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如何提升危化品运输的安全系数?看G7怎么做
字号:T|T 2019年05月30日10:48     中国物流与采购网
  • 5月23日,人民网以《震撼来袭!直击危化品事故应急演练现场》为标题来重点报道山东威海消防支队开展危化品事故应急救援综合实战演练这一新闻,的确在继响水“3·21”事故、济南药厂“4·15”事故之后,危化品行业的安全问题无论提升到什么高度都不为过,无论是生产还是运输,安全必须放在第一位。

5月23日,人民网以《震撼来袭!直击危化品事故应急演练现场》为标题来重点报道山东威海消防支队开展危化品事故应急救援综合实战演练这一新闻,的确在继响水“3·21”事故、济南药厂“4·15”事故之后,危化品行业的安全问题无论提升到什么高度都不为过,无论是生产还是运输,安全必须放在第一位。

另外,根据国家安监总局与消防部门统计的数据,近几年我国发生的危化品事故中,77%发生在运输阶段,9%发生在储存阶段。这意味着,危化品运输已经成为危化品安全中风险最高的一环。而如何科学解决危化品运输安全?让企业和卡车司机多一分安全和保障呢?下面,我们来看看深耕危化品运输的G7是如何做的?

G7作为中国领先的智慧物联网公司,一直精耕于物流车队运输管理领域。目前,服务客户超过4万家,连接车辆60万辆,逐步搭建起中国物流运输管理的物联网平台。并且重点投入物联网+AI落地于物流运输领域的应用场景,打造出代表着智慧物流领先水准的安全机器人产品G7安全管理系统。这套管理系统是基于四大智能硬件和四大AI智能管理平台来构建运输安全管理标准的。

因为根据货车事故原因分析,卡车司机身体的重大疲劳是占据事故原因的一个重要因素。因此,G7安全管理系统提出的安全解决方案是通过3大维度(人/车/路),24个场景的全面监控,形成安全管理闭环,实时控制车辆运输每一个环节。

在最易出现危险的板块,通过四大智能硬件来实现有效监控

针对闭眼、打哈欠、抽烟、频繁低头等疲劳行为:利用图像传感器采集驾驶员的面部信息,高速数字信号处理器进行图像的处理与分析,实现疲劳状态及不良驾驶行为监测;并且采用的是EHMM分析模型、以及2D-DTC特征分析,使其识别准确率高达95%以上(行业不到90%)。

遇到车距过近、车道偏离、前碰撞报警等行为,驾驶预警主动安全辅助系统,基于智能视频分析,主动预警危险事件、及时进行风险预警(提前2.5秒),碰撞事故可降低。

针对超速、急刹车、急加速、弯道超速、紧急事件、车辆使用率、发动机运行状态、燃油消耗、异常怠速、异常报警等,会实时(24h)视频全程监控,事件视频主动抓取存档,追溯危险事件(急刹车等)前后30秒视频。

当识别(通过监测车速、横向加速度及轴载重)到挂车有侧翻危险时,系统会自动降低车速,同时增大转弯圆外侧车轮上的制动力,降低车辆侧翻风险。

四大AI智能管理平台实时预警,实现对危险情况的可视可控

1、 AI算法实时自动计算车队在途行驶车辆安全状况全局,可以实时预警,发现异常。

2、 实施干预,处理异常。

日常管理中,系统会自动生成安全报告、安全事件排名、司机驾驶行为分析报告等,帮助车队甄别好司机,提高日常安全管理水平,降低事故率。根据企业日常安全管理流程,提供适用于各角色的管理分析报告,使其管理有据可依、有量可度。

数据化管理建议:

(1)实时干预—发生一次高风险,文字转语音通知;连续两次持续高风险,需进行电话干预

(2)事后报告—每周安全大会,打印司机报告,进行教育学习;连续2个月,排名后三名司机,进行针对性培训。

(3)奖惩量化:对于司机不配合、破坏设备等出具相应考核机制

考核建议:

安全管理是企业的生命线,无论有怎样的付出都不为过。正是用科技与数据赋能危化品运输的安全管理与升级,保障每一辆车的安全出行,G7也成为更多的企业和用户的首选,这也从侧面展现出G7更多的优秀核心竞争力。