大數據技術在企業安全生產預警系統中的運用分析

李金，梁奎，王靖

中冶賽迪重慶信息技術有限公司智能制造事業部，重慶，401122

0 引言

基于新時代發展背景下，鋼鐵企業在創新發展階段所面臨的問題較多，關系到企業在行業市場中的發展地位，需引起企業管理層重視，通過提升自身的綜合能力、競爭能力等創造巨大的綜合效益。其中，安全生產就是一項極其關鍵的工作，建議企業從此方面入手，多角度地探析項目實施成效，樹立安全發展理念，應用大數據技術創建安全生產預警系統，對各類風險精準預警、防控，消除安全隱患，避免引發安全事故，有效推動企業穩定發展。

1 安全預警系統概述

企業安全生產預警系統，主要是能夠對企業安全生產狀態各項指標進行全面性辨識，真實反映出安全生產實際情況，做好安全隱患及風險排查、管控工作。其中，必不可少的基礎條件是安全生產預警指數，是反映企業及事故特征的影響指標，可通過數據統計、建模、計算、分析等反映企業某階段生產安全狀態數值，并在安全事故發生前具備相應的解決措施與方案，杜絕安全事故持續發生[1]。同時，定量化表示企業生產安全狀態，根據安全生產預警信息提示及分析，發揮較強的預警作用，為企業及工作人員提供重要的參考學習，實時掌控事態發展情況，降低安全事故發生率，避免在此方面產生嚴重后果，并形成預警能力較強的安全生產系統，確保各項工作有序實施。

此外，關于企業安全生產預警系統的構建，主要考慮企業實際生產的狀態及各項指標的標準性，通過多角度的分析與探究，能準確選擇相應的監控措施、管理方法等，并在生產階段做好安全排查工作，避免常規性的問題持續發生[2]。在此基礎上，企業管理層也應高度重視，把工作重心落在實際方面，定量化地處理企業生產安全的各種狀態，保證生產預警信息能夠第一時間發布，發揮提醒作用的同時，還有利于各部門工作人員深層次地探究與處理，做好隱藏風險的挖掘工作，并提出針對性的解決措施，也能為企業良好發展帶來巨大影響。

2 企業安全生產預警系統應用的重要性

基于新時代發展背景下，我國各領域均對鋼鐵企業的發展形勢特別關注，主要是此類企業綜合實力的提升，會對眾多領域的良好發展產生不同程度的影響，鋼鐵企業自身需能發揮重要的職責作用，主動實施該領域的各項機制與制度，在創新中對安全生產管理工作進行特別處理，必須建立標準化的管理體系，隨著安全生產工作開展，能把該體系貫徹落實，既能發揮較強的約束、監管作用，又能為實踐作業有序實施提供有利條件，進一步完善體系內容[3]。并把各部門的工作內容與職責細致劃分，依據風險分級提出相應的管控要求，做好風險排查、問題治理體系的建設，是消除安全隱患、避免發生安全事故的關鍵條件。

從安全生產作業方面探究，通過對預警系統的創建與合理應用，也能為現場工作人員生命安全提供良好的基礎保障，考慮鋼鐵企業生產項目及具體要求有明顯差異性，還需在實踐階段就對各項問題深層次地探究，先依據工作崗位及職責配置相應的負責人，利于各部門的交流與互動[4]；其次，依據全程化、標準化要求進一步完善體系內容，在安全隱患排查階段就能做好預防及處理工作，也能突出安全預警系統重要作用；最后，做好細節處理工作，要求監管部門能對此引起重視，要對企業安全生產環節中所存在的各類風險問題細致分析，做好風險評估工作，提前編制預警措施，有效規避風險的同時，還能整改安全生產階段的隱患措施，在根源上處理安全事故[5]。

