安全生產大數據應用系統

Safety Production Big Data Application System

系統解決的目標

充分利用“物聯網、大數據、人工智能”等新技術，推進信息化在安全生產監管監察和公共服務業務中的應用，實現安全生產監管監察、信息共享和協同業務快速、準確、高效運行，進而提升安全生產監管效能，為全國安全生產形勢持續穩定好轉提供信息化支撐。
實現互聯互通、信息共享，提升安全監管監察工作經濟效益。構建安全生產監管監察、信息共享和公共服務信息系統，強化“基礎建設”。健全安全監管機制，有效防范重點行業領域安全事故發生。提供信息化支撐，提高安全生產監管監察執法效能。

系統解決的問題

系統技術重點：提升分析預測能力思路

第一：機器學習預測

機器學習是通過模型實現，比如Linear Regression, 通過最小二乘法計算cost,回歸學習得出斜率，得出下一點的趨勢范圍值；

第二：人工智能預測

通過海量數據通過模擬大腦神經元的觸發(activation)功能，獲得智能化預測能力，比如基于CNN 的AlphaGO；

第三：大數據預測

Google 搜索人數預測流感，737MAX 容易發生事故；
同類型煤礦或者?；髽I預測事故發生概率。

系統建設內容

大數據平臺：滿足安全生產數據采集、存儲、加工處理、展現的需要

數據整合： 完成 6 類主要數據的整合，形成面向安監大數據應用數據倉庫

大數據應用： 安全生產企業和監管大數據分析、安全生產事故和隱患大數據分析、安全生產和應急決策大數據分析、安全生產分析評估大數據、安全生產輿情大數據分析

應用集成： 對本項目全部應用系統進行應用集成、數據集成、界面集成，建立應用系統互聯互通、信息共享的支撐運行環境

數據資源池和六類數據整合