物联网技术在危险品供应链中的应用

物联网技术在危险品供应链中的应用
摘要：危险品的安全管理事关人民群众生命和生产安全，历来受到国家的高度重视。

在政府监管实践方面，各地政府通过制定规范和技术手段加强对区域内危化品物流的监管工作。

《危险货物道路运输安全管理办法》(简称《办法》)于2020年1月1日起实施，该《办法》旨在有效预防危险货物道路运输事故，保障民众生命财产安全，强化危险品运输安全监督管理，推进危险品运输安全生产风险管控，建立危险品运输安全生产长效机制。

但是同时仍然存在一些落实问题，客观上还需要新的创新思维让危险品运输得以良好安全地发展。

关键词：物联网；危险品；供应链
1 前言
随着我国工业发展的进步，各个行业对危化品的需求日益增加，从而危险品运输成了物流行业中不可忽视的核心流程，结合我国物流及采购联合会所做的统计来看，每年采用道路运输危险品的总量达到3亿多吨。

国内外统计数据表明，危险化学品运输事故占危险化学品事故总数的30%～40%[1]。

危险品运输过程中特大事故时有发生，因此对危险品运输风险的管理机制有了更高的要求，结合当前物联网技术发展背景，危险品运输风险管理机制的创新至关重要。

目前物联网技术在运输领域的应用主要集中在车辆的监管和智能交通领域[2]。

随着科技的不断发展与进步，互联网与云端等技术快速普及，在物联网技术背景下，危险品运输需要借助新型技术手段，如利用GPS设备实时监控危险品运输车辆，利用无线射频识别技术对危险品进行实时追踪的手段等，逐渐形成综合性的危险品运输管理机制。

2物联网技术背景下危险品运输风险管理模型构建
2.1 危险品运输风险因素分析
(1)来自人的风险:在危险品运输的过程中，很多事故的发生都是由于驾驶员
运输货物过程中的操作不当或其他身体方面，而驾驶人的行为是很难预料和控制的，危险品运输的过程中，驾驶人这一因素对于车辆的安全问题有着密切的关系。

由人的失误直接引起的交通事故大概占总数的70%[3]。

驾驶人对运输道路环境的
熟悉度，以及对突发情况的应急能力和处理技术都会影响事故的发生，所以驾驶
人这一因素对危险品运输安全有很大的影响。

(2)来自车的风险:车辆作为运输危险品的载体，其对运输安全也是至关重要，车辆的因素主要有两个方面:即车辆自身的状况和车辆的行驶状态。

车辆自身的
状况即发动机等附件的状态，车辆的行驶状态即行驶过程中的突发状况如制动失
灵等。

一般情况下，车辆因素导致事故发生的情况比重最小，但是导致经济上和
人员伤亡方面的损失巨大，所以，控制好车辆因素对降低危险品运输事故的发生
率具有重要意义。

(3)来自路的风险:道路因素就是行驶环境，驾驶人在运输的过程中，目的地
的距离、道路复杂程度、路况好坏及驾驶人对道路的熟悉程度等因素都会影响货
运车辆的安全状况，而弯道、陡坡等几何线型的道路对运输车辆的影响更大，驾
驶人在通过这样的道路时难度更大，增加了运输的风险。

(4)来自环境的风险:环境因素即特殊天气状况如雨、雪、雾等恶劣天气对货
物运输过程中的阻碍作用，如在雨、雪天气不仅仅影响了驾驶人的视线和心情，
同时也会减小地面的摩擦系数从而大大地增加了事故发生的几率。

而在阴天事故
的发生率最高，主要是由于光线不足导致驾驶人的视线不够清晰，并与驾驶人是
否谨慎驾驶有关。

(5)来自货物的风险:在危险品运输的过程中，危险品这一特殊的货物比普通
的货物更加让人谨慎。

许多起事故的直接原因都是由于危险品运输过程中的管理
不当发生了爆炸、泄露等重大事故，稍不留意便会造成严重后果，运输过程中遇
到颠簸、急转弯等路况时会发生局部超载或者偏载，严重时甚至会导致车辆倾翻。

另外由于危险品的化学性质不稳定，大部分具有易燃、易爆、有毒、高腐蚀性或
高放射性等特征，在运输时发生事故的后果极其严重。

2.2 危险品运输风险管理模型构建
(1)实时监测监控与分析识别:货主关心的是危险货物运输中的位置及安全状况。

而危险货物运输企业除了要掌握运输货物等生产状况外，还要关注车辆的位置、运行状态、技术状态以及危险货物安全状态、驾驶人的安全等信息，并要求
能够与运输车辆进行信息沟通，进行动态调度管理[4]。

风险识别指的是通过收
集危险品运输过程中潜在的一些风险因素进行分析的一系列过程，其中分析是风
险识别阶段的核心，通过借助GNSS监测等科学手段分析发生的危险品运输事故
之后，从人-车-路-货-环境各个方面进行分析总结构建出风险模型。

运输开始后，车辆通过车载终端把自身的位置和状态(如速度、方位等)信息经GPRS网络发送
到移动通信服务中心。

监控中心将接收到的车辆位置信息与电子地图、危险货物
信息匹配，在计算机屏幕上显示车辆位置，实现对危险货物和运输车辆位置的动
态跟踪和监控[6]。

(2)实时风险评估与预测:在风险识别阶段之后，将筛选及分析之后得到的数
据进行汇总评价，确定出事故的风险程度大小，再制定出合理的安全标准范围，
以此作为依据进行风险分级，从而可以预先判断出事故发生的可能性，以便对事
故提前进行预防。

