基于IE+IT+6σ的驾驶...全智能云监控平台研究与应用_尚保玉.pdf

2023.01建设机械技术与管理 27基于 IE+IT+6的驾驶安全智能云监控平台研究与应用Research and Application of Intelligent Cloud Monitoring Platform for Driving Safety Based on IE+IT+6尚保玉 罗晶晶 谢福权 王雄飞 江韬(中联重科股份有限公司，湖南 长沙 410000)摘要：在离散型装配制造业的自行式车辆承运过程中，业务特点是物流承运商安排司机将产品车辆从工厂驾驶到客户指定地点并交付，在接车到交付的过程中交通事故率普遍偏高，轻则车辆受损、重则车毁人亡。不仅影响了交付及时性、客户满意度，更是给公司口碑和司机带来了极大的困扰。本文研究并设计开发了一套针对自行式工程车辆的一次性承运驾驶安全智能云监控系统，并通过实践验证了该系统的核心思想、运行模式和实现方法。关键词：IE+IT+6；精益六西格玛；DMAIC；智能；云监控；驾驶安全；交通事故；面部识别；疲劳驾驶中图分类号：TP277 文献标识码：A0 前 言当前，离散型装备制造业企业的自行式工程车辆的物流运输基本交由第三方物流公司承运，行业周期、环境与产品特点决定了承运商不固定、司机不固定、车型不固定、区域与目的地不固定、路程与距离不固定，业务量不均衡，导致每台次的车辆运输都是一次“全新”的任务，使得交通事故率居高不下，给物流运输过程的管理、监视带来了挑战。本文基于“IE+IT+6”思想，用 DMAIC 方法对问题进行充分识别、持续改进，用 IE 理念对流程和制度进行优化，用 IT 工具实现对驾驶过程的实时监控与司机面部智能识别，搭建了一套自行式工程车辆运输过程驾驶安全智能云监控系统与管理模式，并以实际业务场景为案例进行深入阐述。1 基于“IE+IT+6”的物流运输过程驾驶安全智能云监控管理模式1.1 现状某分公司为例，物流公司在接到发运计划后指派司机到工厂，将车辆驾驶至目的地，如在运输过程中发生交通事故，选择更换车辆重新发货交付或在附近售后地点维修后再交付；周而复始，年化交通事故率达到 0.8%，远远超出行业交通事故率平均水平，每年因交通事故造成的直接损失达 550 万以上，因交通事故造成的交付延迟、客户满意度、管理成本等潜在损失不可估量，对公司的口碑和品牌影响与冲击极大。1.2 基于 6 的 DMAIC 改善方法6 的核心思想是以顾客为关注焦点，减少过程变异，提升过程控制能力。在流程与过程优化方面，该方法是一种以 DMAIC 为导入的持续改善的管理方法，DMAIC 方法是典型的六西格玛管理流程,通过消除变异和缺陷来实现零差错率。从定义、测量、分析、改进一直到控制,应用数理统计来协助改善价值流的每一过程、每一工序,真实的数据和详细的过程分析是 DMAIC 的两大核心内容。因此，应用DMAIC 方法的统计性数据分析和过程分析来找到影响物流运输过程事故率的原因是非常有效的手段。1.3 IE+IT 思想我国的装备制造业已经形成规模和产业优势，但是在过程管理、产品可靠性等方面和欧美、日本、韩国等工程机械巨头相比，管理基础薄弱、流程关联性差、信息化程度低，要减少这种落差并提升市场竞争力，势必要将 IE 和 IT 手段相结合，以 IE 思维来持续提升制造水平，以 IT 技术和工具提升管理效率，走信息化技术应用与管理基础提高并重的跨越式发展方式，也就是我们提出的“IE+IT”理念。物流运输过程的管控涉及供应商管理、人员管理、设备与资产管理、信息管理、客户管理、驾驶过程管理等全要素管理，表现为时间跨度长、流程繁冗、监控无力、风险未知、责任难鉴定等特点，利用 IE 和 IT 的深度融合、相互协同构建一体化运输过程管理平台，从而实现效率、服务、交期的极致化，提升客户满意度、降低损失和管理成本。1.4 基于“IE+IT+6”的物流运输过程驾驶安全智能云监控管理模式物流运输过程管理模型，以强大的 6 分析工具，对DOI:10.13824/ki.cmtm.2023.01.03228 建设机械技术与管理 2023.01 物流运输进行过程分析和基础数据统计性分析，识别出影响交通事故率的关键原因，并通过DMAIC方法进行持续改进。