时间：2023-03-01 16:32:01
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(一)局限于档案利用数据统计，不求档案的实际效益。各地各级档案行政管理部门，每到年终在要求基层档案馆(室，下同)编制年报，了解档案利用情况时，只需统计几个利用数据，如利用人数、利用档案卷(册)数、页数及复印数据数等，而不了解通过档案信息资源的开发与利用，而所获得的社会效益和经济效益。收集统计档案利用数据，虽然亦能反映档案的利用情况，但这是表面现象，说明不了档案给社会和经济建设带来的价值和作用。也就是说，统计几个数据只能揭示表现现象，而不能揭示档案利用的实质，即实际效益。这是各地各级档案部门普遍存在的一个问题。
(二)在档案馆查(借)阅利用时，只要求填写其利用目的，不求深层次了解，失去档案利用信息反馈的机会。在通常情况下，利用单位和利用人来档案馆查(借)阅档案时，均需填写一份登记表。登记表除需填写利用单位、利用人姓名和证件号码外，就是还要说明利用目的。而利用者在填写利用目的时都较简单，如“工作参考”、“提权依据”等等。由于不作深层次了解，利用结束亦就了结，而失去了档案利用信息反馈的机会。档案信息资源的开发与利用，可分两个阶段。第一阶段，又可称初级阶段，即利用者到档案馆查(借)阅档案或档案馆主动为利用者提供档案，这时只反映档案利用情况；第二阶段，又可称为高级阶段，即档案通过利用者在工作、学习、生产等社会实践中的利用，不同程度会产生一定的社会效益和经济效益，也就是体现了利用档案的作用和价值，通过信息反馈而求得。而要取得这种信息，事先必须有所了解和掌握，即在利用时有目的地作些深层次了解，并一一记录在案，以利日后跟踪调查。
(三)有了利用实例，不求汇集编发重返社会。有些馆虽也注重档案利用信息反馈工作，收集有价值的档案利用实例，但只是作为档案目标管理认证和达标的材料，因此收集后就将实例束之高阁，不汇编发表，重返社会，影响档案信息资源的开发与利用。如果将利用实例编发，不但会促进档案的开发利用，使社会和全民更加认识档案、了解档案，使档案的使用价值得到进一步发挥，而且可大大提高档案馆的社会地位和知名度。
(四)编研工作滞后，远远跟不上档案信息资源的开发利用需要。因为，利用单位不了解馆藏情况，即你馆藏中究竟有些什么资料可供社会利用。因此，档案管理人员必须了解信息社会动向和需求，结合馆藏实际，有目的、有计划地编研一些参考性、指导性的资料，提供社会利用。然而，各地各级档案馆编研工作滞后，跟不上社会发展和经济建设的需求，影响档案信息资源的开发与利用。
二、档案馆应在了解和掌握档案利用实际效益上下功夫。
综观各地各级档案馆都能够把每年档案资料查阅利用情况反映出来，即某某年查阅有多少人次、多少卷(册)档案，但该年数百人次、数百卷(册)档案，有什么社会效益和经济效益呢?却一无所知或知之不多。为此，笔者认为档案馆查阅利用情况需要了解和统计，但更重要的要从了解和掌握档案利用实际效益上下功夫，即了解其查阅利用目的和所产生的社会效益和经济效益。要想取得成果，除了要求利用者主动反馈信息外，档案馆亦可进行跟踪调查。调查收集档案利用实际效益，主要有以下六大作用：
(一)有利于了解档案的价值和作用。《档案法》第二条称：“本法所称的档案是……对国家和社会有保存价值的各种文字、图表、声像等不同形式的历史记录。”但了解档案是否具有保存价值，最重要的一点是要提供利用。如果档案不再利用，最有价值的档案也就失去保存的意义。而只有通过档案的利用和开发，才能了解档案的价值。过去不少单位和领导，为什么对档案工作不够重视和支持，主要一个原因是档案部门长期处在“封闭”状态，单位和领导也认为档案不能给本单位出效益、出成果。其实无数事例证明，这完全是一种偏见和误解。有保存价值的档案，一般都具有利用价值，但其价值的大小，必须通过利用，一旦利用一定会产生一定的社会效益和经济效益。
(二)有利于档案的鉴定工作。众所周知，档案的保管期限定为永久、长期、短期三种，档案到了规定的保管期限，就要组织鉴定，确定其销毁还是延长保管期限。而档案的价值是鉴定时必须考虑的一个重要因素。档案利用频率高、周期长，即使已到规定的保管期限，也应继续延长其保管期限；反之，档案利用率较低，保存价值不大，即使未到规定的保管期限，亦应降低其保管期限。通过调查收集档案利用的实际效益，大大有利档案的鉴定工作。
(三)有利于了解和掌握档案利用信息，进一步拓宽档案利用工作的渠道，最大限度地发挥档案的价值和作用。通过实际效益的调查和收集，可以进一步了解社会和市场对档案利用的需求和利用者的心理，从而改进我们的服务形式，拓宽利用渠道，使更多的利用者了解档案，熟档案，利用档案，为社会主义现代化建设服务。如果我们不重视调查和收集档案利用的实际效益，档案利用渠道就无法拓宽，亦影响档案价值作用的充分发挥。
(四)有利于编发档案利用实例，加大档案宣传工作力度。通过调查和了解收集档案利用的实际效益，取得一个又一个的利用实例，充分体现档案的保存和利用价值，并筛选、整理，编印成小册子，下发至基层和领导，使他们了解档案的作用，这要比空喊几句档案工作重要强得多。尤对不太了解档案、不熟悉档案价值的同志来说，更是一个实际的宣传和教育，使他们通过例证，了解档案，支持档案工作。
(五)有利于档案馆业务工作实绩的体现。档案业务工作的内容很多，而开发利用档案信息资源应该是业务工作的“主体工程”，因为，收集和管理档案的根本目的，是为了利用，否则就失去保存档案的意义。而要衡量一个馆的工作与实绩，在业务工作上，开发利用档案信息资源最能说明问题了。用户通过利用你的档案，获取了社会效益和经济效益，这就是你工作的实绩。如果既统计利用数据，又注意了解档案的实际效益，那你的实绩就有血有肉。三、开发利用档案信息资源，获得档案实际效益的基本做法
(一)认真做好查(借)阅登记工作。查(借)阅登记是各馆在档案查(借)阅时必须做的一项工作。在登记时，一要认真负责，按项目一一填写清楚，必须填写的项目不要漏填；二要把查(借)阅档案的利用目的，填写清楚，不可填写得太简单，如“工作参考”等，而应填明作那一项工作参考，填明具体内容和将起到的作用和效益，这样便于提供实际效益的线索和确定有否必要进行跟踪调查等。
(二)建立用户联系制度。档案在查(借)阅时，一般不会产生效益，而要通过实践，才能反映出档案的实
际价值，产生一定的社会效益和经济效益。因此，为了及时取利用信息，可以建立用户联系制度，即把用户的姓名、单位地址、联系电话和邮编等一一登记在册，以便与用户联系。档案馆亦可把自己的联系人和联系电话告诉用户，以利用户及时反馈信息。同时，也可定期召开用户座谈会，以利加强与用户联系，改进我们的工作和服务方法，更好地为社会和用户服务。
(三)分发档案信息反馈表。即在用户查(借)阅档案后发给一张档案利用信息反馈表，主要内容包括利用单位、利用人、时间、案卷名称和获取的社会效益、经济效益。特别是效益要写得具体一点，应有时间、地点、人物和具体事例。
(四)及时编发档案利用社会效益、经济效益实例。反馈的信息仍要通过编辑再重返社会，这样既可进一步宣传档案的作用和价值，又可使社会各界进一步了解档案、熟悉档案，来利用档案。特别要将实例送给有关部门(单位)的领导，使他们认识档案作用，支持做好档案工作。如果把反馈的信息收藏起来，便失去了反馈工作的实际意义。
加法——上海住房面积的统计是否超乎想象地简单？
每年，上海政府部门都要公布上海的人均建筑面积、人均居住面积指标。其目的为说明人民住房水平在“节节高”、“年年高”，更为了彰示政府部门的业绩。那么，“人均建筑面积”、“人均居住面积”又是怎样得来的？得到那些数据又经过了怎样艰苦繁复的调查和计算过程？
