劉正偉

大數(shù)據(jù)是以容量大、類型多、存取速度快、應(yīng)用價值高為主要特征的數(shù)據(jù)集合。本文重點(diǎn)分享德國數(shù)據(jù)保護(hù)工作，及基于數(shù)據(jù)保護(hù)下將大數(shù)據(jù)應(yīng)用在安全生產(chǎn)和勞動保護(hù)領(lǐng)域的實(shí)踐。

德國“工業(yè)4.0”的戰(zhàn)略打出了“確保德國制造業(yè)的未來”的口號，是德國將信息化的時代特征與工業(yè)化歷史進(jìn)程緊密結(jié)合的戰(zhàn)略。在工業(yè)生產(chǎn)過程中，人對設(shè)備的直接操作會越來越少。將由以人工操作為主的方式逐步向以半自動化、自動化的設(shè)備智能化自主操控過渡。

德國等歐洲國家

安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

德國安全生產(chǎn)領(lǐng)域應(yīng)用重點(diǎn)

德國在安全生產(chǎn)和勞動保護(hù)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用重點(diǎn)體現(xiàn)在四個方面：一是企業(yè)安全生產(chǎn)監(jiān)控的數(shù)字化和智能設(shè)計；二是提高安全生產(chǎn)行政管理領(lǐng)域中的信息與數(shù)據(jù)交流效率；三是促進(jìn)大數(shù)據(jù)對預(yù)警系統(tǒng)和事故數(shù)據(jù)收集；四是基于大數(shù)據(jù)制定事故預(yù)防和勞動保護(hù)的新規(guī)定和方案。

在工傷事故保險方面，德國利用安全大數(shù)據(jù)可以較準(zhǔn)確地預(yù)測工傷，且精度高達(dá)80%至90%。德國工傷保險聯(lián)合會通過將收集到的企業(yè)安全生產(chǎn)事故狀況等數(shù)據(jù)加以分析，用于企業(yè)的安全生產(chǎn)事故預(yù)測，并指導(dǎo)企業(yè)保費(fèi)的額度。工傷保險聯(lián)合會還將上百萬份已經(jīng)賠付的賬單等數(shù)據(jù)加以分析，得出醫(yī)療機(jī)構(gòu)是否正確結(jié)算的線索，節(jié)約大量賠付支出。

瑞士國家工傷保險機(jī)構(gòu)

瑞士國家工傷保險機(jī)構(gòu)（SUVA）是一家總部位于瑞士羅塞恩，擁有18家代理機(jī)構(gòu)的瑞士國家工傷保險機(jī)構(gòu)。在瑞士，工傷事故發(fā)生后的就醫(yī)記錄會被記載， SUVA每年收到的客戶看病的賬單達(dá)到600萬份，其中包含了大量的重復(fù)和錯誤賬單。通過對海量看病就醫(yī)記錄（文字、數(shù)據(jù)）的分析，可以發(fā)現(xiàn)是否存在重復(fù)和錯誤賬單，從而縮減保險支付金額。

例如，在膝蓋受傷的情況下，醫(yī)療服務(wù)包括X光檢查、血栓劑和止痛藥，卻不應(yīng)包括降壓藥和心血管藥。通過分析，可以每年節(jié)約1.6億瑞士法郎。

英國倫敦消防與應(yīng)急規(guī)劃局

英國倫敦消防與應(yīng)急規(guī)劃局（LFB）擁有5 700名企業(yè)消防人員，針對倫敦居民區(qū)和郊外工業(yè)部門，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，在減少消防人員的同時，提高事故預(yù)防能力。主要分析的方向包括兩方面，一是分析高風(fēng)險的領(lǐng)域和地區(qū)；二是在處理事故時，如何優(yōu)化消防人員配置。

例如，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行火災(zāi)事故預(yù)防與火災(zāi)救援。倫敦消防與應(yīng)急規(guī)劃局通過建模，指出在某種天氣下，或者季節(jié)、居住地區(qū)、房屋類型下，可能發(fā)生火災(zāi)事故，從而明確應(yīng)該重點(diǎn)在某個季節(jié)、某個街區(qū)進(jìn)行防火宣傳。

