物流企业安全生产监管特征工程及画像技术研究

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物流企业安全生产监管队伍能力与态度的评估需要明晰监管行为的影响因素及其作用关系,这也是物流企业安全生产监管业务优化的基础。目前针对物流企业安全生产监管行为的研究多是定性的、根据经验总结的,物流企业安全生产大数据内隐含的数据价值并没有被挖掘与有效利用,监管决策的数据支持问题亟待解决。本文以2018年北京市应急管理局物流企业安全监管领域业务数据为研究对象,进行了物流企业监管部门监管能力表征向量研究与监管能力定量技术研究,对物流企业监管部门的业务能力进行多维刻画与评估,主要有三方面的工作内容:(1)运用特征工程与数据分析的思维和方法,从人力投入、检查过程、处罚过程、事故次数等角度分析物流企业监管队伍轨迹与行为,深入探讨和挖掘各类数据内在规律,对监管业务提出优化方向;(2)构建物流企业监管能力画像模型,实现定量描绘政府部门及基层监管人员对各类物流企业监管的工作内容饱满程度、工作安排合理程度、工作完成质量三个方面信息,为物流企业安全监管部门及业务人员提供具有操作性和综合性的数据支持;(3)构建了北京市各类物流企业监管人员监管能力的脸谱聚类可视化图与监管展示平台,可最直观的判断出各类物流企业监管能力具体指标的指数高低、异同情况与特点,加强对比,加快决策者分析速度。本文以信息化手段使物流企业安全监管工作由经验决策转变为数据驱动,从而改进物流企业的安全监管方式,提高监管工作效率。根据应急管理局最新数据显示,执法检查准确率从2015年的73%提升至现在的91%,隐患整改率由2015年的58%提升至现在的95%。物流企业安全生产监管可视化系统成果接入北京市领导驾驶舱,为市领导提供城市安全专项辅助决策服务。
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