笔者为了验证上海统计部门有关住房统计数据的准确性，曾经历过了艰苦繁复的计算，但计算结果总与政府公布的数据大相径庭。是一个突发的奇想，使笔者在半个小时内就算出了与统计部门数据基本吻合的上海十年来的“居民住房总建筑面积”以及相关的“人均建筑面积”。其计算结果，“居民住房总建筑面积”与各类统计年鉴公布的相应数据平均只相差3.6%，“人均建筑面积”与建设部近三年的《城镇房屋概况统计公报》中的相应数据百分之百相符。
是什么样的“突发奇想”有如此神奇的效果？笔者是这样“奇想”的：“吗要那么认真？”鬼使神差，笔者信手将1995年以来每上一个年度的住宅建筑面积与当年竣工的商品住宅建筑面积相加，结果就与统计部门“统计”的“居民住房建筑面积”基本相符，再将统计年鉴中公布的“非农人口”与“居民住房建筑面积”相除，就得到了与建设部《城镇房屋概况统计公报》数据一模一样的精确到小数点后两位的“上海人均住房建筑面积”！
当然，在1999年到2004年，笔者的计算结果与统计部门数据相比还略少些，多则少10个百分点，少则少5个百分点。于是，笔者再次“突发奇想”，“我如果把空置房、已拆迁房都拿来填空缺呢？”于是，“奇迹”再次出现——笔者“灵感”激发中计算得来的上海住房建筑面积就与政府部门的统计数据99%、100%地相符了！
难道政府统计部门是在如此搞笑的状态下工作的吗？
笔者不愿相信。
如果需要计算的是上海全部居住房屋总面积，那可以把上年的居住房屋面积加上当年的竣工住宅面积——竣工住宅面积指“报告期内房屋建筑按照设计要求已全部完工，达到住人和使用条件，经验收鉴定合格，可正式移交使用的房屋居住面积的总和”（此解释见由上海市房屋土地资源管理局和上海市统计局联合编辑出版的年鉴类刊物《上海市房地产市场》，下同），但必须减去已经拆迁了的住房面积。然而这样得出的全部居住房屋总面积数不能用作计算人均居住房屋面积的基数，因为当年和往年的竣工住宅中的没有实现销售的部分是不能按照已经移交使用的“人居房”来计算人均面积的。
如果需要计算的是上海已经实现了“人居”的全部住房面积，那么在每个当年度的竣工住宅中必须扣除还没有发生“人居”的面积，并减去已经拆迁了的住房面积。请注意，如果扣除了每个当年度竣工住宅中的没有发生“人居”的面积，在此就不发生“空置房”的概念——空置房指“销售物业报告年度内某类物业经初始登记一年后未售出的数量”，该面积已经包含在初始登记年的竣工住宅面积中。
笔者“第一次奇想”时的计算方法谬误在于：如果是计算全部居住房屋总面积，其没有减去已拆迁房的面积；如果是计算实现了“人居”的全部房屋总面积，其一没有减去已拆迁房的面积，其二没有减去以往年度积存的空置房面积，其三没有减去当年竣工住宅面积中没有实现销售的部分。
照笔者“第一次奇想”时的计算方法来计算“人均住房面积”，那是偷换了“人均住房面积”的概念——虽然统计部门没有对“人均住房面积”的计算方法作出定论，但是，作为体现住房条件改善的最重要指标，人们对“人均住房面积”的约定俗成的理解就是已经实现了“人居”的房屋的人均住房面积！
笔者“第二次奇想”时的计算方法谬误更是显而易见——那是明知故犯了——不但不将这些没有发生的、不存在的因素做减法，相反还把这些因素又做了一次加法！每一个按常规思维的人会为此感到不可思议。笔者同样不信政府部门工作人员会故意这么做。这么做的后果是严重的，这使得上海在2005年时的人均住房建筑面积平添了13.33平方米——在把2005年全部竣工住宅作为已经实现了“人居”的前提下！因为1999年到2004年，上海城市的拆迁面积总和加上每年空置住宅面积的累计数是5520万平方米，这些数字不扣除，就是多计算了5520万平方米未实现“人居”和已经灭失了的住房面积，这些数字还要再加一次，那就是在1999年到2004年，多计算了5520×2=11040万平方米未实现“人居”和已经灭失了的住房面积；同样，在1996年~1998年以及2005年的住房面积中，也因为没有扣除拆迁面积和空置住宅面积，导致多计算了4278万平方米的未实现“人居”和已经灭失了的住房面积，只不过没有再重复加一次而已。这样，1996年到2005年每年多计算的“人居”住房面积累计一共是11040万+4278万=15318万平方米——2005年竣工面积中的未实现销售部分还未计算在内，2005年上海的非农业人口是1148.94万，15318÷1148.94=13.33，这13.33就是按照笔者“搞笑计算法”计算出来的属于“多算”的人均建筑面积！
笔者相信政府工作人员不会这么搞笑，笔者也认为，计算结果一样不等于计算过程一样，但是，由于政府部门对住房面积的计算过程不见公布，作为上海市民，希望能看到政府统计部门对于上海住房面积的计算过程。
笔者的计算过程见表（一）、表（二）。
表（一）、上海居民“人居”住房面积计算过程表(与统计部门的统计结果相符)单位：万平方米
注：1.“统计部门提供的市区住宅建筑面积”中，97、98、99三年的数据来自《上海投资建设统计年鉴》，其他数据来自年鉴刊物《上海市房地产市场》。2.“当年商品住宅竣工面积”来自年鉴刊物《上海市房地产市场》。
3.此表中的已拆迁住宅面积和空置住宅面积不包括1976、1997、1998、2005年数据，这些数据见表三和表四。已拆迁住宅面积来源：见《上海市房地产市场》，空置住宅面积来源：2000年前数据见《上海统计年鉴》，2000年后数据散见于媒体报道的官方统计数据。
4．撤县改市增加的住房面积中，99年数据是指青浦、松江的住房面积，2002年数据是指南汇、奉贤的住房面积，2003年数据是指崇明的住房面积。数据来自《上海统计年鉴》。
表（二）、2003~2005年上海城镇人均住房建筑面积计算表(与统计部门的统计结果相符)
数据来源：《上海市房地产年鉴》，2005年数据见《上海统计年鉴（2006）》
2．搜集了自2000年到2005年由政府部门认定的每年的空置住宅面积数据。
之所以称为“搜集”，是从2000年开始，《上海统计年鉴》就不再公布每年的空置住宅面积，《上海市房地产年鉴》也不见公布。现在统计部门公布的居民居住房屋总面积中是把空置住宅也当作已居住的房屋面积计算的（年鉴刊物《上海市房地产市场》明确居住房屋面积中包括空置住宅面积），但是就常识而论，空置住宅面积是不能作为“居民人均建筑面积”来充数的。所以，笔者要把空置住宅面积剔除出人均居住面积指标体系。虽然统计部门关于空置量的计算自1999年以来都是“根据上市量与销售量的变化判断空置量的增减或升降趋势”，然而，有总胜于无。空置住宅面积见表（四）：
表（四）、商品住宅空置面积（95-2005），单位：万平方米
注：1.2005年空置住宅面积根据当年商品房空置面积536.56平方米的60%计算。
2.对于空置量的概念和计算方法，2000年到2005年的年鉴类刊物《上海市房地产市场》均这样注解：“空置量是销售物业报告年度内某物业经济竟初始登记一年后未售出的数量（建筑面积）。由于本市楼宇个数众多，目前根据上市量与销售量的变化判断空置量的增减或升降趋势”。
3．计算了不应该当作“居民居住水平提高”来展示的住房面积增加因素。
上海市区居住房屋面积增长由多种因素造成，并非所有的增长因素都是“住房改革的成果”，有些增长甚至还是住房改革导致的“后果”。因此，不论是住房总面积增加还是人均住房面积增加，并非都能为之歌颂的。
笔者先计算了从1993年浦东新区成立以来，在撤县改区过程中新增加的原县属城镇住房面积。
