摘要:在大數(shù)據(jù)時代背景下,消防監(jiān)督管理工作迎來了全新的機遇,也面臨著諸多挑戰(zhàn)。在此情形下,借助大數(shù)據(jù)賦能消防監(jiān)督管理工作勢在必行。消防監(jiān)督管理工作具有鮮明的特點,然而,當(dāng)前工作中還存在一系列問題,如協(xié)同監(jiān)督方面、算法“黑箱”現(xiàn)象、數(shù)據(jù)質(zhì)量管控體系缺陷、維護(hù)計劃精準(zhǔn)性缺失等,針對上述問題,從搭建動態(tài)協(xié)同監(jiān)督平臺、引入可解釋性算法技術(shù)、健全數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系和機器學(xué)習(xí)賦能消防預(yù)測等方面提出改進(jìn)路徑,旨在提高消防監(jiān)督管理水平,有效防范火災(zāi)風(fēng)險。
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);消防監(jiān)督管理;現(xiàn)代化管理
中圖分類號:D631.6" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A" " " "文章編號:2096-1227(2025)07-0065-03
0 引言
在大數(shù)據(jù)時代背景下,消防監(jiān)督管理領(lǐng)域正經(jīng)歷著深刻變革。大數(shù)據(jù)推動消防監(jiān)督從經(jīng)驗?zāi)J睫D(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動,能夠?qū)崿F(xiàn)風(fēng)險預(yù)判、隱患排查與監(jiān)管協(xié)同的高效化。然而,當(dāng)前消防協(xié)同監(jiān)督工作仍面臨一些挑戰(zhàn),如何突破這些困境,探索消防監(jiān)督管理工作的改進(jìn)路徑,已成為當(dāng)下亟待研究和解決的重要課題。
1 大數(shù)據(jù)時代下消防監(jiān)督管理工作的特點
1.1" 數(shù)據(jù)實時監(jiān)測,實現(xiàn)消防監(jiān)督精準(zhǔn)化
消防監(jiān)督管理工作利用先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)與傳感器技術(shù),將各類消防設(shè)施全面納入動態(tài)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)體系。各類傳感器憑借高頻次、不間斷地收集消防設(shè)施的壓力、狀態(tài)等多維度關(guān)鍵數(shù)據(jù),從而構(gòu)建消防設(shè)施的實時數(shù)字畫像[1]?;诖髷?shù)據(jù)分析模型,系統(tǒng)對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與智能分析,一旦數(shù)據(jù)達(dá)到或超過預(yù)設(shè)的風(fēng)險閾值,便會瞬間觸發(fā)預(yù)警機制。這種依托自動化、智能化數(shù)據(jù)處理流程的模式,實現(xiàn)了從人工巡檢向智能精準(zhǔn)監(jiān)測的轉(zhuǎn)變,提升了消防監(jiān)督的時效性與準(zhǔn)確性,推動了消防監(jiān)督管理從被動響應(yīng)向主動防控變革。
1.2" 信息深度挖掘,推動消防管理科學(xué)化
信息深度挖掘技術(shù)借助先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘算法,對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性整合與深度解析,通過關(guān)聯(lián)分析、聚類分析等技術(shù),能夠從時間、空間、行業(yè)等多個維度梳理火災(zāi)發(fā)生的規(guī)律,進(jìn)而重塑消防監(jiān)督工作范式?;谛畔⑸疃韧诰虻某晒啦块T在火災(zāi)高發(fā)季可科學(xué)調(diào)配資源,重點加大對高風(fēng)險區(qū)域的監(jiān)管力度;依據(jù)行業(yè)風(fēng)險特征,制定差異化監(jiān)管策略,有助于消防部門開啟科學(xué)化管理進(jìn)程[2]。
1.3nbsp; 多源整合建模,達(dá)成火災(zāi)防控前置化
當(dāng)前,消防監(jiān)督管理工作通過多源數(shù)據(jù)整合方式有效突破了數(shù)據(jù)局限。運用機器學(xué)習(xí)算法搭建火災(zāi)風(fēng)險評估模型,將人口分布、建筑結(jié)構(gòu)和電氣使用情況等多領(lǐng)域數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,通過全面考量復(fù)雜因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián),可以精準(zhǔn)量化風(fēng)險,為消防決策提供有力支撐[3]。
