基于大数据的安全生产人工智能应用分析

利锐欢 谢玉祺

摘要：大数据与人工智能都是现代信息技术的主要分支，已被广泛应用到人们的生产生活当中，尤其是在工业生产领域，基于大数据和人工智能的生产技术优化与生产模式完善都十分常见。基于此，该文从强化安全生产保障、深化信息技术应用的角度出发，对基于大数据的安全生产人工智能应用加以分析，提出安全生产人工智能的建设方向，希望能够为相关工作人员带来参考。

关键词：大数据  人工智能  安全生产  信息技术  生产管理

中图分类号： TP393     文献标识码：A   文章编号：1672-3791（2022）07（b）-0000-00

Application Analysis of Safety Production Artificial Intelligence Based on Big Data

LI Ruihuan1   XIE Yuqi2

（1.Jiangpu sub district office of Conghua District，Guangzhou，Guangdong Province，510900 China;2.Guangzhou elderly home， Guangzhou， Guangdong Province，510000 China）

Abstract： Big data and artificial intelligence are the main branches of modern information technology， which have been widely used in people's production and life， especially in the field of industrial production. The optimization of production technology and the improvement of production mode based on big data and artificial intelligence are very common. Based on this， from the perspective of strengthening safety production guarantee and deepening the application of information technology， this paper analyzes the application of safety production artificial intelligence based on big data， and puts forward the construction direction of safety production artificial intelligence， hoping to bring reference to relevant staff.

Key Words： Big data; Artificial intelligence; Safe production; Information technology; Production management

對于现代企业而言，保证生产安全性、高效性、环保性和经济性是推动企业可持续发展的必要前提，也是保证企业正常经营的基础条件。为提高生产水平，新型材料、设备以及生产技术不断涌现，生产管理难度逐步加大，而且生产领域的安全风险持续增加。在传统安全生产管理模式无法满足现实需求的情况下，适时引入先进科学技术至关重要。

1人工智能托底安全生产的可行性分析

在信息技术与生产生活深度融合的当下，以人工智能保障安全生产并不是空想，这一技术的有效应用将会大幅提升安全生产管理的智能性，可为构建智慧化生产管控模式奠定基础。大数据时代，安全生产的管理诉求已经不再局限于数据安全管理，构建安全管理感知维度分析模型，利用深度学习强调管理决策精细化发展，实现智慧管控与智能化管理转型才是重点[1]。以人工智能托底安全生产，可以满足上述诉求，将消除安全生产管理领域的人为干扰，可切实提升安全生产质效。

从现实角度来看，现有的生产安全管控系统并不足以满足实际需求，融入更多的先进技术成为必然，而大数据与人工智能无疑是最合适的。当前，政府给出的指导意见也加大了人工智能托底安全生产的可行性[2]。国务院国资委制定的《落实<全国安全生产专项整治三年行动计划>实施方案》以及工业和信息化部印发的《关于进一步加强工业行业安全生产管理的指导意见》均对加大安全技术改造与安全生产管理转型提出了明确指导;着力打造智慧安全城市、构建安全生产治理新格局，推进“互联网+安全生产”，强调大数据、人工智能等高新技术综合利用成为重点。所以，利用人工智能技术强化安全生产，是符合时代发展与宏观环境要求的可行性、必要性举措。

2大数据背景下人工智能在安全生产保障中的应用

从安全生产的角度来看，大数据在其中发挥着重要作用，数据全面采集与应用让安全生产管理的客观性、针对性和时效性都得以提升，为全面优化安全生产模式提供了技术支持[3]。事实上，人工智能在安全生产保障中的应用，就是创新安全生产管理领域的信息处理技术，基于人工智能为海量数据的高质、高效处理作为支撑，最终使安全生产在高新技术的加持下得以实现。目前，大数据以及人工智能技术在制造业、石油化工、采矿业等工业生产领域的安全生产管理中应用广泛。在安全生产中，人工智能主要发挥智能管控价值，既可以为人工管理作补充，又能在一定程度上替代人工[4]。

大数据背景之下，人工智能在安全生产保障中的主要应用模型分为以下3种：（1）人工智能验证模型。主要用于保障安全生产管理中的培训考核业务;基于“视觉识别核心技术+在线考试系统+员工信息数据库”联动强调实现人员安全生产能力、行为、成果的智能化监管，基于信息技术实现了全过程追踪，为强调安全生产的人员管理质效提供保障。（2）物体智能识别模型。在这一模型中被识别的物体与企业的生产内容以及安全生产管理需求有关;以采矿业为例，该行业基于“物联网+视觉识别”的技术组合，实现矿井车辆的智能识别和管控，为保证车辆下井作业安全奠定了坚实基础[5]。（3）环境智能检测模型，大多数生产现场都有着较为复杂的环境，要求入场人员遵守规定并具有专业知识储备，但即便如此也难以避免误入最终引发安全事故;因此，基于人工智能构建环境检查模型，可实现施工现场环境的实时化、全面化监控，可实现现场防控的精准分级并且就有LED大屏显示和收集信息推送，为现场作业人员提供最新信息，帮助他们提前做好安全生产准备。

3基于大数据的安全生产人工智能建设要点

为保证大数据与人工智能在安全生产领域的应用实效性，强调技术的有机结合与深入落实，相关工作人员需要强调基于大数据的安全生产人工智能平台建设，结合实践经验与现实需求完成前期规划，并逐步确立人工智能建设的方向和目标。

