浅谈工程质量检测综合监管大数据平台构建与运用

2018-02-16 20:07陈坚
建材与装饰 2018年2期
关键词:数据挖掘工程质量监管

陈坚

(佛山市建筑工程质量检测站)

建筑工程的质量与广大人民群众的切身利益密切相关,而且对于整个建筑行业的市场竞争能力和经济效益的提升等都有着很大的影响。因此,加强建筑工程项目质量检测和监管,一直以来是建筑行业中各责任主体、相关单位的工作重点。随着互联网和大数据技术的迅猛发展,研究建立建筑业大数据应用框架,建设大数据应用系统,汇聚整合和分析建筑企业、项目、从业人员和信用信息等相关大数据,充分利用大数据价值[4],构建一个完善、功能强大的建筑质量检测综合监管大数据平台,使其可以满足监管需求,提高工程质量管理水平,这样才能满足人们对建筑质量日益提高的高要求,为我国建筑行业的可持续发展创造良好的技术支撑。

1 平台构建设计思路与功能实现

1.1 总体设计思路

目前各地检测、监管部门的数据系统种类繁多,涉及众多职能部门,各系统数据的完整性、一致性千差万别,大多停留在简单统计水平。而建筑工程质量检测综合监管大数据平台,是一个综合性极强的新型科技装置,其与各检测机构的检测管理信息系统和B/S架构系统有着很好的相容性,在实际运用时,主要以此平台为主线,利用互联网数据交换实现对各种工程信息的采集、传输、分类归档后,集中于平台上,利用数据挖掘算法进行分析。

在对工程质量信息进行检测时,为了使各类信息资源得到合理的分配和管理,综合监管大数据信息系统还要根据检测项目的不同,采取对应的监管技术,如对结构实体、地基基础、预拌混凝土等项目进行检测时,要采用全过程检测数据监管形式;而对其他检测项目,则要尽量采用检测报告监管形式;对检测委托合同主要利用网上备案的形式管理。

在这一过程中,所有检测数据都要通过工程代码与工程质量安全日常监督动态系统进行有机结合,监管、检测及各方主体单位就可通过该动态监管系统,对工程项目施工情况进行全面的了解,并及时的将其中存在的不足和缺陷采取有效措施加以修正,以便最大化保证工程质量,使其达到规范化建设标准。

1.2 系统功能实现

1.2.1 检测数据利用功能

综合监管大数据信息平台的构建,首先是把工程检测数据纳入整个建设过程的数据中,各单位互相调用。相关检测人员通过该系统,结合其他方面的数据,以便对检测数据做出准确判断,各单位也能够在第一时间获取到最新、最实效的检测数据,结合本单位的实际工作,对数据进行分析和处理。尤其在质量事故中,仅凭单一的检测数据,往往不能全面的解析事故的前因后果,容易多方扯皮,而以整合后的数据为基础,则各责任主体可共同协商,对这些问题加以正确的解决,争取最大化保证工程质量。

例如,可对一段时间内所有抗压强度、回弹不满足的混凝土进行分析,寻找其与施工单位、施工工艺、搅拌站、添加剂、原料,甚至运送路线、时间的相关性。

1.2.2 检测行为监管功能

综合监管大数据信息平台的构建,可实现多种监管功能,尤其是对检测行为的监管,监督单位可通过数据的挖掘分析,识别出海量检测数据中的离群值、异常结果,对检测机构的行为是否规范、检测数据是否准确、报告是否真实有效等进行判断。

例如,某一检测项目在一段时间内,数据覆盖地区的不合格概率为2~3%,而某检测机构此项目的不合格概率为0,则监督单位在后续检查中可有针对性的抽查,同时降低监督人员的工作强度。

1.2.3 数据异常警示功能

在检测机构实验室质量管理体系中,除设备定期检定外,常要求对数据的趋势进行分析,以期提前发现数据异常,及时寻找原因进行纠正,或者定期进行仪器间比对、人员间比对等期间核查。但这既依赖于检测机构的自觉性,也无法达到数据实时流处理的及时性。