以 IE 理念优化车辆“整改发运物流”管理流程，建立司机准入与退出机制、制修订承运商管理办法、设计开发物流运输过程事故处理和索赔流程，实现运输流程的优化；以 IT 工具为支撑，在业务前端，通过 TMS 系统开发司机库管理功能，实现司机指派可控；在业务后端，引入海康威视在线监控设备和智能面部识别设备，通过吸盘式支架、电源分配器、终端显示器和主机设计一套便携式、可快速加装和拆卸、可重复利用的监控设备，对驾驶动态进行实时监视和测量，最终形成一套基于“IE+IT+6”的在线实时监控、交流、回放等功能的云监控系统。2 基于“IE+IT+6”的物流运输过程驾驶安全智能云监控平台的实现2.1 基于 6 的分析与改进2.1.1 统计性数据分析统计性数据分析是利用统计学中的描述统计、假设检验、相关分析、正态性检验等方法对数据进行充分分析的科学方法。项目组通过复盘历史交通事故案例，从事故发生时间、地点、责任、车型、区域、里程、物流公司、发运量、发货时间、司机连续驾驶时间、司机年龄、司机驾龄、等维度，利用统计性分析工具和方法，通过柏拉图、相关分析、卡方检验等工具逐项分析，从 5M1E 的 6 个维度找出末端因素 69 项。(1)发运量对交通事故率的影响分析将全年发运量、事故率分别按月统计分解到 1 12 月份，以发运量为输入、事故率为输出，做相关性分析，分析结果详见表 1。从分析结果看，相关系数绝对值为 0.355 0.5，呈现弱相关性；双尾检测值为 0.258 0.05，接受原假设，说明事故率与发运量无明显关系，即发运量多少不是造成事故率高的原因。(2)发运时间对交通事故率的影响分析为了检验发货时间和交通事故之间是否存在关系，分别选取以 18:00、20:00 后车辆出园时间定义为晚上发货时间、反之定义为白天发货；将事故发生时是否处于行驶状态分别界定为交通事故和非交通事故，通过卡方检验观察发货时间的早晚是否对交通事故有影响，分析结果详见表 2。从卡方检验分析结果看：18:00 后发货的皮尔逊卡方值4.563，P值=0.0330.05，拒绝原假设；20:00 后发货的皮尔逊卡方值 8.780，P值=0.0030.05，拒绝原假设；两种定义下均拒绝原假设，说明晚上发货随交通事故有潜在影响。结合对事故司机的调研，主要是两方面原因对司机产生潜在影响，一方面晚上太晚发运，运送时间被压缩，司机赶时间；另一方面是司机等了一天晚上才发，比较疲惫。导致司机疲劳、紧张、疏忽，对交通事故率有着潜在影响。2.1.2 过程分析项目组运用过程分析方法，梳理出物流运输过程并绘制出流程图，通过“头脑风暴+5WHY”的方法，找到每个工步的关键输入变量 KPIV 和关键输出变量 KPOV。2.1.3 C&E 因果分析找显著通过统计性数据分析和过程分析，项目组共识别出 53项末端因子，并将 CTP 转化为 CTQ，通过柏拉图确认出影响事故率的过程监视与测量、安全送达、准时送达三项CTQ的权重分别设定为9、9、3，并通过物流承运商、物流室、商务室独立打分，筛选出显著因子 14 项。2.1.4 PFMEA 找主要在 C&E 分析结果基础上通过 PFMEA 对 14 项要因再次分析，筛选出 7 项主要因子。通过对策制定和实施，最终确定出 5 项关键因子。2.2 基于 IE 思想的流程、制度改善2.2.1 软件系统为支撑的车辆 PDI、发运流程优化融入 IE 思想，通过 MES 与 CRM 集成，提前获取发货需求，提前准备车辆和资料，业务流程由串行模式优化为并行模式，白天发运比例由 15.01%提升到 61.33%。2.2.2 流程与制度的设计开发对于已经发生的交通事故车辆，为不影响交付和客户满意度，必须及时处理、快速响应，对事故车辆进行快速修复；并通过考核和索赔提升物流承运商的试错成本，制修订了相配套的承运商管理办法、物流承运过程异常处理规定、驾驶指南、六严禁六必须等管理制度，并设计开发了物流运输过程异常处理流程，将以往线下处理流相关性/事故数量事故率事故数量皮尔逊相关性1-.355Sig.