1991年浦东新区成立前，上海市区区域面积是745平方公里，九个郊县的面积是5590.5平方公里，到2005年，上海市区区域面积是5155平方公里，一个郊县（崇明县）的面积是1185.49平方公里；1991年时市区户口数是269万，郊县户口数是167万，当2005年，市区户口数是468.1万，郊县户口数28.6万。这样的变动当然会对市区住房总面积产生影响——光从1997年金山撤县改区起算，到2002年上海先后有松江、青浦、奉贤、南汇等整区建制的2000多万平方米的原县属城镇居民住宅面积并入了市区居民住宅面积，而崇明县的镇建制住房也有305万平方米在2003年并入市区住宅面积。上海2002年的居住房屋总面积比1997年多了12677万平方米，减去5434万平方米的空置住宅、拆迁住宅面积，余下的住宅增加面积是7243万平方米，这其中22%是原县属镇居民住房划并为城区居民住房所致。显然，这些因行政区划变动带来的城区住房面积增加不能视作“住房改革的成果”，不能视作“居民居住水平提高”的佐证。
笔者再根据第五次人口普查数据，计算了各社会层面拥有的房屋资源状况。这个计算揭示了“人均住房指标”已经对国计民生的真实情况产生了误导。在“住房商品化”前后拥有权力资源的家庭集中挤上了“单位分房末班车”，这是导致1998年到2001时上海居民住房面积激增的原因之一。在这个时期，商品住宅还轮不到普通市民来“商品化”——那时普通市民接受的“商品化”，不过是在1998年~2001年差价换房5000户、10694户、16941户、10888户，出售已购公有住宅10155套、19771套、43411套、69832套（见年鉴刊物《上海市房地产市场》）。最多是到1999年底，居民在出售已购公有住房后再购新房时“吸纳新建商品房总建筑面积达250平方米”（《上海房地产市场（2000）》。1999年以后不见有关统计数了，但根据2000年和2001年居民出售已购公有住房560万平方米的数据，那到2001年，全市居民在出售原有公房后再购置的新建商品房不过是10万套左右。这就是住房商品化开始前后上海普通市民消化商品化住房的能力——2001年，上海城市居民中等收入家庭的人均可支配收入是11155元，恩格尔系数是47！
这个时期内销商品房（包括住宅、办公楼、商业用房，住宅面积平均占95%）的出售情况是：1997年出售3.76万套，1998年7.46万套，1999年11.95万套，2000年16.16万套，2001年20.01万套，总共59.36万套。其中外地个人购买6.61万套，本地单位购买4.27万套，本地个人购买48万套（见年鉴刊物《上海市房地产市场》）。注意，1997年到2001年“本地个人”购买的商品房中购买的商品住宅是40万套，而“本地个人”购买的套数其实是有假的，因为从1999年“住房商品化”政策起步开始，就有不少有“实力”有“势力”的单位以事实上的单位出资来为少部分个人购置房产；而各级党政企事业单位负责人，也在此时加紧让自己的住房面积“达标”、“超标”，“达标”、“超标”的标准，是1995年颁布的沪房地改（1995）767号文件《职工家庭购买公有住房建筑面积控制标准》，在这个文件中，明确一般职工、干部和初级技术职称人员可购买公有住房面积的上限是75平方米，科级干部、中级技术职称人员、具有证书的高级工购买上限85平方米，县处级干部、副高级职称人员购买上限100平方米，副局级购买上限120平方米，正局级、正高级和享受正高级待遇的专业技术职称人员购买上限140平方米。购买公有住房面积的前提是要首先住房要达到这个面积标准，不少掌握权力资源者趁机将自己的住房面积大大地上了几个台阶，当他们将自己突击得来的房屋用“购买公用住宅的标准价”买下，他们就拥有了比普通市民多得多的住房资产——他们才是住房商品化的最大得益者。
根据第五次人口普查资料，到2000年为止，上海的中心城区和新建城区共有457.16万家庭户，其中15.5%家庭户（70.6万户）人均建筑面积40平方米以上，这部分家庭户拥有城区35.2%的房屋资源，这些家庭户以国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人为绝对主体；而人均建筑面积19平方米以下家庭几乎全都是底层社会普通劳动者家庭，这部分家庭占到城区家庭户总数的53.3%（244.1万户），他们拥有的房屋资源只占到24.8%，当时城区有80万户家庭、225.5万人居住在人均建筑面积8平方米以下的居所，65.2万户家庭、183.1万人居住在人均建筑面积9~12平方米的居所。
在以后的“住房商品化”过程中，“负责人”群体在家庭住房上占有的地段优势更是远远超出了其在2000年时单纯的面积优势，这种地段优势体现的商品化价值远不是面积优势体现的商品化价值所能比拟。因此，不分职别不分区域地段的笼统的全市性的人均住房指标已经失去了统计的意义、公布的意义。
需要指出，笔者曾经在有关投资建设统计年鉴（可能是《上海投资建设统计年鉴》？）中见过1994年~1999年的上海市区建筑面积、居住面积、市区人口统计数（见表五），不管数据是否准确，起码，此表将人均居住水平指标是如何产生的过程透明化了。而现在的统计数据对于公众来说，是从根本上缺乏透明度的。此次笔者能把上海的住宅建筑面积和人均住宅建筑面积算到与统计数据差不离，不过是“蒙”对了而已。
原表说明：人均居住面积一般以各类建筑房屋的实际建筑面积乘以各自平面K值折算成居住面积，与市公安局提供的年末长期人口数相除后求得。73年通过房屋普查，以实际测得居住面积计算。
但此表中的“市区人口数”在《上海统计年鉴中》中是找不到出处的。《上海统计年鉴中》提供的1994年到1999年的“非农业人口”与此表中的“市区人口”相比，少则相差4%，多则相差14%，“年末区人口”与此表中的“市区人口”相比，相差得就更多。
笔者丛观历年的住房统计数据，发现有的年份以“市区人口数”为人口计算基数（1994-1999），有的年份则以“非农业人口”为计算基数（2003~2005），而更多年份的人口计算基数还无从核对无从查找。这样，上海的人均住房统计指标光是因为“人口数的统计口径不同”，就已经没有可比性了。
还有必要认真对待“人均居住面积”、“人均建筑面积”吗？
“人均居住面积”、“人均建筑面积”还能反映绝大部分居民的真实居住状况吗？作为一个公民，笔者提请政府部门变更上海住房指标的统计方法。事实上，这并不是需要白手起家的作业——第五次人口普查已经提供了全国各地的非常详细的住房统计资料，上海当然不例外。一个疑点：第五次人口普查中有关住房的数据为何不见引用？
2000年的全国第五次人口普查提供了非常详细的住房统计资料。这个住房统计资料反映，在2000年，上海中心城区一共有627.92万人，人均建筑面积15.85平方米；新建城区有657.21万人，人均建筑面积27.45平方米，将城区人均建筑面积乘以人数，上海城区范围内的住房建筑面积应该是27993万平方米，比统计部门用因袭下来的统计方法计算出来的面积要多7128万平方米——统计年鉴公布的2000年上海各区的住房建筑面积统计数是20865万平方米。
第五次人口普查是“重大的国情国力调查，是和平时期最大的社会动员，涉及到社会的各个方面、每一个家庭和每一个人”，“对于全面实现我国现代化建设战略目标，研究下个世纪的社会、人口变化情况具有重要意义”（见《国务院关于进行第五次全国人口普查的通知》）。通过这样的调查得来的有根有据的数据却不见引用，这又是为什么？
不解決為什麼人的問題，住房改革不可能成功
近年来，有关住房改革是否成功的讨论进行得轰轰烈烈，笔者不讳言，笔者认为住房改革是失败的。即使这样，笔者还没有对上海的居民居住房屋总面积和人均住房面积提出过怀疑，笔者还是相信政府统计部门是在严肃认真的工作态度下科学地得出这些统计数据的。但因为笔者搞笑般地计算了一番上海住房数据竟意外地与政府统计部门的计算结果相同，而这样的计算结果是要让上海的人均建筑面积平添出13.33平方米的，这不由得笔者诚惶诚恐——即使笔者认定住房改革是失败的，也不希望以“统计部门多算人均建筑面积13.33平方米”来作为佐证呀！
