
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。

 

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