大数据时代的船舶安全监管模式探析

２０１５年８月１２日夜，天津滨海新区危险品堆装码头发生重大火灾爆炸事故，通过专业安全评估且安全防护级别很高的危险品管理区，出乎所有人意料地发生了极为严重的爆炸事故。突如其来的灾难，一时间让人们不知所措。一张关于危险品码头到底有哪些危险品、有多少危险品、会带来什么样危害的清单，消防员采取的行动是否恰当等疑问，成为全社会关注的焦点。我们是否可以做到随时都能获得这样一张清单甚至可以预测危险的发生呢？是否能够随时明确应该采取何种行动才是恰当的呢？

这起事故虽然发生在码头堆场，但是笔者认为足以引起海上交通安全管理者——海事部门的重视，因为这些危险品最终都是要通过海运方式进行载运的。如何有效防止类似事故在船上发生，或是事故如果出现，应该如何有效应对，这是海事管理部门不得不思考的问题。航运安全一直备受广泛关注。“泰坦尼克”号邮轮，采取先进分舱设计，号称当时世界上永不沉没的船，在其处女航就永远沉入海底。近年来，看似安全系数极高、管理规范的邮轮、客船相继出现翻沉事故，给航运安全再次敲响警钟。相反，被人们认为危险性最高的液化气船一直受到最严格的管理，可是我们天天不都在家里用天然气做饭吗？看似安全的使人身陷绝境，看似危险的却近在咫尺。安全不是静态的，是个时刻都在发生变化的运动状态。作为海上交通安全的主管部门——海事部门，不得不面对一个问题：如何准确地捕捉并控制住处于动态变化中的安全，是否可以做到量化安全，提前预知并有效阻止它滑向危险的边缘。本文将从海事管理角度出发，探讨如何将大数据运用到船舶安全监管，以期建立起可量化的、可预测的、以安全管理需求为导向的船舶安全监管体系。

一、大数据与安全管理

１．　什么是大数据

目前，系统、权威的大数据（Ｂｉｇ　Ｄａｔａ）理论由英国学者维克托·迈尔－舍恩伯格及肯尼思·库克耶提出，他们提出大数据是指不用随机分析法（抽样调查）的途径，而采用对所用数据进行分析处理。大数据具有四大特点：Ｖｏｌｕｍｅ（大量）、Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（高速）、Ｖａｒｉｅｔｙ（多样）、Ｖａｌｕｅ（价值）。这是一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。大数据关注的是数据间的关联分析，而非因果关系，其核心在于预测，它把数学运算

大数据时代的船舶安全监管模式探析

厦门海事局 尹 健

摘要：随着信息技术的发展，大数据应用被广泛引入金融、教育、安全管理等领域。通过揭示传统船舶安全监督管理存在的不足，从大数据管理视角出发，探讨一种全新的船舶安全监管模式。通过大数据技术识别船舶安全风险、量化船舶安全、预测安全事件发生；运用大数据系统开展船舶安全检查，实施船载危险货物监管，进行船舶监管设备资源、人力资源等安全监管资源的智能化部署，从而实现对船舶安全风险的预防预控和科学高效处置。

关键词：大数据；船舶安全；监管模式

ＤＯＩ：１０．１６１７６／ｊ．ｃｎｋｉ．２１－１２８４．２０１６．０３．００５

海量的数据上来预测事故发生的可能性。［１］由于运算过程使用计算机系统，使全数据分析成为可能，而且数据收集、处理可以是适时的、迅速的，预测的情况也是可以不断变化的，其时效性与真实性变得更加可靠。因此，大数据分析是一个全过程、动态的数据管理过程，并对现实具有指导意义。

２．　大数据与安全管理

大数据除被应用于医疗、教育、市场营销、信息检索与情报侦测、产品开发与设计等领域外，在安全管理方面，大数据技术已被成功运用于金融安全管控、食品安全检测、地下管网安全监测、汽车与飞机运行状态的监测、公共安全管理、城市交通管理等领域，通过全数据、适时动态监控、关联信息比对，实现全程跟踪、及时发现异常信息、分析预警、提前管控，发挥大数据在安全管理领域独特的优势。下面笔者将结合自己在海事部门从事船舶安全监管工作经历，探讨如何将大数据运用到船舶安全监管。

二、船舶安全监管现状分析

１．　传统的制度式管理

目前，船舶安全监管主要为制度式管理和运动式整治。重点在于发证式的审批监管，即传统的事前管理。船舶投入营运前的法定检验、运营中的年度或定期检验，以及海事部门实施的类似抽查性质的船舶安全检查。这种检查往往反映的是船舶在受检时的状况，而运营过程的状况，则完全依靠船舶及公司对船舶、设备的安全管理、日常维护程度。船舶日常进出港实施的签证、查验等措施也仅是对检验证书以及船舶安检有效性的形式审查而已，并没有摆脱对检验结果的依赖。

运动式整治则表现在出现重大安全生产事故后的集中检查和隐患排查，可以视为一种“事后补救”的治疗式管理。即对相关船舶、企业全覆盖，所有相关项目、设备全覆盖。集中整治和全覆盖检查，表明管理者对于安全隐患存在的环节或可能出现安全问题的对象难以真正掌控，只能通过拉网式排查，才可能发现并消除隐患。

由于安全监管的实际效果存在滞后性，尽管制度设计本身可能与实际效果之间存在偏差，也难以被及时发现。因此，制度式管控可能与实际的安全监管需求并不相符，有的地方可能做多了，而有的地方可能做得还远远不够甚至根本没做，却没有被发现。

２．　以人为核心的船舶安全管控

在实际的船舶安全管理实施过程中，安全监管法规、规章等制度的落实基本依靠人的执行力。执行力的程度直接关系到安全管理制度实施的效果。人的管理或人力资源本身受到过多关注，无论是顶层决策还是现场决策都由人作出，计算机技术和信息化管理始终被认为是辅助系统，数据分析与决策功能未能纳入管理环节。包括关键信息的传递也以人工方式实施，降低了信息传递效率以及综合收集、分析的可能性。因此，以人为核心的管理成为管理的主要模式。船舶安全监督的效果取决于船舶监督者的素质和工作能力，在激励机制相对缺乏的政府部门，船舶监管执法效能的提升是缓慢的，甚至出现滞后。

３．　亟待改进的信息化管理技术

现有的船舶安全管理信息系统仅是对有关检查数据的记录和数据总量的汇总，而所谓的信息化管理大都是把以往记录在纸上的数据输入电脑或服务器储存起来，这些数据与船舶安全隐患、事故发生可能性之间是否存在某种联系并没有被发掘。船舶事故发生后的事故调查，也是限于对事故情况的还原、原因分析和责任判定，船舶安全监管部门并没有尝试从日常积累的管理数据中找出与安全事故发生密切相关的某种联系或是征兆，用以预测和预防安全事故的发生。特别是目前海事部门船舶静态管理数据（如船舶登记系统）、船舶动态监管系统、危防监管系统、船员监管系统等数据系统的孤立，以及信息化顶层设计过多关注应用系统的开发，而忽视了数据库开发、管理的重要性，使船舶安全监管的大数据管理变得难以实现。现有的海事监管数据就像一座沉睡的金矿，等待着管理者们去开发。

三、运用大数据实施船舶安全监管的路径

１．　运用大数据对船舶安全风险的预测与防控