笔者猜度，目前有关上海的住房数据可能是“数出多门”，却缺乏对这些数据的整体性的把关。国家对房地产宏观调控措施不能从根本上奏效，恐怕与我国的数目字管理的基础还相当薄弱有关。现代化管理的基础一是法治，二是“用数字说话”，从宏观而言，一个国家的基础数据管理情况和应用情况反映了一个国家现代化的水平。第五次人口普查得来的住房数据是基础数据，而怎样对这些基础数据有效管理和应用，则是一个庞大的课题——缺乏管理，数据就只是一堆令人头昏目旋眼花缭乱的阿拉伯数字。
基于流程管理理念设计的物流管理信息系统，坚持以客户为中心，兼容运输管理、仓储管理、过程监控、供应商（外委车队）管理和结算管理等业务，全部统计数据集中在数据库中进行管理，各个操作点输入基础业务数据，并能动态查询。物流信息系统对物流业务数据从源头进行管理，并进行全程动态监控和记录，增强了系统中数据统计的真实性和实用性。
1.1开发工具选择
系统开发采用数据访问模式（C/S）设计结构，后台采用ORACLE数据库，客户界面采用与数据库有良好关联的PowerBuilder为开发工具，从而很好地解决了数据的安全性和系统的稳定性。Oracle是大型关系型数据库，其本身提供的数据库技术能够满足特大型企业数据信息的处理和存储，以及解决数据的安全性等问题。PowerBuilder是一个非常成熟的面向对象的开发工具，提供了和数据库进行关联的非常良好的接口技术，能够用来开发具有个性的用户界面，其本身的功能非常全面、实用。
1.2需求调研分析
1）响应客户需求
对客户的需求做出快速、准确的反应，并围绕客户需求展开工作，尽量为客户提供全面、周到的服务。客户的需求以订单的形式在系统中进行体现。
2）调度管理需求
调度管理要求能够快速响应客户需求、有效控制车辆运行并对车辆进行全面监控。调度管理以路单的形式在系统中进行体现。路单是整个物流运输的核心环节，它贯穿物流运输的各个环节，对订单进行反馈，是结算的依据、成本核算的载体、仓储管理的基础。
3）结算管理需求
结算管理指生产统计对客户、供应商（外委车队）进行收入、支出结算，它以结算单的形式在系统中进行体现。结算单支持开票方变更，可以开票至付款方、托运方或收货方。统计结算员将结算单过账到财务后，可自动打印发票。
4）成本管理需求
成本是指车辆因运行而产生的人、财、物的消耗，将车辆运行的成本归集到单车上，便于对单车进行考核。成本分固定成本和变动成本，主要包括车辆折旧、保险、养路规费、燃油、轮胎、辅油、辅材、零配件、在外费用、工资等。
1.3物流管理信息系统主要功能
针对调研的需求分析，物流管理信息系统主要开发了基础数据管理、订单中心管理、调度中心管理、结算中心管理、成本中心管理、综合报表等功能模块，其他还有系统管理、现金报销和钢材货位管理辅助功能。
1）基础数据管理
系统采用基础数据统一管理的模式，便于维护。基础数据包括公司共享数据和生产数据两部分。共享数据通过接口从其他模块系统引入，生产数据只在物流管理信息系统使用。主要的共享数据包括组织信息、车辆信息、车队信息、客户信息；主要的生产数据包括业务类型（物资/作业类型）、运输路线、钢材品种、运价清单、燃油类型、计量单位、司机信息和供应商信息（外委车队）。通过维护基础数据，保证系统最基本数据的正确性和统一性。
2）订单中心管理
订单管理主要是用来承接外部运输订单和固定运输业务。通过接口，将客户的运输提单直接引入到公司系统中，生成运输订单。通过运输订单了解客户的运输需求，细化运输任务，便于调度人员安排运输车辆和货源。订单的设计以给客户提供全面、周到的服务为原则，提供了路线变更服务、改变运输方式服务等。通过订单的状态，有利于控制运输进度。审核状态的订单可开具路单，而草稿和完成状态的订单无法开具路单。物流管理系统中订单管理主要完成的功能。订单的录入、修改、取消；ERP订单自动接收：对于能够与ERP信息系统接口的生产计划来源，通过运输系统和ERP系统接口，自动完成这部分运输订单的数据检验和载入，进入系统后和其他订单一样处理；订单的审核生效：完成订单的确认工作，审核后订单即进入生效状态；订单信息查询：根据订单的相关信息查询具体订单，支持模糊查询；订单列表界面：可按查询条件不同，支持多种模糊查询。
3）调度中心管理
调度中心管理是整个物流管理信息系统的核心，它是通过路单来实现的。路单的主要功能包括控制运输过程、反馈订单的完成情况、作为结算的依据和财务控制的源头。路单也有草稿、审核和完成三种状态。调度员开具路单时为草稿状态，表示车辆和货源都已准备就绪，可以装车。审核状态表示装车完毕，车辆可以运行。车辆回来后，将运输期间发生的费用录入到路单中去，将路单设置成完成状态，表示1次运输活动结束。路单的状态表示运输活动的不同阶段。只有审核状态的路单才能进行打印；驾驶员必须手持打印的路单才能离开；只有客户签字的路单发生的在外费用才能追加到路单中去。通过状态可以统计车辆的待装时间、运输时间。路单审核后，表示运输活动正式有效，其运量也累加到订单的实际运量中，从而对订单的完成情况进行反馈。审核状态的路单可以进行车队产值统计核算，可以作为统计收入和财务支出的依据，也是财务监控业务的基础和源头。路单也对客户的个性化服务提供足够的支持，在运输方式上分为直达运输、中转运输、二次运输和无需运输，在收入方式上分转账、现金和内部用车，从而很好地解决了各种运输及结算间的难题。
4）结算中心管理
统计结算管理分统计收入结算和统计支出结算。收入结算指为客户运输钢材收取运费形成的财务收入，支出结算指为供应商（外委车队）承运运输任务形成的财务支出。结算单是和客户、供应商进行结算的凭证，其数值取自运输路单。结算单分草稿、审核和过账3种状态。草稿状态的结算单将运输路单引入到结算单（行项目）；过账状态的结算单通过接口自动进入财务系统，在财务形成应收账款或应付账款。
5）成本管理和现金报销
成本是指在运输过程中或与运输有关的活动产生的费用和消耗。进行成本管理主要是为了细化管理，将每次运输的收入和成本进行对应，从而得到单车每次运输的大致利润，便于生产分析和财务控制。运输成本主要包括燃油、通行费、住宿费和罚款等；与运输有关的成本包括职工工资、行补和车辆保险费等。
6）综合报表
综合报表是对系统中的数据以报表的形式进行归纳、汇总和展示，主要用来支持业务和辅助管理。统计报表系统提供27个分析报表，主要分业务支持报表和辅助管理报表，还可以根据实际需求进行报表定制。
7）货位管理
货位管理是为仓储业务的开展而设置的，通过定义货位及通过控制中转运输路单和二次运输路单的状态进行入库和出库管理。货位管理能非常直观地了解仓储基地内的货物的类别和数量，较好地解决了运输和仓储间的衔接关系。
8）系统管理
系统管理是为系统管理员进行后台系统设置而开发的，诸如用户界面的组合、用户的定义、用户所属部门、用户权限、页面的定义等，都是通过系统管理完成的。只有系统管理员才有权限管理系统后台设置。
2技术难点整个系统在开发过程中主要解决了以下几个技术难点
1）通过订单、路单、结算单的状态，控制运输进度，体现运输的不同阶段
只有特定状态的订单才能开具路单；只有特定状态的路单才能用来结算、归集成本或辅助仓储管理。状态分成草稿、审核、完成（过账）3种。草稿状态代表原始状态，任何内容都可以修改；审核状态代表正式状态，任何内容都不能再修改；完成状态代表1个子流程的结束。子流程之间的数据传递是通过状态进行控制的，只有特定状态的数据才能流转到下一子流程，否则系统不予通过。
2）系统在统计结算管理设计时，区分承运车队和结算车队，其中承运车队是产值的归集组织，结算车队是收入的归集组织，因而从根本上理清了产值和收入之间的钩稽关系。
3）实现了财务、生产统计业务一体化管理
