数智化管理赋能危货运输企业设备管理的问题与优化策略

引言

危货运输行业直接关系公共安全与生态环境，其设备管理涵盖车辆动力系统、压力容器、应急装置等关键要素，需满足《道路危险货物运输管理规定》中“设备状态实时监控、隐患闭环处置”的硬性要求。数智化管理通过物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）等技术，实现设备全生命周期的动态感知与智能决策，是破解传统“事后维修”“人工巡检”模式局限性的核心手段。据交通运输部数据，2024 年全国危货运输车辆数智化监控覆盖率已达 89% ，但设备故障导致的运输事故占比仍高达 37% ，表明数智化赋能存在“技术应用与管理需求脱节”的现实困境。因此，探索数智化在设备管理中的深度融合路径具有重要现实意义。【1】

1 数智化赋能危货运输设备管理的核心价值

1.1 风险主动预判

传统设备管理依赖定期检修，难以捕捉动态风险（如长途运输中储罐因颠簸导致的阀门松动）。数智化系统通过车载终端（OBD）、压力传感器、红外测温仪等设备，实时采集转速、胎压、介质温度等13 类核心参数（据《危险货物道路运输安全管理办法》要求），经边缘计算节点预处理后，实现异常数据秒级预警。

1.2 合规强化数字溯源

危货运输设备需满足《特种设备安全法》对定期检验、维护记录的严苛要求。数智化平台通过区块链技术固化设备检修数据（如压力容器校验报告、灭火器更换记录），形成不可篡改的数字台账。监管部门可通过接口直接调取数据，解决传统纸质记录易篡改、难追溯的问题。

1.3 精准养护成本优化

基于大数据的预测性维护可避免“到期必修”的盲目性。通过分析设备历史故障数据（如发动机平均故障间隔里程、刹车片磨损速率），建立寿命预测模型，仅在关键参数接近阈值时触发维修指令。

2 数智化赋能过程中的突出问题

2.1 数据采集碎片化，感知维度不完整

部分企业存在“重终端安装、轻数据质量”现象：一是传感器部署不均衡，仅 60%的罐车安装液位传感器，而对软管老化、紧急切断阀灵敏度等关键风险点缺乏监测；二是数据标准不统一，不同厂商的车载系统采用私有协议，导致转速、油压等数据格式不兼容，形成“信息孤岛”；三是极端环境下数据失真，在高温、高湿环境中，约 15% 的温度传感器存在 ±3 ℃的误差，影响风险判断准确性。

2.2 预警机制滞后，智能决策能力薄弱

当前数智化系统多停留在“阈值报警”层面，缺乏深度分析能力：一是预警规则静态化，未考虑工况差异（如山区路段与平原路段的发动机负荷不同），导致误报率高达 28% ；二是关联分析缺失，无法识别多参数协同风险（如“发动机水温过高+机油压力过低”的组合故障）；三是决策支持不足，仅提示“异常”而未给出处置方案，基层司机仍需依赖经验判断，约 30% 的预警因处置不当演变为事故。

2.3 系统协同不足，全链条管理断裂

设备管理涉及采购、运维、报废全生命周期，但现有系统多聚焦单一环节：一是与采购系统脱节，无法根据设备历史故障率优化采购选型（如某企业连续采购同款罐车，因设计缺陷导致年度维修成本超预算 40% ）；二是与运输调度系统割裂，未将设备状态纳入派单逻辑，曾出现“已预警的故障车辆仍被安排运输剧毒化学品”的违规案例；三是与应急系统未联动，事故发生时无法快速调取设备应急处置手册（如介质泄漏时的堵漏方案），延误救援时机。

2.4 人员能力断层，数智工具应用受限

一线人员数字化素养不足制约技术效能：驾驶员中仅 45% 能正确解读预警代码；维修人员对预测性维护模型的信任度低，仍沿用“经验判断”；管理人员缺乏数据思维，70%的企业未建立基于数智化数据的绩效考核机制，导致技术应用流于形式。