另一個應(yīng)用是運(yùn)用大數(shù)據(jù)預(yù)測火災(zāi)風(fēng)險及搶救生命。倫敦消防與應(yīng)急規(guī)劃局建立基于GIS（地理信息系統(tǒng)）的城市火災(zāi)發(fā)生預(yù)測與分布系統(tǒng)，主要由消防隊(duì)使用，市鎮(zhèn)指揮官、當(dāng)?shù)叵狸?duì)使用該圖進(jìn)行規(guī)劃。通過每季度的數(shù)據(jù)更新，修正模型，并分析風(fēng)險數(shù)據(jù)的變化，有助于消防人員及時更新防火策略。

城市大型活動預(yù)防踩踏

對于城市大型活動，包括歐洲的球賽、大型集會等，極易發(fā)生嚴(yán)重的踩踏事故?？梢酝ㄟ^觀察大型活動的時間、與其他節(jié)日的交叉等真實(shí)數(shù)據(jù)，幫助建立及時有效的風(fēng)險防范策略。

德國工業(yè)4.0與數(shù)據(jù)保護(hù)

數(shù)據(jù)保護(hù)是重中之重

德國對于未來工業(yè)4.0的描述，“數(shù)據(jù)”（Data/Datum）作為一個高頻詞匯大量出現(xiàn)在文獻(xiàn)材料之中。工業(yè)4.0中的所有要素，包括人、機(jī)器、生產(chǎn)設(shè)備、應(yīng)用程序、產(chǎn)品和服務(wù)都會不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)。在安全生產(chǎn)與生產(chǎn)監(jiān)督（檢測）方面，所有參與工業(yè)4.0的雇員都有機(jī)會接觸智能器械。大數(shù)據(jù)給企業(yè)信息保護(hù)和個人隱私保護(hù)帶來了無法回避的問題。

客戶之間獲得數(shù)據(jù)更加容易和廣泛，如何保護(hù)原本產(chǎn)品數(shù)據(jù)的完整性以及知識產(chǎn)權(quán)等都是問題。

在工業(yè)4.0下，智能器械以及內(nèi)部控制系統(tǒng)需要時時地升級、維護(hù)和保養(yǎng)。黑客們的攻擊將不僅在于盜取用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)，而且很有可能在宏觀層面上破壞整個工業(yè)大生產(chǎn)。

德國數(shù)據(jù)信息保護(hù)制度未雨綢繆

德國的數(shù)據(jù)保護(hù)法律比較系統(tǒng)和規(guī)范，被譽(yù)為“歐洲信息安全的典范”。1977年德國《聯(lián)邦數(shù)據(jù)保護(hù)法（BDSG）》的生效，奠定了德國數(shù)據(jù)信息保護(hù)法律的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。而2009年對《聯(lián)邦數(shù)據(jù)保護(hù)法》做了最新修改，其約束范圍又囊括了互聯(lián)網(wǎng)等電子通信領(lǐng)域，旨在防止因個人信息泄露導(dǎo)致的侵犯隱私行為。

德國政府出臺的《2014至2017年數(shù)字化議程》中提到歐盟于2015年生效的《數(shù)據(jù)保護(hù)基本條例》，稱其是統(tǒng)一應(yīng)對大數(shù)據(jù)、云計算、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全等新興技術(shù)的綱領(lǐng)性文件，而德國數(shù)據(jù)保護(hù)法也在2015年進(jìn)行一系列的內(nèi)化調(diào)整。

除了立法之外，德國也通過一系列戰(zhàn)略方案和具體的行動來加強(qiáng)大數(shù)據(jù)時代的信息安全。目前，德國大型企業(yè)和政府部門的郵件系統(tǒng)已運(yùn)用郵件加密技術(shù)。未來，普通電子郵件用戶發(fā)送的信息也將逐步使用加密技術(shù)傳送，這些數(shù)據(jù)信息都將存儲在德國境內(nèi)的數(shù)據(jù)中心里。在大數(shù)據(jù)時代，德國將朝著加密技術(shù)本土化的目標(biāo)進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)字安全建設(shè)。

德國目前重點(diǎn)研究方向包括云安全、預(yù)警系統(tǒng)、信息技術(shù)取證等。

對我國的啟示

完善大數(shù)據(jù)技術(shù)和管理標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范

安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)中心工程的建設(shè)步驟要“標(biāo)準(zhǔn)先行”，先建立相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，再進(jìn)行應(yīng)用系統(tǒng)硬件平臺、軟件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫建設(shè)。標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)內(nèi)容包括：標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范總體設(shè)計、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系設(shè)計、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范貫徹實(shí)施。