在使用新系统之前，生产统计业务和财务是脱节的。统计业务处理完成后，生成的统计数据需要到财务系统重新录入，在财务系统中再进行二次处理，因此，财务只能被动地接受统计业务产生的数据，而无法对统计业务进行监控。新系统中的数据高度共享，统计和财务使用同一个数据，最后在财务中生成的信息就是从统计的原始数据，即路单中的数据生成的，财务可以追溯原始数据。在路单中增加收货方、付款方，同时增加了开发票方，直接解决了财务的二次处理问题，因此统计结算单过账到财务系统后，可以直接打印发票并进行记账。
3结语
数据供应链管理体系
1数据供应链的构成
信息系统环境中的统计数据与和制造环境的物质产品具有相似性，把统计数据视为信息系统中的产品，这样，就可以采用全面质量管理(TQM)的原则、方法和技术来进行数据质量管理[4,7]；可以采用制造环境中供应链的管理体系来构建数据产品的管理体系，我们称之为数据供应链。实际上可以把统计数据的制造和消费过程看作一种业务流程模型，它由数据提供者、数据生产者、数据管理者到数据消费者的价值链组成，完成由数据消费者需求开始到提供给数据消费者以所需要的产品与服务的整个过程[8]，这就是数据供应链。数据产品的制造过程包括：原始数据采集、中间数据生成、成品数据生成、数据消费等四个阶段，它涉及四种角色：数据提供者、数据生产者、数据管理者、数据消费者[4]。数据产品的生产制造过程也是数据的增值过程，随着数据（信息）的价值得到社会广泛的认可，数据产品的开发和利用将会得更多的关注。从某一个数据生产者内部来看，它的数据生产过程也构一个内部供应链[9]，这个供应链比较简单(见图1)。外部供应链还包括数据生产者的数据供应市场和数据消费市场，数据供应市场由一个或多个数据提供者和它们的数据供应市场构成，数据消费市场由一个或多个数据消费者和它们的数据消费市场来构成(见图2)。
2内部数据供应链的管理组织模式
随着企业信息建设的推进，现代信息系统从MIS发展到企业商务智能系统。商务智能系统采集业务数据原始数据，经过数据清洗，形成支持决策和分析的数据仓库，数据的采购与处理过程见图3。可以看出，现代企业（或组织）内部的统计数据的采集、处理、分析过程是可以由企业商务智能系统来完成，并提供给相关的数据消费者。
3外部数据供应链的管理组织模式
完整的外部数据供应链是围绕满足用户的数据需求来构建的，它存在一个核心机构（或组织），并起着核心管理作用。构建一个数据供应链的同时也意味着一个统计体系的形成，它将数据提供者、数据生产者、数据管理者、数据消费者联系起来形成一个是开放性的、以团队工作为组织单元的有机整体[10]。采用供应链管理的思想来实现整个统计体系的管理，就是对一个统计体系中各参与组织、部门之间的数据、信息流与资金流进行计划、协调和控制等，目的是通过优化提高数据生产过程的速度和确定性，提高组织的运作效率和效益。对比制造环境的供应链管理，数据供应链管理更简单，它所关注的只有数据（或信息）及其价值，没有物流过程。数据供应链管理的基本对象是数据产品流，数据产品流由供应市场流向消费市场。数据供应链的信息流包括数据的需求、数据处理状态和传递状态等信息，评价与反馈流包括对数据产品的评估和评价信息等。采用现代信息技术，建立数据供应链管理系统实现数据产品流、信息流、评价与反馈流的统一管理，以实现对数据供应链的全面管理。
统计数据质量控制体系的构建
1系统框架
现代信息系统具有高效的计划、控制、反馈机制，高效的数据处理与传输能力，为构建DSCMS系统提供了技术支持。信息网络时代，统计数据质量的监控与预警系统是统计信息系统的重要组成部份[3]，可采用企业资源计划（ERP）、全面质量等管理思想构建统计数据质量控制框架，以有效避免目前统计数据质量控制体系中易受中间环节的人为干扰。图4给出了DSCMS的系统框架。
2系统功能与管理控制的实现
DSCMS由两部分组成：一是统计数据管理系统，它实现方案设计、数据采集、数据整理和统计分析与等统计工作各阶段的信息化管理；二是评价与反馈系统，它负责系统的控制、评价与反馈，是数据质量控制体系的实现。两者有机结合，融入计划控制、全面质量管理等现代管理思想，形成统计管理信息系统的全面解决方案。按系统的功能实现，可分成以下6个部分：（1）方案设计系统。实现统计工作方案设计，包括任务和目标的制定，数据收集、处理方案的制定，以及数据标准和要求的设定等。方案设计将结合目标与实施方案，做出完整的实施计划与控制策略，是DSCMS的控制中心，并通过评价与反馈系统来实现整个管理体系的计划、过程控制和评价功能。（2）数据采集系统。在跨组织的数据供应链中进行数据采集，需考虑时间和空间对数据采集产生的影响，构建基于互联网的分布式集成数据采集系统不仅能提高工作的效率，也可以有效的减少数据逐级传递过程中的人为干扰。面向服务架构是分布式系统当前应用最广泛的核心集成技术之一[11]，它可以对数据供应者的业务系统进行有效的集成，实现数据采集过程的自动化。（3）数据处理系统。数据处理采用集中处理方式来完成，各级数据生产者和管理者经过授权可通过数据处理系统对采集的数据进行处理，生成相关的统计数据，以供本级数据消费者使用。数据处理包括抽取、转换、装载等过程。（4）数据分析系统。数据分析可结合统计方法、数据挖掘技术、联机分析处理技术（OLAP）对数据库或数据仓库中的数据进行分析，分析结果可通过信息系统进行，并对分析结果进行评价与反馈。（5）信息系统。统计数据或分析结果可通过网站向社会公众或相关用户，并通过网站收集用户的反馈信息。（6）评价与反馈系统。通过构建科学的数据质量评价指标体系与反馈系统，利用现代信息技术手段对统计数据质量进行评价，并将评价结果及时反馈到数据质量控制框架及数据生成的各个部门（或环节），以便于及时进行修正、完善。
通过对电极形状、数目的选择，接地屏蔽层的合理设计和对传感器结构参数的比较优化，最终确定传感器模块采用16极板的ECT系统传感器。为便于在设计中及时发现错误并改正，提高工作效率，设计了基于FPGA的数据采集系统，该方法能够根据需要实现系统的重构。另外，为了有效地抑制杂散电容干扰，采用锁相环技术实现相干检测，进一步完成了对C/V转换电路的设计。计算机成像模块通过接口电路将数据缓存区的数据传输给计算机，采用迭代算法实现对图像的重建。
2传感器模块
ECT系统由均匀安装在管道表面的电极对组成，目前常用的有8极板、12极板、16极板等模型，极板数目越多，则可以获得的测量数据就越多，数据源的增多将提高重建图像的显示质量，然而也会引入信噪比降低、边缘效应增大等隐形问题。综合考虑采用16极板的传感器系统。
3数据采集系统设计和处理模块
结合航空发动机实际工作情况，可知此数据采集过程需满足高速率、高精度、大存储量以及对环境适应性强的性能要求，基于以上比较，本文选取FPGA芯片作为核心的逻辑控制器件。该器件选用Xilinx公司的Spartan—3系列FP-GA芯片，其核心芯片为XC3s500E。选用LTC1407型A/D转换器，VerilogHDL语言作为描述语言实现了对整个系统的采样、数据处理等过程的控制，并以XilinxISEDesignSuite13．1软件为平台，仿真验证了这一系统的可行性。
3．1C/V转换电路
电容作为一个特殊物理量，测量系统中存在的杂散电容值往往要大于被测电容值，而基于ECT技术的测量系统对微小电容的检测存在一定的局限性，因此，应系统要求，本文选择了抗杂散电容能力较强的物理电路。
3．2A/D转换电路
本系统采用的A/D转换电路是一个双通道的模拟信号采集电路，它由可变增益放大器LTC6912—1和A/D转换芯片LTC1407—1两部分组成。通过外部调节，自主改变可变增益放大器的放大倍数可以为芯片提供合适的电压信号，从而提高整个系统的转换精度。
3．3系统流程控制
考虑到FPGA不善长流程控制，在本文设计中引入了MCU软核，用于数据采集过程的流程控制。
4计算机成像模块