(双尾).258个案数1212事故率皮尔逊相关性-.3551Sig.(双尾).258个案数1212表 1 发货量、事故率相关性分析结果表 2 发货时间、事故率卡方分析结果2023.01建设机械技术与管理 29程通过电子流程规范，即提升了事故处理效率和及时性，也确保了考核与索赔的落地，提升了承运商和司机的责任意识。2.3 IT 工具的应用2.3.1 司机库及司机准入与退出供方对司机管理不严格，司机准入门槛低、试错成本低，司机流动性大以至于新司机比例多，对产品特点和驾驶要求不了解，是造成事故率高的原因之一，为确保司机责任心强、技能强，项目组强化司机准入与退出管理机制。(1)司机准入机制在新司机准入方面，需要经过“条件筛选-初审-培训-考试-性格测试”五个环节，合格后进入司机库名录；在老司机筛选方面，所有司机全部开展培训和考试，不合格则淘汰，合格则进入司机库名录。只有在司机库名录的司机方可驾驶车辆。(2)黑名单与司机退出机制司机黑名单方面，凡是违反公司管理规定和造成重大交通事故的司机，被标记为黑名单司机，转入黑名单名录；在司机清退方面，凡是进入黑名单名录的司机自动清退出司机库名录；凡是3个月内驾驶承运车辆此时小于等于2次的，自动清退出司机库名录。(3)司机派单与司机库管理信息化黑名单、司机准入和退出机制确保了司机库名录是动态的，既可以及时输入新鲜血液，也可以对不合格和“僵尸”司机及时清退，确保了司机库队伍可以满足发运量的动态需求。但通过线下管理存在管理难度大、准入与清退不及时、混入驾车等情况，为此项目组在 TMS 系统开发了司机库动态管理功能，实现了对司机库动态管理的信息化、自动化，并在 TMS 系统实现司机指派，这样既节省了管理成本，也规避了不符合要求司机驾驶车辆的情况，详见系统操作页面。2.3.2 驾驶安全智能云监控系统项目组设计开发了一种便携仪、可快速加装和拆卸、可重复使用的智能云监控系统，该系统包含电源分配器、吸盘式支架、主副摄像头和高清电视等硬件组成。(1)电源分配器系统配备迅牛牌一分二带电源分配器，该分配器通过点烟器取电，输出端 2 个 USB 接口和 2 个点烟器口，输入电压 12/24V，输出电压 4.8 5.0V、输出电流 2100mA，可满足监控设备和司机日常用电需求。(2)吸盘式支架不同品牌底盘的驾驶室内饰与风格不一，且缺少可固定设备的平面与支架，不适宜监控设备的固定；考虑到设备固定的通用性和可拆卸，选用了 3M 牌吸盘式支架，将主副摄像头通过强力胶永固在吸盘式支架上，再将吸盘式支架吸附于前挡风玻璃上，即解决了固定问题，也解决了快速加装与拆卸的便捷性问题。经现场实测，可实现在 30 秒内完成安装或拆卸，效率极高。(3)车内监控摄像头选用海康威视品牌（AE-VC154T-IT）车内摄像头，一方面对主驾驶位进行全方面监视，实现了对驾驶员的驾驶动作、操作方法与整体状态的规范性进行监控；另一方面对驾驶员的面部进行监视，通过海康威视的人脸识别技术，对驾驶员的分神、疲劳、打电话、抽烟等进行智能识别和警示。同时具备语音对讲功能，实现了监控端和驾驶员语音通话，减少了驾驶员接听电话的分神，详见图 1。图 1 司机疲劳驾驶和驾驶分神智能识别(4)行车记录仪和 4G 通讯模块选用海康威视牌 G40 记录仪，该设备配置 1080P 高清摄像头，可实现水平 127、竖直 73宽域监控；内置六轴陀螺仪传感器，车辆发生碰撞或剧烈振动时启动紧急录像，紧急录像备份锁定；支持 4G 全网通，支持 JT808、JT1078音视频协议，支持 JT905 协议，支持苏标主动安全协议；支持实时上传视频、录像回放、经纬度和速度等信息上传功能。一方面对车辆前端的情况进行监视，使用自带的 4G 通讯模块，将车辆视频图像、图片语音、GPS 数据、报警信息、人脸信息等发送到“海康威视中联重科云监控平台”和手机端；另一方面，还可通过拓展存储卡片将视频内容存储，为后续追溯提供依据。