0. 引言

随着全球航运业发展和信息技术手段广泛应用，港口集装箱装卸业务规模不断增长，对作业效率的要求逐步提高，生产安全管理也在逐步加强，对设备、场地等作业资源的规划、调度、维修、养护等都提出了更高要求。作为码头重要作业资源和生产安全管理的重要环节，设备管理的科学性、合理性、及时性直接影响了码头运营效率和安全管理水平。

传统集装箱码头机务管理初步借助了信息化手段：在设备运行态势方面实现了远程实时监控，但产生的信号数据量庞大、结构复杂，关键信息很难直观体现，数据分析效率低下；在设备检查和维保等方面仍依赖纸质单据和技术人员工作经验，存在信息滞后性，也不利于管理规范化。因此，传统机务管理模式在信息传递效率、准确性、智能性等方面存在严重不足，已不适应当今码头机务管理需要。

随着物联网、大数据、5G通信等信息技术的发展，港口行业已步入智慧化时代，数据可视化成为了挖掘数据资产价值、提高集装箱码头机务管理效率和水平的重要手段。通过数据采集、规范化和分析处理，可以实现对设备实时运行状态的动态监控、对设备维保情况的全面管控、对设备运行指标的重点把握，提供“一站式”管理决策适用方法，为管理人员快速掌握码头设备运行态势提供直观方式。从而辅助码头机务管理的有效开展，提升港口机务管理水平，优化码头生产资源安排，以数据价值助力码头运营降本增效。

1. 系统架构

本文主要介绍集装箱码头机务可视化管理系统，遵循开放兼容、灵活扩展原则，大致由物联网服务、数据支撑、可视化展示三部分组成，完成设备数据采集、处理和可视化呈现。

（1）物联网服务

物联网服务层为设备数据提供接口，兼容国内外主流的标准规范协议，支持多标准协议、多标准网络的终端设备的快速接入，完成前端设备管理和数据采集。通过多源异构设备、系统的数据统一接入与管理，平台可实现设备数据的统一汇聚和互联互通。

（2）数据支撑

数据支撑层基于物联网服务层完成的数据采集内容，充分考虑业务场景和系统实用性要求，完成对数据的归集、存储、标准化治理和建模分析，实现各类数据的有效汇集、高效计算和标准化管理，解决数据延迟问题，实现各种终端可视化数据的共享与统一。

根据数据实际特性和处理需要，数据支撑层需要搭建数据仓库和大数据平台，实现分布式数据存储、并行数据处理和统一管理维护。

数据接入与存储：在具备数据接入条件后，针对不同数据特点进行评估，制定数据接入存储方案，实现及时、准确、有效的数据接入存储。对物联网平台采集推送的设备实时数据，由kafka消息队列接收并存储于大数据平台；对维保、财务信息等非实时数据，基于关系型数据仓库进行抽取、转换和加载，完成数据存储工作。

标准化治理：落实数据标准和主数据管理要求，进行数据标准化治理，提升数据质量，保证可视化功能所需各项数据的准确性、及时性和规范性，更好地支持数据查询、建模和开发工作。

数据建模分析：根据实际业务流程，建立正确的数据流和数据集，完成符合业务规则、规范化、合理的数据模型搭建，配合科学高效的计算分析，深入挖掘数据价值，实现数据的统一汇集管理和有效应用。

数据服务提供：提供通用的API接口，并对接口进行规范管理和实时更新，实现各种终端的可视化数据的共享与统一。

（3）可视化展示

深入研究集装箱码头机务管理工作重点环节，将可视化技术手段与机务管理需要深度融合，以设备的管、用、养、修为核心，在已完成的数据汇聚整合和挖掘分析基础上，合理设计统计分析方案和指标内容，并结合数据编排、可视化交互技术完成直观的交互呈现，实现机务管理图形化情报信息查询、可视化关联分析、关键信息发掘。从而为管理者决策提供及时、准确、有效的数据支持，驱动设备管理精细化，提高设备管理水平，实现数据价值在机务管理工作中的有效传递。