图像重建基本思想是依据有限的投影数据，采用简单有效的图像重建算法以实现Radon逆变换的过程。其主要数学理论基础是基于Radon变换和Radon逆变换，奥地利数学家Radon于20世纪初期在其发表的论文中证明，任何N维物体可以通过其N－1维投影来重建。
5仿真结果与验证
由于航空发动机尾气是多相流介质，且各项介质具有不同的相对介电常数。一旦发动机尾气内组分浓度发生变化，相应地就会引起多相流混合介质等价介电常数发生变化，并导致极板间电容值和实时采集的投影数据皆更变的连锁效应，为模拟管内充满相对介电常数为1的物质时所测得的120个电容测量值。如果其中掺杂进去相对介电常数为3的物质流，便可得到120组新的电容测量数据，由数据通过计算机成像便可重建出管道内物质分布，如图10所示，图中四幅图像表示发动机管中存在相对介电常数为3的物质流由汇聚到摊开的形状变化过程。结果表明:当设计管道内放入两相或多相介质时，通过本系统能够成功采集数据，并经USB接口传送给计算机能实现图像重建，最终重建出飞机发动机中介质分布图像，验证了本设计的可行性。
6结束语
1.1 色散
在光纤信号的传输过程中，不同成分的光源群在传输速度上存在一定的差异，这种差异会产生一定的时间延迟，从而形成色散。色散主要包括模式色散、色度色散以及偏振色散三种类型，其中色度色散又可以分为材料色散和波导色散两种，色散问题在超长距离光纤通信中表现得尤为明显。目前，传统的方法是通过利用具有负色散系数性质的DCF进行色散补偿，但是该方法存在十分显著的非线性效应，会产生较大的损耗，而且这种损耗随补偿距离的增加而增大，在超长距离通信系统中采用该方案会产生极高的成本。针对传统色散补偿方法成本过高的问题，已经有厂家开发出了FBG色散补偿模块，该模块能够利用光栅对不同波长的发射特性实现对色散的补偿，其损耗值与补偿距离无关，有效弥补了传统补偿方法的缺点。
1.2 信噪比
在长距离通信系统中，光放大器在放大光信号的同时，会产生一定程度的自发辐射放大噪声，由于线路的长度较长，因此会产生较大的损耗，信号衰减十分严重，在经过放大器放大之后，这种放大噪声很可能与信号能量非常接近，导致接收端无法正常的分辨信号，影响系统的正常运行。针对这类问题，一般在前置放大器中加装滤波器，这样能够过滤掉信号光周边的部分噪声信号，从而提高信噪比。
1.3 功率
在超长距离通信系统中，光纤信号在传输时，由于光波与传播媒介之间的相互作用会导致光能发生一定程度的衰减，当能量衰减到一定程度之后，接收端无法从噪声中正确的辨识出光信号，限制正常的光通信。针对这些问题，一般通过功率补偿的方式来降低信号衰减所产生的损耗。目前在超长距离通信系统中采用的最主要手段是EDFA。EDFA分为功率放大器和前置放大器，其中功率放大器通常配置在传输系统的发射端后，以最大限度提升发射功率，前置放大器通常配置在接收端前，主要作用是提高接收灵敏度。当通信线路的长度达到一定距离后，仅仅采用功率放大器和前置放大器很难保证接收端正常的接收信号，此时需要在该方法的基础上对光源进行附加调制或采用外接调制器进行附加调相，从而增大入射光的谱宽。目前，该方法在国家电网以及南方电网的超高压输电公司中得到了较好的应用。
二、超长距离通信技术在电力系统中的应用方案
我国的超长距离通信从2007年开始试验，最初是由光迅科技与南方电网超高压输电公司进行合作所进行的长度为345km的2.5Gbit/s的超长距离无中继通信工程，该段线路中配置了FEC、EDFA、RFA及光栅型DCM，系统保持了3个月的试运行，其整个运行过程的测试结果均十分良好。南方电网在“十一五”黔电送粤施秉——贤令山500kV输电工程中，对上述技术进行了广泛的使用，在该输电工程中，采用超长距离通信技术的线路跨度长达318km。系统从2008年7月开始运行以来，一直保持十分稳定的工作状态，此系统也是我国到目前为止唯一没有设置中继站而传输距离超过300km的实际工程。根据设计中的预算，相对于实际已建成的系统而言，采用中继站将会增加约200万元的成本。由此也可以看出，通过超长距无中继通信技术在电力系统中的运用，能够使电力通信系统的经济性及运行可靠性大大提升，同时也使得通信系统的维护难度大幅度降低。此后，该技术在多项电力通信工程中得到广泛应用。
三、结论
1.较高的有效性新兴起来的数据挖掘技术的应用时间并不是很长，但是其在经济统计领域的应用受到了良好的效果，其稳定的工作性能，不仅能够对经济统计数据进行分析整理，更能深层次地开发出更多的有用信息，在实际的应用中展现出较高的有效性。
2.综合应用性强数据挖掘技术已经被广泛地应用在统计工作中的多个领域，并且发挥着重要的作用。数据挖掘技术不仅是一种综合应用性强的技术手段，同时又能满足统计数据使用者的特定数据需要。因此，数据挖掘技术能够对经济统计数据进行定向的整理和开发，为数据使用者提供更好的服务。
3.宏观型的数据库有利于数据挖掘技术的应用当前，我国的经济统计大多还是采用传统的经济统计方法，统计收集的数据信息不能形成有机整体，在对数据进行管理过程中，出现了很多问题。因此。经济统计工作需要能够提供数据整理开发的新技术。宏观经济统计数据库，为数据挖掘技术的开展提供了平台。数据管理系统的经济统计信息要正确无误，然后经过数据挖掘技术的整合，就能得到更丰富的数据资源。
二、数据挖掘技术的运用
数据挖掘技术的特性决定了其对经济统计数据整理的重要性，经济统计所得到的数据信息要求必须有实用性和真实性，数据挖掘技术的特性正好满足了经济统计工作的需要。数据挖掘的过程主要包括以下四种方法：
1.预处理方法首先，要对统计数据进行预处理。由于经济统计信息在收集过程中存在一些问题，导致收集到的数据存在缺失和模糊现象，这种有缺憾的数据信息不能作为数据挖掘的基础，因此一定要对数据挖掘对象进行事先的处理。其中包括对基础数据中不正确、不真实、不准确和偏差较大的数据进行甄别。
2.集成化处理方法其次，要对统计数据进行集成化处理。经济统计过程中，会出现对多个数据源进行重叠统计的现象，这就要求对数据进行挖掘之前，要有一个统一整理的过程，即数据的集成化处理。数据集成在统计中被广泛的使用。经过数据集成处理的统计信息更加全面，更加真实，可以作为数据挖掘基础信息。
3.转换方法再有，要对统计数据根据需要进行转换。经济统计数据的描述形式比较单一，为了满足数据信息使用者的需要，就要对数据进行转换，使其的表现形式具有泛化或是更加规范。这里所说的泛化指的是利用更深层次和更加抽象的定义来代替原有的低层数据。
4.决策树方法除却上述四种处理方法外，还有决策树方法，指的是对庞杂的经济数据进行分类，把有利用价值的统计数据提炼出来，这种数据挖掘形式能够对分析对象进行体现，并能快速的对信息进行分类处理，能够解决在经济统计过程中出现的各种问题。
三、结语
1.1有线通讯方式
原控制系统中，自行小车主控制系统DP主站采用S7-300PLC，控制两条环行线上6台自行小车。自行小车采用ET200SPLC作为DP从站，控制自行小车自身动作。自行小车通过车体上安装集电极和预装在轨道内的滑触线在移动中接触进行取电，提供给移动的小车。自行小车在环形轨道上行走，与主站通过导轨放大器+滑线+碳刷的形式获取信号电源和DP总线通信控制信号。
1.2有线通讯弊端
滑触线碳刷滑动取电技术虽然已经非常成熟，但使用上存在先天不足，碳刷与滑线之间的可靠紧密接触依赖碳刷组件上的弹簧压紧机构来实现。碳刷弹簧机构的调整，不宜过松，更不宜过紧，很难达到一个理想的平衡状态，只能周而复始地定期检查、调整、更换碳刷和滑线。环形空中自行小车通过集电器上的碳刷在滑触线上采集/传输控制信号。自行小车抓取工件升降的过程中会产生抖动，碳刷随之也会发生抖动，造成信号丢失、通讯中断，使系统的可靠性降低。另外，自行小车在环行线轨道上左右摆动和上下晃动极易导致滑线与碳刷接触不良，经常造成总线通讯信号掉线，产生通讯中断、信号丢失、网络报警等故障，故障率一直很高。环线空中自行小车长期运行后，碳刷和滑触线磨损，导致碳刷破裂、接触不良，也会使控制信号丢失。此外，碳刷长期和滑触线摩擦，大量碳粉会滞留在滑触线分段处或滑触线上，造成信号的误传输，使系统的可靠性降低。另外，这种碳刷滑动通讯方式极易导致碳刷磨损、拉坏，需频繁更换大量碳刷和滑线，维修成本很高。