2 大數(shù)據(jù)時代下消防監(jiān)督管理存在的問題
2.1" 海量信息沖擊下面臨的考驗
大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)呈海量爆發(fā)式增長,這給消防協(xié)同監(jiān)督工作帶來了挑戰(zhàn)。消防、應(yīng)急、住建和公安等部門獲取的數(shù)據(jù)量巨大且來源廣泛,對于同一消防監(jiān)督事項,可能由于數(shù)據(jù)理解存在偏差,出現(xiàn)重復(fù)監(jiān)管的情況。例如,在大型商業(yè)綜合體消防檢查中,消防部門側(cè)重檢查消防設(shè)施,住建部門關(guān)注建筑結(jié)構(gòu)防火,因海量數(shù)據(jù)導(dǎo)致信息溝通不暢,雙方易對消防通道監(jiān)管職責(zé)產(chǎn)生爭議。傳統(tǒng)協(xié)調(diào)機制難以應(yīng)對大數(shù)據(jù)的快速流轉(zhuǎn)與更新,導(dǎo)致部門間信息共享不夠及時、精準(zhǔn)[4]。當(dāng)發(fā)生火災(zāi)風(fēng)險預(yù)警時,各部門無法依據(jù)海量且實時變化的數(shù)據(jù)迅速協(xié)同決策,錯過最佳處置時機,嚴(yán)重影響消防監(jiān)督管理的效率與效果,難以形成高效的消防協(xié)同監(jiān)督合力。
2.2" 算法“黑箱”現(xiàn)象衍生消防誤判風(fēng)險
消防監(jiān)督管理工作高度依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。當(dāng)前,數(shù)據(jù)量增長迅速,數(shù)據(jù)類型繁雜多樣,涵蓋消防設(shè)施運行數(shù)據(jù)、建筑結(jié)構(gòu)信息、火災(zāi)歷史記錄等,且對處理速度要求較高,以滿足實時風(fēng)險監(jiān)測的需求。大數(shù)據(jù)分析憑借復(fù)雜算法模型,為消防領(lǐng)域帶來了精準(zhǔn)的風(fēng)險評估、高效的資源調(diào)配等便利。然而,算法“黑箱”現(xiàn)象也隨之而來。這些算法模型基于大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜數(shù)學(xué)邏輯構(gòu)建,涉及深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜技術(shù),其運算過程包含多層抽象和非線性變換,且參數(shù)眾多。在消防監(jiān)督管理中,一旦數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差,或算法自身存在缺陷,便有可能引發(fā)對火災(zāi)風(fēng)險的誤判,導(dǎo)致消防資源分配不合理[5]。例如,將高風(fēng)險區(qū)域誤判為低風(fēng)險而減少消防力量部署,這會給消防安全帶來巨大隱患,嚴(yán)重影響消防監(jiān)督管理工作的準(zhǔn)確性和有效性。
2.3" 數(shù)據(jù)質(zhì)量管控體系缺陷導(dǎo)致數(shù)據(jù)失準(zhǔn)
數(shù)據(jù)是驅(qū)動消防監(jiān)督管理高效運作的核心要素,其質(zhì)量狀況在很大程度上影響著消防工作的成效。然而,當(dāng)下數(shù)據(jù)質(zhì)量管控體系有待進(jìn)一步完善,避免引發(fā)消防數(shù)據(jù)失準(zhǔn)問題。從數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)來看,由于缺乏統(tǒng)一規(guī)范,工作人員在信息收集時的標(biāo)準(zhǔn)有待明確。在數(shù)據(jù)存儲方面,數(shù)據(jù)分散在多部門,尚未形成成熟、有效的存儲機制[6]。同時,數(shù)據(jù)更新不夠及時,很多消防設(shè)施的狀態(tài)已經(jīng)改變,但存儲的數(shù)據(jù)未能同步更新。這些問題會導(dǎo)致消防數(shù)據(jù)失準(zhǔn)。在火災(zāi)風(fēng)險評估中,錯誤的消防設(shè)施參數(shù)和使用年限數(shù)據(jù),可能會使評估模型輸出偏差較大的結(jié)果,從而對安全狀況做出不準(zhǔn)確的判斷,難以科學(xué)合理地部署消防力量。
2.4" 維護(hù)計劃精準(zhǔn)性缺失與消防資源浪費困境
海量數(shù)據(jù)可為制定精準(zhǔn)高效的消防維護(hù)計劃提供有力支撐,然而目前在維護(hù)計劃精準(zhǔn)性方面存在一定不足,導(dǎo)致消防資源利用不夠合理。一方面,消防設(shè)施設(shè)備的維護(hù)計劃未能充分利用海量數(shù)據(jù)優(yōu)勢。在實時監(jiān)測層面,尚未構(gòu)建完備的消防設(shè)施設(shè)備實時運行數(shù)據(jù)監(jiān)測體系,無法獲取設(shè)施運行狀態(tài)的動態(tài)信息,使得難以依據(jù)設(shè)備實際工況科學(xué)擬定維護(hù)周期與內(nèi)容[7]。在區(qū)域風(fēng)險評估方面,對大數(shù)據(jù)分析運用不足,難以通過整合人口密度、建筑類型以及用火用電習(xí)慣等多源數(shù)據(jù),對區(qū)域火災(zāi)風(fēng)險特征進(jìn)行深入研判,進(jìn)而無法有針對性地制定維護(hù)計劃。另一方面,部分消防設(shè)施在運行正常的情況下,仍進(jìn)行較頻繁的維護(hù)操作,導(dǎo)致人力無效投入、物力過度消耗以及財力不必要支出,資源分配失衡問題突出,造成消防資源分配與實際需求出現(xiàn)一定程度的脫節(jié)。
