大数据环境下煤矿安全产品协同开发质量管控方法探索

    1 引言

    大数据作为近年计算机网络领域发展起来的一门先进的计算机数据处理技术，其凭借其对超大数据的处理能力，可以有效快速地从庞大的数据中挖掘出数据所隐含的潜在价值。特别是在产品质量管控等领域，通过大数据处理，实现对质量风险的精准预测，给传统的质量安全管理带来了革命性的变化。

    目前，随着计算机及电子通信技术的快速发展和应用，使用先进的计算机及电子通信技术开发可靠稳定的煤矿安全产品成为了解决煤矿安全问题、提高煤矿安全生产的一种重要的手段。如近年推广使用的煤矿井下工作人员定位系统，煤矿井下危险预警系统等，有效提高了煤矿安全生产效率，降低了煤矿事故。然而，随着煤矿安全产品的设计日益复杂，在开发过程中很难在以单一的企业和研发机构来完成，必须与包括实际的煤矿生产企业和众多的协作研发机构一起来完成整个产品的研发。由于涉及到多个企业之间的协同和合作，采用传统的产品研发的质量管控方法很难对整个产品研发的各个环节的质量进行把控。因此，如何在协同模式下对煤矿安全产品开发过程中的质量进行管控，成为了目前煤矿安全产品协同研发过程中急需解决的问题。

    针对这一背景，本文从大数据技术角度，研究和分析了大数据在煤矿安全产品协同开发中的质量管控中的应用，从多个角度阐述了如何应用大数据技术来解决煤矿安全产品协同开发中的一些质量风险控制问题。

    随着现代互联网信息技术的不断发展，大数据所涵盖的不仅仅是有着巨大的数据量和多样化的数据类型，同时还包括了一些较低密度和具有较大价值的视频音频信息，并且对数据处理的速度具有非常高的要求。通常在大数据的形成过程中，其不仅是数据容量的增大，同时在数据类型和样式上也是呈现着上升的趋势，整个数据类型也在进行着不断的升级和变化。特别是近年，随着互联网、物联网等信息化水平的大量普及，网络数据以及事业单位的数据在实际的演化和形成的过程中，已经越来越注重数据的基本结构类型。同时在网络数据库中还存在着一定的媒体数据和日志数据，这也就极大地增加了数据的繁琐性，导致了大数据很难遵循一定的规律，然而这也使得大数据的潜在价值越来越大。但是由于传统的信息处理技术的限制，给数据信息挖掘带来了极大的难度，采用传统的数据处理手段很难完成对大数据的处理和信息发掘，而这也是大数据相关技术发展的主要方向。从目前已有的大数据应用来看，主要是在已有的行业大数据信息，通过采用先进的数据仓库手段对数据进行重新组织和预处理，然后利用数据挖掘技术从这些大数据仓库中对信息所存在的潜在信息价值进行发掘，如常