健全安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的共享與保護(hù)機(jī)制

安監(jiān)、工信、建筑、交通、民航等具有安全監(jiān)管職責(zé)的部門，應(yīng)做好安全生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)的采集、整理和存儲工作，建立和完善安全生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)庫，包括事故數(shù)據(jù)庫、監(jiān)管信息數(shù)據(jù)庫等。同時，信息化主管部門做好相關(guān)協(xié)調(diào)和保障工作，建立部門間協(xié)調(diào)機(jī)制，保障安全生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用。

建設(shè)安全生產(chǎn)應(yīng)急指揮平臺

形成覆蓋全國的應(yīng)急管理指揮信息化網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)無線通信與有線傳輸有機(jī)結(jié)合；建立應(yīng)急資源和應(yīng)急預(yù)案數(shù)據(jù)庫，特別是建立應(yīng)急救援專家知識庫，實(shí)現(xiàn)應(yīng)急資源動態(tài)管理和優(yōu)化調(diào)度；加強(qiáng)大氣環(huán)境監(jiān)測，建立有害氣體泄漏擴(kuò)散模型，為應(yīng)急指揮提供科學(xué)的決策依據(jù)；通過對突發(fā)事件的分級分類管理，完善應(yīng)急聯(lián)動機(jī)制。

建立安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)平臺

建立安全生產(chǎn)“大數(shù)據(jù)、大支撐、大安全”綜合信息服務(wù)平臺，加強(qiáng)安全生產(chǎn)周期性、關(guān)聯(lián)性等特征分析，實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)事故預(yù)測預(yù)判和風(fēng)險防控的“信息化、數(shù)字化、智能化”，建立大數(shù)據(jù)下的安全監(jiān)管、精準(zhǔn)監(jiān)管、風(fēng)險監(jiān)管、動態(tài)監(jiān)管、協(xié)同監(jiān)管以及依法監(jiān)管體系。

典型應(yīng)用領(lǐng)域開展安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

一是煤礦安全開采。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過對歷史煤礦事故類型按隨機(jī)時序模型分析，對未來1年的事故發(fā)生次數(shù)和死亡人數(shù)進(jìn)行預(yù)測，并根據(jù)真實(shí)數(shù)據(jù)不斷修正預(yù)測模型。

此外，對每起煤礦安全生產(chǎn)事故發(fā)生原因、企業(yè)情況、法人情況、生產(chǎn)情況、安全生產(chǎn)培訓(xùn)情況、作業(yè)情況、地質(zhì)情況、時間和天氣等數(shù)據(jù)分析，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，整合出事故關(guān)聯(lián)參數(shù)，通過計算得出事故圖，同時通過該大數(shù)據(jù)圖尋找相似度高的生產(chǎn)企業(yè)。

二是職業(yè)健康管理。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)建設(shè)職業(yè)危害場所相關(guān)信息的采集系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對作業(yè)場所動態(tài)監(jiān)控，與員工健康數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)行業(yè)的職業(yè)健康評估。

三是食品安全生產(chǎn)管理。針對食品在生產(chǎn)過程中所產(chǎn)生的有毒物質(zhì)進(jìn)行檢測監(jiān)督，并對引起食品產(chǎn)生不安全因素的風(fēng)險可能性及其風(fēng)險損害度進(jìn)行綜合評估。

四是安全生產(chǎn)輿情監(jiān)控。通過全網(wǎng)數(shù)據(jù)采集、主題分類，對全國安全生產(chǎn)輿情進(jìn)行監(jiān)控，快速、準(zhǔn)確了解社會公眾關(guān)切的安全生產(chǎn)問題。

加強(qiáng)安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)人才隊(duì)伍建設(shè)

以人才推動安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)程。設(shè)置教學(xué)學(xué)科，建立安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)相關(guān)人才培養(yǎng)計劃；加強(qiáng)與德國等發(fā)達(dá)國家之間的人才交流，建立人才合作、人才引進(jìn)機(jī)制。

編輯 秦運(yùn)巧