通过数据挖掘算法,系统可自动识别出各个环节与检测数据之间的关联性,并实时分析检测结果的离群程度,离群的可能原因,及时向工作人员发出警示,并进行跟踪处理,直至有效纠正。

1.2.4 不合格报告规范功能

对于工程中所涉及的不合格报告,综合监管大数据信息平台可以将其自动筛选出来,并及时上传给监督单位,通过系统的汇总,监督单位就可定期将这些不合格报告发布在综合监管平台上,并利用相应的法律手段和社会影响力酌情进行打假惩劣,进以强化各对企业的监管能力,促进建筑市场健康发展。

1.2.5 监管检测机构的完善

目前,对检测机构的监管,除通常的评审、检查外,很少涉及到检测人员、检测设备的实时监督。将人员、设备等的具体信息一并纳入大数据中,通过数据挖掘,分析这些数据与其他数据的关系,可发现证件挂靠、借用工号的情况,得到检测设备的应用性能、运行效率等数据,为工程质量的提升提供充足的保障条件。

2 系统应用的完善

2.1 数据整合统一的要求

现阶段,各地区、各职能单位所采用的数据管理软件种类繁多,自成一系,数据的完整性、一致性都不相同,互不兼容,而海量数据的整合正是大数据监管系统的基石。应建立统一规划的数据库,尽量以省为单位,各检测机构按监管平台数据库的要求,及时的将检测数据上传,由平台全面接管工程检测数据。

2.2 数据源的完整性要求

目前,各检测机构基本实现室内检测项目的数据自动化采集,但仅限于实验数据,而委托信息、检测人员信息、检测设备信息、实验耗材供应商等数据仍未结构化的纳入数据库中。而施工现场检测项目的数据基本仍未实现实时上传。大量数据的缺失,势必会影响到数据分析的准确度,对于信息的有效利用带来非常大的影响。因此,必须加快推进检测设备的升级改造,确保大数据的完整性。

2.3 丰富数据挖掘算法

数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。随着海量数据的积累、完善,我们并不知道通过怎样的分析整理,能得到怎样的结果。只有依据行业特点,不断的开发各种算法,才能在大数据的基石上,逐步展现出其中有价值的信息,将算法应用到实际中去。

2.4 实现系统联动

综合大数据监管系统的构建,是为了更好的促进建筑工程质量管理,因此,为了进一步发挥检测系统的应用优势,应将其与质量安全日常监督动态系统进行有机结合,进而形成一体化的联动管理系统。这样,建设主管部门及各责任主体单位就可通过联动系统,对工程现场施工情况进行严格的监管,以免影响工程施工质量的各种因素产生。

3 结束语

综上所述,工程质量检测综合监管大数据管理平台的构建,对于我国建筑业的长期发展来说,意义重大。其不仅可以提高施工企业的施工质量和管理能力,而且还能规范检测行为、加强检测监管方面的相关工作,进而为促进建筑市场健康发展、推动建筑技术水平提高创造良好的条件。因此,对该系统的设计和应用进行深入的研究,十分必要。

[1]王猛,建设工程检测信息监管系统的设计思路与功能实现[J].建筑学报,2016,10:23~24.

[2]黄俭,万普华.基于大数据的工程质量安全管理信息服务平台研究[J].中国建设信息化,2015,01:73~74.

[3]陈果,佛山顺德工程质量检测监管跨入信息化[J].广东建设报,2017,01:24~25.

[4]中华人民共和国住房和城乡建设部.2016~2020年建筑业信息化发展纲要[Z].北京:中华人民共和国住房和城乡建设部,2016.

猜你喜欢
数据挖掘工程质量监管
公路工程质量监督对工程质量的控制作用分析
PDCA循环在工程质量管理中的应用
探讨人工智能与数据挖掘发展趋势
数据挖掘技术在打击倒卖OBU逃费中的应用浅析
综合监管=兜底的网?
加强测绘工程质量管理与控制
浅谈如何提高工程质量
监管和扶持并行
放开价格后的监管
高级数据挖掘与应用国际学术会议