2无线通信方案设计
2.1无线解决方案的构想
自行小车线控制系统改造是在仍生产使用的老线原有基础上进行升级改造，改造难度大，而且改造时间很短，改造还受到原有老系统的限制，风险很大。我们的方案规划始终围绕着：确保可靠性，减少现场施工量，减少编程调试时间，并且实现全信息采集的出发点进行。我们的改造原则是：保持原控制系统硬件主体结构不变，在此基础上，在控制系统局部增加、配置新的模块和电路，从而实现无线通信功能，以较低成本投入，达到高的效益和产出，有利于维护系统的稳定、可靠和安全，最终达到改造的目的。我们选用最先进的无线网络通信技术,通过无线网络通信来解决滑触线数据通信受限非常适合，无线的优势特点也很好地满足了我们此次改造的需求。经过测试无线通信覆盖区域、信号强度、抗干扰、实时性及数据交换量对网络速度的影响等多方面性能指标，通过后，最终我们确定采用邦纳电气的ModbusRTU无线技术和产品。
2.2ModbusRTU无线技术特征
近年来，随着控制技术、计算机技术、通讯技术、网络技术的飞速发展，自动化控制领域开始出现了基于网络通讯的开放型无线通信控制技术，其特点是可靠性高、稳定性好、抗干扰能力强、通讯速度快、数据传输量大、维护成本低。无线控制技术打破了传统有线控制系统的结构形式，在适用范围、可扩展性、可维护性以及抗故障能力方面，较之现场总线控制系统和计算机控制系统都有明显的优势。无线通讯是未来自动化发展的趋势之一，应用越来越广泛。ModbusRTU是为PLC设计的一种通信协议，可以很方便地进行Modbus网络组态。DataRadio是美国邦纳公司最新开发出来的系列无线产品，是一种工作在2.4GHzISM频段的工业无线串口通讯设备，遵循ModbusRTU传输协议，用于工业无线局域网的通讯，用于扩展Modbus工业网络或串行通讯网络的通讯距离，具有安全、可靠、耐用、高速、高效的特点，可以替代有线和传统通讯中所使用的硬接线，实现可靠的通信连接。它采用ModbusRTU传送模式，可与Modbus串行网络实现无缝连接。
2.3新无线方案的总体构思
新无线方案中，可以完全取消2极信号滑线、2个主导轨放大器、6个小车放大器和24片小车信号碳刷，取而代之的是主站DataRadio无线模块和从站DataRadio无线模块。在主控系统DP主站一侧设置协议转换器，将DP主站发送给DP从站的通讯数据转换为Modbus协议，通过主站DataRadio，将数据发送给小车上的从站DataRadio，从站DataRadio接收到数据以后，通过从站上的协议转换器，将无线MODBUS协议的数据再转换为PROFIBUS总线数据，传送给小车ET200SDP从站。ET200S接收到此数据后就可进行处理和调用。
3无线通信系统的实现
3.1地面主控系统
地面主控系统以S7-300PLC为主控核心，以CPU315-2DP为profibus-DP总线网络的主站，处理所有地面与小车、小车与小车之间以及输送系统与工艺设备的数据交换及生产线的所有信息采集与监控。由于PROFIBUS总线协议无法实现无线传输，要实现无线通信，必须将PROFIBUS总线协议转换为ModbusRTU协议，而邦纳的DaTaRadio无线产品支持ModbusRTU无线协议。因此，我们在主控系统中，配置了一个NT50-DP-RS协议转换器和一个邦纳DataRadio无线收发器。NT50转换器用于将S7-300PLC一侧的Profibus总线协议转换为ModbusRTU协议，提供给无线收发器使用。主DataRadio无线收发器遵循ModbusRTU协议，以无线方式向三个小车上的从DataRadio发送和接受通信数据。
3.2车载控制系统
六台小车的车载控制系统以ET200SPLC为核心，以IM151-7CPU为Profibus-DP总线网络的从站，完成小车启动、停止、前进、后退，吊具的上升下降、夹紧松开及各工序工艺时间的控制，实现小车的智能化。我们在车载控制系统中，同样配置了一个NT50转换器和一个从DataRadio无线收发器。小车从DataRadio用于接收来自主DataRadio以ModbusRTU协议方式发送过来的无线通信数据，再将此无线数据以ModbusRTU协议有线方式传送给NT50转换器，NT50转换器对收到的数据进行处理转换，将ModbusRTU协议转换为Profibus-DP协议，再将数据以Profibus协议有线方式传递给小车的ET200SPLCDP从站进行处理，从而实现车载PLC与地面主控PLC的数据交换。
3.3无线通信网络架构的建立
我们根据两条环行线分布特性，首先分段布控，先建单网，再建双网，最后双网联控，建立“一控三双向同步收发”机制，开发出“自行小车—控三双向同步收发Modbus-RTU无线通讯双网络控制系统”。我们在总装环形线和底板环行线各自分布特点的基础上，建立两个各自独立的网络，分别控制总装环形线三台自行小车和底板环行线三台自行小车。这样，信号通信强度大大增强，信号的抗电磁干扰能力也大大提高，这种双网络无线架构大大提高了通信的稳定性和可靠性。两个网络在内部各自独立，单独控制，互不干扰，互无影响，但在外部都在S7-300PLC的统一控制之下，又是互相联系的，即单控又联控，各有职责分工，在主控PLC的统一控制和调度下协调、有序、顺畅地工作。总装无线网络和底板无线网络在结构上完全相同，只是网络参数和地址设定有所不同，下面以底板无线网络为例进行说明。
4通信程序的开发
我们在主控系统DP主站的CPU和小车DP从站的CPU中分别开发编制了通信控制程序，二者的通信程序基本相同，只是双方的输入地址区和输出地址区正好颠倒，主控系统的输入区连接自行小车的输出区，主控系统的输出区连接自行小车的输入区。我们首先将主控系统DP主站所有要发送给小车DP从站的数据打包，集中存储在CPU的DB12数据块中，再在程序中调用系统标准功能块SFC15数据写入程序，CPU在PLC主站的过程映像地址区分配输出地址W#16#34，即24字节输出映像区PQB52-PQB75。在SFC15写数据命令下，CPU将程序中DB12数据块中的数据先打包，再通过主站的PQB52-PQB75输出映像区集中发送出去。在小车PLC程序中，需要调用系统标准功能块SFC14数据读出程序，在小车PLC从站的过程映像地址区分配输入地址W#16#40，即24字节输入映像区PIB64-PIB87，用来接收主站发送过来的数据。在SFC14读数据命令下，CPU将输入地址区PIB64-PIB87接收到的打包数据再集中解包，存储到CPU程序中的DB27数据块中，可供主控系统PLC各程序调用。同理，自行小车将发送给主控系统的数据先集中打包到DB11数据块中，在小车CPU的SFC15写数据命令下，CPU为地址映像区分配输出地址W#16#D，即24字节输出映像区PQB13-PQB37，指定此接口用来发送数据。在主控系统一端，CPU在SFC14读数据命令下，为地址映像区分配24字节输入地址区PIB13-PIB37，指定该接口接收数据。输入地址区接收到来自小车的数据后，先解包再存储到DB13数据块中。
5结束语
【关键词】基层统计工作数据质量因素对策