2. 可视化功能设计

为响应码头智慧运营升级要求，系统从集装箱码头实际机务管理需要出发，重点关注机务管理工作关键指标和薄弱环节，深挖数据价值，采用驾驶舱的形式进行可视化功能设计实现，对设备运行情况、设备维保情况、设备检验执行情况、费用及库存情况、重点项目及专利情况进行全方位呈现。

可视化驾驶舱是一种用系统的指标体系直观反映业务运行情况、让管理者快速掌握关键信息并辅助决策的可视化形式。通过合理设计指标体系，完成对数据资源的智能化管理与可视化编排，可直观掌握集装箱码头机务管理情况，对异常指标进行实时预警和挖掘分析，为管理者提供了“一站式”决策支持。

（1）设备运行管理

设备运行管理模块对设备实时运行数据进行计算处理，展示岸桥、场桥、轨道桥三种集装箱码头大型设备的重点运行指标，对异常指标进行实时预警，并进行所需时间维度的同环比分析。

具体指标内容包括：超时故障次数、MTTR（平均在线故障修复时间）、MMBF（平均故障间隔箱量）、千箱维保时间、设备在线故障率、设备完好率、设备出勤率和设备利用率等。此外，如果岸桥、场桥、轨道桥的MTTR（平均在线故障修复时间）超过30分钟，则认为设备在线故障修复时间较长，有可能对码头正常生产作业安排产生影响，因此对超过30分钟的情况进行重点考核，展示明细信息并进行原因分析，及时发现风险并采取解决措施。

（2）设备维保管理

设备维保管理模块重点展示岸桥、场桥、轨道桥三种集装箱码头大型设备的当月维保情况，包括维保兑现率、未兑现明细及原因分析、保养台时、油耗等各项指标。

机务管理人员可根据上述内容及时发现设备维保计划、流程和配套资源调度的改进空间，更合理地安排设备维保资源，加强对维保流程的规范化监管，使传统机务管理积累的维保经验和技术有效应用于设备全生命周期监管，减少冗余步骤，降低维保成本，优化维保计划制定和资源安排，提高设备的使用寿命。

（3）设备检验执行管理

设备检验执行管理模块主要统计集装箱码头车辆、特种设备、计量设备的检验执行情况，包括本年应检数量、当前己检数量、检验状态、执行进度等，有助于机务管理人员快速掌握设备检验工作的落实情况，规范设备巡检流程，辨识风险源并加强隐患排查管理，降低设备故障等隐患对作业效率和生产安全的影响。

（4）费用变动及库存情况

费用变动及库存情况模块主要展示与设备管理配套的费用、库存物资等财务信息，辅助机务管理人员进行设备运行成本分析、预算编制和采购计划制定，降低设备管理成本，提高资金使用效率。

费用变动子模块统计维修成本、材料费、水费、电费、燃料费、设备租费、设备处置费、设备保险等费用项目，并进行所需时间维度的同环比分析。

库存情况子模块统计库存余额情况，并进行所需时间维度的同环比分析。

（5）重点项目及专利情况

重点项目及专利情况模块主要展示本年各类重点项目完成进度和专利（包括实用新型、发明）完成情况，从而促进码头公司响应智慧港口、绿色港口建设要求，推动科技节能、环保安全和信息化创新工作。

3. 结语

本文阐述的集装箱码头机务可视化管理系统，将物联网、大数据等前沿技术手段与码头机务管理深入结合，有效整合设备运行数据、维保数据、财务数据等多源数据，深入开展数据挖掘分析，并应用可视化技术进行合理设计，为码头机务管理人员提供了准确、及时、直观的信息呈现。

在本可视化系统的辅助下，码头机务管理人员无需到码头作业现场即可掌握设备运行、检查和维保全局态势，也无需依赖传统纸质单据，解决了信息传递滞后问题，减少了冗余步骤，加强了码头机务管理流程的规范化，使传统机务管理积累的技术、经验得以应用于设备全生命周期监管，保障生产的安全、可靠和稳定运行。从而有效提升了码头机务管理效率和水平，优化码头生产资源安排，以数据价值驱动港口运营提质增效和转型升级。