论文安全生产大数据的智能应用是关于安全生产方面的论文题目、论文提纲、安全生产论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
安全领域并不缺乏数据；事实上,我们常迷失于这海量数据之中.因此,亟需运用智能数据管理系统来提高我们对专业知识的运用效率,以保证工人的生产安全.
“大数据”如同其他流行术语,常被提及,却鲜有人真正理解其涵义.就安全领域而言,又有多少管理者理解它,知晓它对行业的意义呢?
大数据曾被定义为“传统数据库管理工具无法处理的、过于庞大复杂的数据”.尽管这个概念听起来很模糊,但是有2个关键词可帮助我们深入理解这个概念.第1个关键词是“过于庞大复杂的数据”.别慌,不要被这宽泛、抽象的描述吓到.其实,就大数据而言,“庞大且复杂”是很直观的.比如,1个2列10行的电子表格文档在当今专家看来,并非“庞大或复杂”,可在30年前,普通员工还不熟悉这种文件时,1份2列10行的表格足以让他们手忙脚乱一阵.由此,能总结出大型数据的第1个特点：它的定义是相对的.
第2个关键词是“传统数据库管理工具无法处理的”.如今,计算机一般配有8G运行内存,已足够处理上述表格数据.其实,当前多元的处理软件完全可以处理超过100万行和1万6 000列的表格数据.尽管现实中,人们用最先进的笔记本电脑打开如此规格的表格时,速度依旧慢得像乌龟爬,但这并不代表这些软件工具在理论和技术上无法完成数据处理.同理,此处所谓“传统数据库管理工具处理无法处理大型数据”,也只是描述者的主观臆断而已.
可以看出,在定义大型数据时,参考对象的相对性是一个不可忽视的因素.但相对性不是一个清晰明确的词,对于一个数学天才或逻辑性很强的人来说,可能需要一个更准确的定义.对此,高德纳公司（Gartner Inc.）将大型数据定义为“3个V”（The 3Vs）,即数据总量（Volume）,收集方式（Variety）与收集速度（Velocity）.
数据总量 大数据为何与安全有关
得感谢高德纳公司对大型数据的定义,让我们有机会深入研究其对工作场所安全的意义.首先是数据总量.这个词已非常清楚.某些数据能称之为“大数据”,那它一定整合了无数个文件.
于安全领域,最好的例子是我们平时所的做安全检查,次数越多越好.由于安全专家的观察重点越来越偏向于行为安全（BBS）,比如,在行为安全观察中,我们不仅要确保电锯上的各种防护装置符合规定,还要保证员工防护用品的穿戴方式正确,设备操作方法正确,而非单纯观察员工是否遵章守纪.因此,工作场所中需要检查的事项会逐渐增加,由此整理收集出的数据自然也越多.
试想,如果安全专家能认真收集并报告这些数据,而不是任其尘封于柜子的某个角落,我们就能得到更多的数据,而数据报告所揭示的内容也会更多.另外,良好的行为安全实施方法会要求多岗位职工共同参与观察,也就是说,以前只有专业安全人员才要完成的观察项目,现在任何员工都能加入,观察周围员工的行为.较之于以前,现在行为观察的领域越来越广泛,参与观察的人员也趋向多元,这就导致所收集的数据逐渐向“大数据”的层次过渡.
收集方式 数据收集的方法
其次是数据收集方式,即收集数据的不同方法.之前,安全检查的标准方式是利用纸和笔,填写检查表,实际上这也可能是部分读者一直遵循的检查方式.
其实,情况本不该如此.由于科技的进步,现在我们完全可以享受通过移动设备和平板电脑等途径进行安全检查所带来的便利.曾被认为是虚拟的事物,正逐渐融入这个数字化的世界.
随着电子设备的类型增加,数据收集方式也变得更加多样.传感器技术——比如生产线和叉车上的传感器——和互联网技术已完全改变了数据的收集方式.如今的数据更像是一种数据流,脱离了之前的纸质检查表,以一种新的形式呈现在眼前.同样,图片和视频是另一种收集数据方式,它让我们更清楚地了解工作场所风险.
收集速度 数据收集的速度
最后是收集速度（Velocity）.在安全领域,速度不等于距离除以时间,而是表示我们在以多快的速度搜集数据.科学技术的发展为人们的生活提供了很多便利,比如信息几乎唾手可得,人们只需在Google上输入几个字母,瞬间就可得到相应的资料.
这种信息的收集速度,在商业智能（BI）工具上也得到了体现.以前给信息技术人员写邮件索要报告,通常要等上一周甚至更长时间.今天,作业班长只要到工地视察一圈,几分钟甚至几秒钟内即可把重要信息录入手机,然后通过网页浏览器登陆相应的商业智能软件,工作场所高风险区域的相关信息便尽收眼底.数据收集和分析速度都在不断加快,而信息几乎也可实时传递到我们手中.
在安全领域,除个别数据收集较慢的情况之外,其他基本上符合大数据3个标准的要求,若科学技术能以此速度持续发展,这些尚未达标的个例也将得到改善,逐渐满足上述3个标准的要求.
正确的工具
回到一开始的“相对性”问题,准确来说即“传统的数据处理程序是不够的”.如果我们没有足够的工具来分析,要这些数据又有什么用?如果员工每月进行1 000次工作场所安全检查,检查结果内附有每次冒险作业行为的照片,并为其配上了大量的文字描述,试问人们如何通过电子表格消化和理解这些信息?
如果我们使用最前沿的科技来收集数据,但却用“石器时代”工具分析它,那么这就会成为企业安全项目的薄弱环节,也就说,虽然企业收集的数据具有极高价值,但却无法有效对其进行评估,利用这些数据.因此,是时候让你的系统变得跟数据一样高端了.
一方面,智能系统要能对信息作出即时解读和分析,并跟得上日益增长的数据量和日趋多元的数据收集方式.如今,用商业智能（BI）工具处理门所产生的数据再合适不过了.可惜的是,许多企业依然固守陈旧的数据表报告和计算机报告的方式.这两种方式都非常低效,不利于将数据转化为预防措施.
另一方面,智能系统能让我们透过现象看到本质,增强安全人员的洞察力,也就是说人们不应局限于只查看报告,查找风险,而是要把这些数据转换为可落实的预防措施.它要帮助安全专家定位风险,随后他们才能在风险对员工造成伤害前,将其清除.
安全领域并不缺少数据；实际上,我们是迷失在了这大量的数据中.现在,我们要改变保护员工的方式,保障其每天都安全作业,平安回家.这种改变要从智能数据系统开始,通过它,我们才能更有效地运用专业知识,保障员工安全.
因此,不要让自己淹没在大数据中,试着去理解、分析这海量数据,使用智能工具来处理它,从中分析出更有价值的信息,实现更智能的管理,取得更高的安全绩效.
编译自EHS Today 2016年第4期
编辑 郁振山
总结:本文是一篇关于安全生产论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
参考文献：
1、 商南县食药监管局扎实开展食品药品安全生产大检查 为了深刻汲取“8 12”两起事故教训，商南县食品药品监管局按照县委、县政府两办《关于迅速开展安全生产大检查的紧急通知》要求，结合正在开展的金丝峡。
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3、 大数据现状与安全 摘 要：随着大数据时代的来临，公众在享受大数据给日常生活带来的巨大便利的同时，更要关注到个人的信息安全问题。该文概述了大数据的相关知识，分析了大。
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