3 数智化赋能设备管理的优化策略

3.1 构建“全域感知+数据中台”的技术架构

全维度感知网络，按“风险等级”差异化部署监测设备，对剧毒、易爆品类运输设备，强制安装振动 (±0.lg 精度）、气体泄漏（0.1ppm 灵敏度）、紧急切断阀状态传感器；对普通危货车辆，重点监测制动系统、轮胎压力。采用LoRaWAN 低功耗广域网技术，解决山区、隧道等场景的信号盲区问题，确保数据传输中断时长 ⩽5 分钟。

一体化数据中台，制定《危货运输设备数据采集规范》，统一 128 项核心参数的命名、单位、精度标准（如将“罐内压力”定义为 ，保留 2 位小数”）。通过ETL 工具实现车载终端、维修系统、监管平台的数据融合，建立包含 500 万+历史故障记录的知识库，为智能决策提供数据支撑。

3.2 开发“动态预警+智能处置”的决策系统

自适应预警模型，基于机器学习算法（如随机森林），构建融合工况参数的动态阈值体系。例如，根据实时坡度、载重数据，自动调整发动机水温的预警阈值（上坡时阈值提高 5℃），将误报率降至8% 以下。通过知识图谱技术关联多参数风险，识别“刹车片磨损+雨天路滑”等组合风险，生成分级预警（红色/橙色/黄色）。

场景化处置方案，针对 12 类典型故障（如罐体液位异常、安全阀起跳），嵌入三维动画指导模块，维修人员可通过 AR 眼镜扫描设备，实时显示拆解步骤与备件型号。对接应急管理部门的“危货应急处置库”，事故时自动推送介质特性（如闪点、腐蚀性）及周边救援资源（如最近的洗消站位置）。

3.3 建立“全生命周期+跨部门协同”的管理流程

闭环管理机制，在设备采购环节，通过数据中台调取同型号设备的平均故障间隔（MTBF）、维修成本等数据，辅助选型决策；运维阶段，将预测性维护指令自动推送至维修工单系统，并关联司机APP，同步显示车辆停运时间；报废环节，依据设备累计风险次数、安全评分生成强制报废建议，避免“超期服役”【2】。

跨部门协同平台，打通设备管理系统与调度系统，开发“设备健康度”评分模型（0-100 分），调度算法优先选择 80 分以上车辆承担高风险运输任务。建立“数据看板”制度，每日推送各部门 KPI（如维修及时率、预警响应速度），将数智化应用效果纳入绩效考核，权重不低于 20% 。

3.4 实施“分层培训+技能认证”的能力提升计划

针对驾驶员开展“1 小时微课堂”，通过模拟软件训练预警代码解读能力，考核通过率与准驾资格挂钩；对维修人员进行 Python 数据分析、预测模型应用等进阶培训，认证合格者享受技术津贴；为管理人员开设“数据思维工作坊”，培养基于数智化数据的决策能力。某企业实施该计划后，预警处置准确率从 62% 提升至 91% 。

结论：数智化管理为危货运输设备管理提供了“精准感知、智能决策、协同高效”的解决方案，但需突破数据碎片化、决策滞后、协同不足等瓶颈。通过构建全域感知网络、开发智能决策系统、重构管理流程、提升人员能力，可实现设备管理从“经验驱动”向“数据驱动”的转型。未来，随着 5G+边缘计算、数字孪生等技术的成熟，危货运输设备管理将迈向“全场景模拟、全流程自愈”的新高度，为行业安全发展提供坚实保障。

参考文献：

【1】秦耀宗. 铁路危险货物运输应急备品配置与管理研究[J]. 运输经理世界,2024(28):53-55.

【2】周锦婷. 基于轨迹大数据环境的危险货物道路运输车辆停驻点类型识别[D]. 北京:北京交通大学,2024.