3 大數(shù)據(jù)時代下消防監(jiān)督管理工作改進(jìn)路徑
3.1" 明確權(quán)責(zé)劃分,搭建動態(tài)協(xié)同監(jiān)督平臺
在大數(shù)據(jù)時代,明確權(quán)責(zé)劃分、搭建大數(shù)據(jù)驅(qū)動的協(xié)同監(jiān)督平臺,是提升消防監(jiān)督管理工作的關(guān)鍵路徑,通過明確各部門在消防協(xié)同監(jiān)督中的職責(zé)邊界,搭建能依據(jù)實時數(shù)據(jù)靈活調(diào)整工作流程與任務(wù)分配的監(jiān)督平臺,能夠促進(jìn)消防協(xié)同監(jiān)督工作的高效開展。具體說來,第一,明確權(quán)責(zé)劃分。梳理消防、應(yīng)急、住建以及公安等部門在消防協(xié)同監(jiān)督中的工作內(nèi)容,借助大數(shù)據(jù)分析,剖析各部門工作重點與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),制定詳細(xì)的權(quán)責(zé)清單,明確各部門在火災(zāi)隱患排查、消防設(shè)施監(jiān)管、火災(zāi)事故應(yīng)急處置等環(huán)節(jié)的職責(zé)。同時,根據(jù)消防監(jiān)督實際情況和數(shù)據(jù)反饋,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立權(quán)責(zé)動態(tài)調(diào)整機制,定期對權(quán)責(zé)清單進(jìn)行優(yōu)化。第二,搭建大數(shù)據(jù)驅(qū)動的協(xié)同監(jiān)督平臺。該平臺能夠整合各部門的數(shù)據(jù)資源,打破數(shù)據(jù)壁壘,實現(xiàn)信息實時共享與同步更新。各部門可通過平臺隨時獲取所需信息,避免因信息不對稱導(dǎo)致的工作延誤或失誤。此外,為確保各項監(jiān)督任務(wù)有條不紊地推進(jìn),平臺還應(yīng)設(shè)置任務(wù)分配、進(jìn)度跟蹤等實用功能,便于及時調(diào)整工作節(jié)奏,提升整體協(xié)同監(jiān)督效率[8]。
3.2" 實現(xiàn)透明決策,引入可解釋性算法技術(shù)
在消防監(jiān)督管理工作中,引入可解釋性算法技術(shù),有助于提升決策的科學(xué)性和精準(zhǔn)性?;谝?guī)則的推理算法能夠?qū)I(yè)的消防知識進(jìn)行具象化處理。通過將消防設(shè)施維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)、火災(zāi)風(fēng)險評估指標(biāo)等專業(yè)知識轉(zhuǎn)化為規(guī)則庫,消防人員在面對設(shè)施維護(hù)與風(fēng)險評估任務(wù)時,不再困惑于復(fù)雜的算法邏輯,而是能夠依據(jù)清晰、直觀的規(guī)則進(jìn)行判斷與決策。局部可解釋模型無關(guān)解釋(LIME)方法同樣展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢。以大型商場火災(zāi)風(fēng)險評估為例,深度學(xué)習(xí)模型雖能快速處理海量數(shù)據(jù)并給出評估結(jié)果,但評估過程晦澀難懂。LIME方法的介入,使得復(fù)雜模型的評估依據(jù)得以清晰呈現(xiàn)。它從數(shù)據(jù)特征層面出發(fā),詳細(xì)剖析每個因素對評估結(jié)果的影響程度,讓消防人員深入了解評估背后的原因,從而在制定消防策略時更具針對性與科學(xué)性。這種可解釋性算法技術(shù)不僅打破了算法“黑箱”,讓決策過程清晰透明,還極大增強了消防人員對決策結(jié)果的信任度與認(rèn)同感。在實際工作中,他們能夠依據(jù)這些可解釋的算法做出更加精準(zhǔn)、高效的決策,合理調(diào)配消防資源,提升火災(zāi)防控能力,為保障社會消防安全、提升消防監(jiān)督管理效能奠定堅實基礎(chǔ)。
3.3" 嚴(yán)抓數(shù)據(jù)治理,健全數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系