(3)实时风险响应:风险预警从系统功能实现层面分为车载终端数据采集、数
据传输、风险预警预报及监控和应急处理等环节[7]。

基于互联网技术的背景下
结合数学模型实时监控运输车辆的运行状态，并计算出准确的风险值。

当风险值
超过了可接受的安全范围时系统作出相应的预警信号，通过大数据平台收集到的
风险预警数据同时具有动态性和实时性。

3物联网技术背景下危险品运输风险管理机制的构建
3.1 危险品运输风险管理的基本思路
传统的危险品运输过程的安全管理机制尚不成熟，在风险识别、分级、预警、应急方面尚未形成一个完善成熟的体系，这给危险品运输风险管理模式的创新提
供了很大的机遇。

结合物联网技术背景下的危险品运输则可以在原有基础上开拓
新的思维模式，但同时也不可避免的因为涉及到职能交叉而产生新的融合风险，
且面临的风险范围比原来更广。

马鹏程[5]认为物联网技术强大感知和传输功能
可以有效识别、评价和预警物流企业面临的潜在风险，因此他将物联网技术同风
险管理理论相结合，构建了新的物流风险管理体系。

3.2 危险品运输风险管理机制的构建
在物联网技术背景下，“物流云+互联网+智能终端”成为新的信息基础设备，实现了在危险品运输过程中对“人-车-路-货-环境”等全要素的实时监控，同时
也创新了危险品运输风险管理机制。

将风险管理机制应用于危险品运输的实际管
理操控中，以实现其风险的识别、评估、分析和化解。

危险品运输风险管理机制
的基本构建如下。

3.2.1 构建风险识别库(人-车-路-环境-货)
首先，通过收集原始数据、提取关键情景、归纳特征权重和风险水平计算实
现原始风险库的建设，其本质就是通过搜集可能导致危险品运输过程中各种主要
的风险因素，再通过分析从中找出物联网技术背景下危险品运输风险管理的主要
矛盾的具体因素，构建出风险因素清单并赋予权重，得出风险水平集合。

并要紧
紧地联系互联网时代背景，持续地维护信息的更新从而为此机制提供坚实的数据
基础。

3.2.2 实时风险监测与识别
建设好原始风险库之后，通过物联网进行包括结构化、半结构化和非结构化
的数据和物理信息的收集。

这些数据被计算机程序语言(EPL)处理为互联网可以
识别的语言用来确定各种物流实体及它的实时状态[9]。

将物流实体和它对应的
状态的数据进行汇总整理，作为一组情景形成情景集再进一步将情景识别中提取
的相关信息转化为对应的五大因素的实时数据:人(P0)、车(T0)、路(R0)、货
(G0)、环境(E0)。

实时风险水平值集合R0=(P0,T0,R0,G0,E0),R与R0差值P就
是确定风险水平的依据。

3.2.3 实时风险评估与预测
基于上一环节的风险水平划分风险区间，即把风险等级主要划分为三个区间:第一区间的风险值远超过安全范围，事故发生概率很高，需要及时对风险进行处理;第二区间的风险值超过安全水平但低于第一区间，风险发生概率较高，也是
最易变动的区间，需要对风险进行实时监控，一旦风险值增加到第一区间马上处理，如果风险降低到第三区间则可忽视。

这一部分也是风险管理机制的核心，根据风险水平将风险等级划分为区间，再根据对应的区间采取相应的措施。

在计算出风险概率的基础上预测出风险后果并推算出风险演化路径，为危险品运输的风险应对提供指导。

3.2.4 实时风险响应
以上对危险品道路运输安全风险因素的分析，为安全风险评价指标体系的构建提供了依据[10]。

实时风险响应会及时对危险品运输过程中的风险作出反应，有助于提前作出风险预防。

危险品运输风险管理机制是一个循环的模式，风险响应后的信息又会重新反馈到原始风险库，形成一个负反馈机制，有助于信息的及时更新和风险库的建设，从而实现该风险管理机制的自我更新。

4 结论
危险品运输风险管理机制可对危险品运输过程中的各种风险因素进行全程监控及识别，以便对各种状况做出及时的响应及处理。

在物联网技术背景下，数据的收集处理能力大大增加，提升了对风险因素的识别速度以及准确率和智能化水平，降低了危险品运输过程中事故的发生率，实现了对人-车-路-货-环境的全方位监控以及实时数据的采集和评估结果的自动和实时输出。

随着我国经济的持续发展，未来危险品运输依旧会呈现只增不减的态势，通过危险品运输风险管理机制可将风险水平控制在安全范围内，同时继续加强对创新技术的运用，从而建立更加科学、高效的危险品安全运输体系。

参考文献
[1] 吴宗之，孙猛．200起危险化学品公路运输事故的统计分析及对策研究[J]．中国安全生产科学技术，2006(02):3-8．
[2] 李珺．基于物联网的危险品运输智能监控系统的研究与设计[D]．西安:长安大学，2014:32-34．
[3] 张秋各．基于人-车-路-货动态风险源的货运安全监测及评价方法研究
[D]．南京:东南大学，2017．
[4] 孙哲．基于信息网络环境的危险品物流管理系统研究[D]．西安:长安
大学，2004．
[5] 马鹏程．基于物联网应用的物流企业风险管理研究[D]．北京:华北电
力大学，2014．。