3.1建设规划

在建设基于大数据的安全生产人工智能平台前，相关工作人员必须明确人工智能的现实需求和要求。从当前情况来看，基于大数据的安全生产人工智能建设的根本目的，是基于先进技术弥补原有生产安全管控系统的不足，推进人工化管理向智能化管理转型，实现全方位、立体化、持续化、动态化的安全生产管理，夯实智慧生产发展基础[6]。在此情况下，要求基于人工智能与安全生产管理深度融合，需要实现“大数据+人工智能+互联网”的融合应用，强调基于大数据的安全生产人工智能建设规划的合理性和实用性。基于此，技术人员需要在基于大数据的安全生产人工智能平台建设规划阶段，关注的要点有以下几点。

3.1.1实现一体化管理

基于大数据的安全生产人工智能平台的建设和使用，代表着安全生产信息化技术的创新，能推动生产管理信息化、标准化发展。在实际作业环节，基于大数据的安全生产人工智能建设思路是实现人机环管，以“人工+智能”的组合形式实现全方位的安全生产管控，力图消除管理死角，建设安全管理闭环，在平台中实现人员、行为、技术、设备、现场安全性的一体化管控。

建设基于大数据的安全生产人工智能平台时，必须强调平台的信息处理和运用能力，确保平台运行紧紧围绕核心——安全生产数据。在安全生产管理环节，借助于基于大数据的安全生产人工智能平台，可实现智慧场景搭建与安全数据治理，并通过人工智能与大数据技术支持保证数据服务有效性。需要注意的是，安全生产人工智能平台中的数据，不仅包括安全生产信息，还应包括同行案例、专家案例、安全业务数据、员工设备信息等多元化信息;通过深挖上述信息，平台可完成深层次的智能化分析，从而基于安全管理全景视图描绘，展现安全生产的动态轨迹，最终达成一体化管控目标[7]。

3.1.2强调合理合法

对于基于大数据的安全生产人工智能平台建设单位而言，保证系统平台框架、功能以及内容设计与规划的合理性，确保平台建设遵守相关法律法规至关重要。在实践中，平台设计人员必须充分践行可扩展性、规范性、高兼容性以及实用性原则，做好整体设计与细节把控，确保系统平台得以安全规范地运行，具有实用性和植入性价值。同时，基于大数据的安全生产人工智能平台的建设人员，还必须深入研究安全生产的相关法律、条例以及政府指导意见，明确相关的国家以及行业标准，提出规范合理的安全生产信息化建设方案。

3.2建设目标

基于大数据的安全生产人工智能建设，需要以明确的方向和目标为指引，并在实际应用环节不断结合实践做出适当调整，使人工智能平台的实用性、适用性价值不断提升。从现实角度来看，基于大数据的安全生产人工智能建设方向与目标应该包括以下两方面。

一方面，全面管控与自动化业务。基于大数据的安全生产人工智能建设，必须保证安全生产管理的全面性，强调多维度、多角度的全闭环管理，从资金、人员、救援、培训、绩效、技术、设备等多方面着手打造综合性、系统性管理平台，并利用人工智能的客观性、实时性优势保证安全管控的持续性。当然，建设时也需要基于“数字化业务规则+个性化业务处理算法”保证安全管理的自动化、精准化;还应该通过异常行为分析、智能識别、深度学习等技术的融合应用实现实时监控与自动管理[8]。

另一方面，数据化与高效化管理。人工智能平台必须具备深度处理安全业务数据的能力，需实现多维一体化数据分析格局，并强调数据业务处理的规范化、高效化。同时，基于大数据的安全生产人工智能还应提供动态监管、移动应用以及离线应用功能，保证安全管理人员可随时随地使用该系统。

4结语

综上所述，基于大数据和人工智能保障生产安全十分可行，技术人员需要利用基于大数据的安全生产人工智逐步打造智慧化安全生产管理模式。在实践工作当中，人们需要以辅助和替代人工为目标，开展基于大数据的安全生产人工智能平台规划与建设，强调业务处理的自主性，凸显数据信息价值并以此为基础实现安全生产的高效化、规范化、全面化管控。

参考文献

[1] 马鹏飞，郭德龙，许文年，陈新，谢渊.大数据技术与人工智能在城市地下综合管廊中应用：回溯、挑战及展望[J/OL].水利水电技术（中英文）：1-17[2022-01-06].https：//    www.kns.cnki.net/kcms/detail/10.1746.TV.20211227.1743.006.html.

[2] 谢志虎，马振洲.基于“大数据+人工智能+物联网设备”侦办食品药品案件的探索[J].网络安全技术与应用，2021（12）：154-156.

[3] 张爱玲，程程.汇聚智慧力量 护航高质量发展——2021年全国两会代表委员热议安全生产和应急管理工作[J].中国安全生产，2021，16（03）：10-27.

[4] 本刊记者.信息技术驱动 创新成果尽显——2018中国石油石化行业互联网+安全生产与应急技术交流会小记[J].中国应急管理，2018（10）：55.

[5] 张晓羽.电子信息工程技术背景下安全生产与监控发展趋势分析——评《安全信息工程：以煤矿和交通安全监控为例》[J].中国安全科学学报，2020，30（9）：213.

[6] 高煜.我国经济高质量发展中人工智能与制造业深度融合的智能化模式选择[J].西北大学学报：哲学社会科学版，2019，49（5）：28-35.

[7] 毕东月.基于三维可视化技术的典型生产安全事故防控与应急处置场景设计与实现[J].中国安全生產科学技术，2021，17（10）：165-171.

[8] 陈秋霖，许多，周羿.人口老龄化背景下人工智能的劳动力替代效应——基于跨国面板数据和中国省级面板数据的分析[J].中国人口科学，2018（6）：30-42，126-127.