在大數(shù)據(jù)深度融入消防監(jiān)督管理的當(dāng)下,數(shù)據(jù)質(zhì)量直接關(guān)乎消防工作成效,嚴(yán)抓數(shù)據(jù)治理,健全數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系,特別是引入數(shù)據(jù)生命周期管理理念,通過對數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到銷毀全過程的規(guī)范化管理,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、降低管理成本、保障數(shù)據(jù)安全并提升數(shù)據(jù)價值利用率。
在消防監(jiān)督管理領(lǐng)域,采用數(shù)據(jù)全生命周期管理方法,能從規(guī)劃、采集、存儲、處理、應(yīng)用到歸檔銷毀的全流程把控數(shù)據(jù)質(zhì)量,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和一致性,從而提升整體數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)規(guī)劃階段應(yīng)深度剖析消防業(yè)務(wù)特性,精準(zhǔn)明確消防設(shè)施運行參數(shù)、建筑消防布局等關(guān)鍵數(shù)據(jù)需求,搭建科學(xué)的數(shù)據(jù)收集框架,確保收集有的放矢。數(shù)據(jù)采集階段應(yīng)制定標(biāo)準(zhǔn)化流程,清晰界定消防設(shè)施壓力、流量等參數(shù)采集方法與精度要求。存儲階段應(yīng)基于消防監(jiān)督管理需快速響應(yīng)、精準(zhǔn)決策的特點,運用云計算、分布式存儲技術(shù)搭建安全且可擴展的存儲架構(gòu),實現(xiàn)消防設(shè)施參數(shù)、巡查記錄等多源數(shù)據(jù)的集中存儲。數(shù)據(jù)處理階段,應(yīng)按照火災(zāi)類型(如電氣火災(zāi)、油類火災(zāi)、固體火災(zāi)等)、時間(年份、季度、月份等)等維度對數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)分類和歸檔,清洗異常值與重復(fù)值,提升數(shù)據(jù)可用性。數(shù)據(jù)應(yīng)用階段應(yīng)把處理后的數(shù)據(jù)融入火災(zāi)風(fēng)險評估、設(shè)施維護(hù)等業(yè)務(wù),并建立決策支持系統(tǒng),通過對比實際消防成效與預(yù)期目標(biāo),持續(xù)評估效果并優(yōu)化策略,使決策更滿足消防工作實際需求。
3.4" 提升智能水平,機器學(xué)習(xí)賦能消防預(yù)測
消防人員與技術(shù)團隊借助機器學(xué)習(xí)算法提升消防預(yù)測能力是關(guān)鍵。在消防設(shè)施設(shè)備維護(hù)領(lǐng)域,消防人員運用機器學(xué)習(xí)算法對實時監(jiān)測的海量設(shè)施運行數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析。以消防泵這一關(guān)鍵設(shè)備為例,可以利用機器學(xué)習(xí)模型持續(xù)分析其壓力、流量和能耗等數(shù)據(jù),同時運用回歸分析、異常檢測等算法挖掘數(shù)據(jù)特征與潛在規(guī)律。當(dāng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常波動且接近故障閾值時,及時安排針對性維護(hù),可以實現(xiàn)對設(shè)備運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和故障預(yù)警,大幅減少不必要的維護(hù)工作,實現(xiàn)人力、物力和財力的高效利用。在區(qū)域消防資源分配方面,機器學(xué)習(xí)算法能夠整合多源大數(shù)據(jù),包括區(qū)域建筑類型、人口密度、歷史火災(zāi)數(shù)據(jù)等,深度挖掘區(qū)域火災(zāi)風(fēng)險特征。建立消防資源智能分配模型,將更多維護(hù)資源精準(zhǔn)投入到高風(fēng)險區(qū)域,確保這些區(qū)域的消防設(shè)施得到重點維護(hù)與更新;同時,合理減少低風(fēng)險區(qū)域的過度資源投入,優(yōu)化資源配置,解決資源分配失衡問題。
4 結(jié)束語
總之,海量數(shù)據(jù)和先進(jìn)技術(shù)為消防監(jiān)督管理工作帶來了發(fā)展契機,使其能夠在精準(zhǔn)風(fēng)險預(yù)警、高效資源配置、跨部門協(xié)同聯(lián)動及智能決策制定等方面取得進(jìn)展。然而,當(dāng)前消防監(jiān)督管理工作也面臨著一些問題。對此,需要結(jié)合消防監(jiān)督管理工作特點,重視現(xiàn)存問題,并實施一系列措施,以此改進(jìn)消防監(jiān)督管理工作,提高消防監(jiān)督管理水平,進(jìn)而筑牢社會消防安全防線,推動消防事業(yè)邁向智慧化、現(xiàn)代化的新征程。
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