(5)高清电视为实时、有效监控司机驾驶状态，为该系统配置了酷开牌 75P50 型电视，分辨率达到 38402160，画质清晰，可以匹配监控平台实现最多 16 台监控设备的同屏预览。(6)监控系统实物样件该监控系统硬件包括 G40 记录仪（简称主摄像头）1台、AE-VC154T-IT 面部识别仪（简称副摄像头）1 台、3M 吸盘式支架 2 个、迅牛电源分配器 1 个、酷开 75P50 电视与支架 1 台套，通过上述硬件构成了一套驾驶安全智能云监控平台，其最大特点在于可快速加装和拆卸、方便携带、成本低可大量推广。3 基于“IE+IT+6”的物流运输过程驾驶安全智能云监控平台实例应用3.1 基于“IE+IT+6”的物流运输过程驾驶安全智能云监控平台模型30 建设机械技术与管理 2023.01 3.3 基于“IE+IT+6”的驾驶安全智能云监控平台移动端加装、拆卸及循环应用场景该系统每台子设备之间提前固定并捆扎好，形成一个整体，每次加装只需要将主摄像头吸盘支架、副摄像头吸盘支架吸附在前挡风玻璃，然后插上电源分配器即可，可以做到加装时间不超过 30 秒、拆卸时间不超过 15 秒，使用便捷、携带方便、实用性极强，加装与拆卸、循环利用详见图3、图4。图 2 基于“IE+IT+6”的物流运输过程驾驶安全智能云监控平台模型图 3 设备加装与拆卸步骤图 4 设备循环应用流程与示意图该监控系统通过车辆点烟器取电，通过电源分配器实现对多设备供电，车内监控摄像头负责司机驾驶状态、面部状态的监视，前摄像头和 4G 模块集成，实现了车内外驾驶信息以 4G 网络信号将视频图形、语音、GPS 数据、警报信息、人脸识别等信息传递到“云监控平台”，通过电脑端和手机端进行接受和监控，其工作原理如图 2。3.2 基于“IE+IT+6”的驾驶安全智能云监控平台客户端应用场景该系统通过云监控平台将语音功能（语音对讲、语音点播、语音监听）、视频图像（车辆前方视频、驾驶员位置视频）、车辆管理、车辆定位管理、车辆轨迹管理、安全报警（偏离轨迹、疲劳驾驶、分神等）等集成，并通过电脑端、手机端进行实时监视。3.4 基于“IE+IT+6”的驾驶安全智能云监控平台实施效果经过近半年的试运行，该智能云监控平台对交通事故的发生起到了有效预防和防止，事故率明显降低，初步统计结果显示：物流运输过程交通事故率由前一年的 0.795%降低到了 0.246%，降低了 69.7%；交通事故退换货率由前一年的 0.289%降低到了0.082%，降低了 71.6%；交通事故造成的直接损失由558.2万降低到了30万，降低了 94.6%；交通事故保险理赔金额由 493.255 万降低到了 28.6万，降低了 94.2%。4 总结与展望本文基于“IE+IT+6”思想，在软件方面，实现了CRM 与 MES 系统集成缩短了发运准备时间，二次开发TMS 系统增加了司机库动态管理功能；在硬件方面，组合设计开发了一套便携式、可快速加装和拆卸、可重复使用的监控系统，实现了对运输过程驾驶安全管理的实时监视与测量。通过运行结果表明，该智能云监控系统提升了司机的责任心和驾驶规范性，降低了驾驶原因引起的交通事故率。本文对物流运输过程交通事故率的改善及过程监控的管理研究尚浅，为进一步拓展和完善平台功能，实现 TMS与 MES、云监控平台的高度集成，构建一个精益、智能、敏捷的物流运输一体化、智能化、数字化云监控平台是进一步研究和探索的重要方向。参考文献1 王平凡.某装备制造企业生产物流管理系统研究与实施D.山东建筑大学,2020.2 李小联.基于 IE+AT+IT 技术集成的企业智能制造转型升级之路 J.机电元件,2020,40(5):4.3 李超毅,赵传雨.基于“IE+IT”的内涵的工业信息化集成的管理模式创新研究 J.信息周刊,2019(37):1.4 温巧夫,李敏强,王海波.C&E,FMEA 与 DOE 方法在 6 项目中的综合应用研究 J.工业工程,2007,10(2):6.收稿日期：2022-10-20作者简介：尚保玉，硕士，工程师，主要从事精益六西格玛理论研究与应用，ERP 理论研究与应用，离散型智能制造与大数据分析、评价与决策研究。