基层统计工作是获取经济运行的客观数据，进而分析和认识经济发展的客观态势，即是发现宏观经济发展趋势的重要手段，又是政府进行宏观经济管理，制定正确地宏观决策的重要依据。从这一意义上说，就要求我们掌握真实而准确的、详实的基础统计资料。可以说，统计数据和统计资料真实、详细与否直接关系到能否正确认识经济运行的基本态势，对切准经济发展及其未来趋势的脉搏具有十分重要的意义。数据质量是统计工作的生命线，提高基层统计数据质量是做好统计工作的基础和前提。在当前统计工作中，基层统计工作出现的一些新情况、新问题，影响统计数据质量，制约统计工作水平的提升。因此提高基层统计数据质量问题是当前和今后一段时期统计工作的重要任务，必须引起高度重视。笔者结合县级统计部门基层工作的实践，就影响基层统计数据质量的因素做一些分析，并就如何提高基层统计数据质量进行粗浅的探讨。
一、影响基层统计数据质量的主要因素
1.统计基层基础工作薄弱。主要表现在：一是部分基层统计单位统计岗位落实不到位，统计人员多数为兼职，而且变动频繁，稳定性差。调查表明，大中型的企事业单位统计工作相对比较规范，有专门的统计机构与专职的统计人员，而一些小型单位，特别是私营、个体企业对统计工作重视不够，多数统计人员身兼数职，统计工作只是附带性的工作，而且经常变动，稳定性差，统计数据质量得不到保障；二是部分基层统计单位原始记录不全，未建立规范的统计台帐和统计制度，一些私营、个体企业，对统计工作不完全配合，填报的统计数据不能真实反映企业的实际情况，统计数据的质量存在较大偏差；三是基层开展统计工作所必须的经费和保障条件不能得到保障；四是部分基层单位分管统计的领导对统计工作不重视，对统计数据审核不严把不好关。
2.统计方法制度不够完善，统计指标体系与指标设置不够科学。统计调查方法相对滞后。全面调查和抽样调查在实际工作中存在一定的局限性。全面调查在基层工作中有时难免存在调查者与被调查者之间，在搜集资料单位的上下左右之间，往往容易引起矛盾，在层层上报过程中，容易受人的主观因素影响，所以全面统计的结果有时并不全面。对基层的统计抽样工作来说：如规模以下工业企业、限额以下批发零售贸易企业、私营、个体经济等抽样工作，基层统计人员由于对抽样调查认识不到位，往往凭自己的主观臆断来确定抽样的样本点，抽样调查缺乏科学性导致调查样本的随机性、代表性难以保证，影响了调查样本数据的准确性，扩大了抽样误差。现有统计指标体系存在第一、二产业品种繁多，而满足国民经济核算需要的第三产业报表资料相对较少，影响统计数据质量；在指标设置上存在专业之间个别指标重复上报的现象，同时个别指标的设置没有充分考虑基层的实际，存在指标理解上的偏差。统计数据评审制度还不够健全。虽然一些主要经济指标如GDP已经建立数据联审评估制度，但统计数据评审制度还存在与GDP相关主要数据评估不够配套、同时数据评估制度还存在操作性不强等问题。
3.基层统计人员工作积极性不高，对统计数据来源把关不严。首先，由于统计体制不科学、统计工作地位和待遇不高，基层统计人员积极性不高，责任心不强加之身兼数职，任务重，对日常的统计工作基本上是疲于应付，统计数据质量难以得到保证；其次，县级统计人员存在对统计数据的来源把关不严。由于统计部门长期受一无权二无钱、求人的事情多、自己说了算的时候少的认识的影响，对基层上报数据缺乏严格要求，加上评估论证不完全到位，有的专业存在下面报多少是多少、怎么报怎么算的问题，同时基层统计工作存在统计执法不严的问题，使少数企业多存侥幸心理，这在一定程度上影响统计数据质量；第三，基层统计人员的工作能力和水平影响统计数据的质量。基层统计人员缺乏系统的学习培训，其思想观念、工作思路滞后于新形势下统计工作的要求，是影响基层统计数据的质量不可忽略的重要因素。
二、提高基层统计数据质量的对策
提供高质量统计数据是统计工作的中心任务和根本职责，是统计事业改革和建设的出发点和归宿点，亦是新时期和新形势下对统计工作提出的基本要求。提高统计数据质量，是统计工作永恒的主题。统计数据质量不仅受统计工作各环节的影响，而且受到相关领导、统计人员素质以及数据采集处理技术条件等多种因素的制约，统计数据质量实际上是多方面工作水平的综合反映。针对基层统计数据质量存在的问题，提出提高基层统计数据质量的主要方法和途径。
1.加强统计基层基础工作建设，提高基层统计人员素质。各级统计部门要严格按照上级统计部门关于加强统计“双基”工作的要求，督促和帮助调查单位加强统计基础工作建立健全机构，原始记录、统计台帐及各项统计管理制度，促进统计基础工作进一步规范。要建立健全和严格实施分级负责的统计数据质量管理责任制度。同时加强业务培训，提高基层统计人员的综合业务能力。要真正提高基层人员的综合素质，就必须认真做好在职人员的的培训工作，使培训工作目标化、制度化，最大限度地提高基层统计人员的业务能力、理论水平、职业道德。针对基层统计人员在实际工作中部分统计人员存在对统计指标的理解不到位、大多数统计人员的知识结构与层次不能满足新形势下统计工作的新要求，培训时应注意：培训对象上向县乡两级及基层调查单位倾斜；培训内容上主要是开拓视野，改善知识结构，提高专业知识和操作技能等方面知识，特别是现代统计调查、统计整理、统计分析技能和计算机应用技术；培训效果上注重可操作性与实用性，使基层统计人员能够学以致用，达到预期的培训效果。只有加大培训的力度，县乡及基层单位的统计人员才能克服专业范围与自身水平的限制，真正做好基层统计工作。
2.进一步完善统计调查体系。坚持全面调查和抽样调查相结合的原则，凡适合抽样调查的，一律用抽样调查方法。对统计指标体系的设置应本着“准确、简化、系统、高效”的方针，本着减轻基层负担的原则，对现行的统计指标体系进行科学调整。完善统计调查体系要以经济普查制度为基础，进一步完善第一、二产业的调查体系，加强完善服务业的调查制度。其次不断推广抽样调查在工业、批发另售贸易餐饮业、劳动、社会、信息、服务等范围。再次在完善统计指标体系的基础上，完善统计制度。在指标设置上，淡化经济指标，强化社会指标，以方便基层填写为原则。对现有统计指标的使用价值(适用性)进行甄别，坚决清除过时的或使用价值不大的统计指标，可以通过加工整理或推算以及本该由统计部门核算的指标也从报表中删去，适当增加和经济与社会协调发展、全面建设小康社会、和谐社会、文化产业、新兴产业等相关的统计指标。
3.加强统计法制宣传，依法开展统计工作。加强统计法制建设，既是统计工作自身建设的本质需要，更是社会经济发展和政治文明建设的客观要求。着眼于推动统计工作不断走上规范化、科学化、法制化轨道，实现依法治统、依法统计，要坚持把普法、执法、队伍建设和优化执法氛围四个轮子并驾齐驱，强化统计法制建设，促进统计事业的全面发展。加大普法宣传力度，广泛宣传新的统计法，使各级领导和统计调查对象增强统计法制观念，深刻认识按时、如实地报送统计报表与统计资料是每个统计调查应尽的义务，虚报、瞒报、拒报、迟报乃至伪造、篡改统计资料均属违法行为。使每个统计调查单位对统计工作的支持、配合落到实处。同时建立经常性的统计数据质量检查制度。统计数据质量的检查要与统计执法有机结合起来，不断加大频率、加大力度。
4.建立科学有效的数据质量评估体系。统计数据质量的监控与评估是一项复杂的、长期的系统工程，可在政府统计部门内建立权威的数据质量监控和评估中心，建立健全完善的统计数据产品质量管理体系，对统计数据生产全过程实行全面质量管理，提高统计数据的完整性和透明度。完善数据质量评估体系时要围绕党政领导关注的主要经济考核指标加大审核、评估的力度，多角度、全方位的进行审核评估。对与相关部门统计有联系的指标，加强与部门的联合审核力度，其他指标要加大与主要经济指标相关联的指标的审核力度，使统计数据真实反映客观经济的运行情况。
参考文献：
[1]张秀丽.提高基层统计数据质量的思考[J].辽宁经济统计，2009，(3)27.
[2]罗天彦.从统计角度看影响基层统计数据质量的主要因素.丹江口统计信息网.