例如：按照安全生產預警模型的計算維度做好事故隱患評估工作，主要內容包括事故隱患、安全教育培訓、應急演練、生產安全事故等預警指標。

事故隱患評估：主要對事故隱患信息進行定量化的表示，一旦失控就會產生不同后果。對此，還需結合表1中的具體分值展開探究，具體內容如下所示：

表1 事故隱患信息定量化計算分值

把所得出的對應分值數據代入I1=A/A1+A2+A3(A1a1+A2a2+A3a3)中，掌握基本隱患數量與實際隱患發現數量的比值對系統的影響。

隱患等級：主要分為一般隱患和重大隱患，通過對事故隱患信息定量化分值的分析，能夠對隱患等級具體分析，具體對應分值如表2所示：

表2 隱患等級計算分值

把所得出的對應分值數據帶入I2=B1b1+ B2b2中，掌握隱患等級。

隱患整改：根據隱患等級計算分值考慮隱患整改率不同，影響程度也有一定的差異性，在隱患整改方面結合其對應分值合理分析，如表3所示：

表3 隱患整改計算分值

把所得出的對應分值數據帶入到I3=B1b1Cn1+B2b2Cn2中，掌握隱患整改成效。

教育培訓等級：根據隱患整改成效創設不同教育培訓等級，其對應分值如表4所示：

表4 教育培訓等級計算分值

把所得出的對應分值數據帶入到I4=D1d1+D2d2+D3d3中，掌握不同教育培訓等級的對應分值。

教育培訓時間：依據教育培訓等級設置培訓時間，主要是對新員工進行崗前培訓或轉崗復崗人員等再教育工作，控制良好的培訓時間或企業計劃培訓時間，具體對應分值如表5所示：

表5 教育培訓時間計算分值

把所得出的對應分值數據帶入I5=D1d1en1+D2d2en2+D3d3en3中，結合具體對應分值控制教育培訓時間。

應急演練級別：按照公司級、車間＜部門、分廠＞級、班組級完成相應的應急演練工作，其對應分值如表6所示：

表6 應急演練級別計算分值

把所得出的對應分值數據帶入I6=F1f1+F2f2+ F3f3中，結合具體對應分值掌握應急演練級別。

應急演練影響：通過應急演練工作的開展，能強化人員職責意識與專業能力，為各項實踐工作有序實施奠定良好基礎。其所對應的具體分值如表7所示：

表7 應急演練影響計算分值

把所得出的對應分值數據帶入到I7=F1f1e1+F2f2e2+F3f3e3中，結合具體對應分值掌握應急演練影響程度。

生產安全事故指標：對事故隱患等級、整改等內容綜合探究，能了解到生產安全事故指標包括死亡、重傷、輕傷等若干指標，具體對應分值如表8所示：

表8 生產安全事故指標計算分值

把所得出的對應分值數據帶入I8=G1g1+G2g2+G3g3+G4g4+G5g5中，結合具體對應分值掌握生產安全事故指標。

3 大數據技術在企業安全生產預警系統中的運用

3.1 大數據采集技術

在以往發展階段，大部分企業單一化地應用人工收集方式完成安全數據采集工作，不僅工作效率無法提升，還在實踐階段受人為因素影響而引發問題，數據完整性、精準性缺乏保障，重要決策制定與戰略實施不具備良好的基礎條件，成為阻礙企業安全生產、創新發展的主要原因之一[6]。對此，也許企業能從新時代發展背景下，詳細考慮自身綜合實力，借助科技力量改變發展現狀，考慮大數據技術優勢與特點，能在實踐中對常規問題細致處理，擴大大數據技術的應用范疇，在各項工作環節中均發揮著良好成效。

此外，通過對大數據技術的合理應用，能創建智能化、功能化的管理平臺，保證每項工作都能在平臺內有序實施，在實踐階段把具體信息數據詳細記錄，解決以往數據片面問題。考慮時間差錯對信息數據準確性、真實性的影響，建議從安全生產預警指數設置方面入手，工作人員只需根據具體的指標進行嚴謹管控，既能保證各類信息數據合理地應用在安全生產環節中，又能準確地錄入各項信息數據，由系統完成信息數據計算工作，即只需把具體的數據代入到公式中，就能獲取相應的預警指數[7]。尤其是企業發展規模逐漸擴大時，信息數據錄入、儲存、應用、管理等均是急需解決的問題，通過大數據技術運用，能在具體的工作環節中解決各項問題，降低投資成本與人力，工作人員有更多的時間與精力探究隱患產生的原因，為企業安全生產做好基礎工作。

例如：關于安全系統模塊的建設，還需考慮大數據采集技術及系統功能，建議借助大數據系統完成隱患信息的自動采集工作，并劃分為廠部、工序、車間、班組，能對隱患產生進行精確跟蹤。再加上各類數據的持續積累，能發現隱患所產生的具體區域，第一時間提醒管理人員及時管控，強化員工安全意識，降低安全事故發生率。在此基礎上，與智能化手段綜合應用，如視頻監控、大數據分析等，均可自動識別員工危險行為，自動完成對危險區域闖入、交通違章等數據的采集工作，為各項措施實施提供參考依據。

3.2 大數據挖掘技術

為確保鋼鐵企業各項生產工作有序實施，還需在安全生產階段中應用大數據挖掘技術，重點分析企業在經營過程會產生大量的信息數據，能在安全生產階段對各環節中所產生的信息數據詳細記錄，既是安全生產評估需要的重要數據，又能做好風險管控、隱患消除工作，有效規避各項風險發生，并在根本上解決常規問題，即只需根據具體的信息數據，就能真實地反映出企業安全生產的實際狀況，依據安全指數數據，制定相應的管控措施。再加上技術隊伍對大數據挖掘技術的規范應用，能深度挖掘安全生產環境中的隱藏數據，如果作業環節中存在安全隱患，預警系統會第一時間發出警報，各部門只需根據警報內容針對自身負責內容綜合探析，及時處理安全問題，解決后解除警報，為后續工作順利實施提供有利條件，強化鋼鐵企業綜合實力。

例如：結合上述各項數據分析，在大數據技術應用過程中，按照企業安全生產預警狀態進行劃分，主要包括4個等級（表9），分別為安全、注意、警告、危險，依據預警閥值生成預警報告，在實施階段發揮大數據挖掘技術應用價值，具體數據見表9。

表9 生產預警狀態劃分

針對實施階段所產生的數據分析，能掌握隱患頻發點分布情況，有針對性地制定管控措施，尤其是在井下作業時對人員違章行為的監控與跟蹤，第一時間獲取預警信息，降低因人為因素影響所發生的安全事故發生率。或者是對隱患整改期限（下一周/下一個月）即將超期、資質證書即將超期、應急演練到周期還未執行、培訓計劃到期未執行等安全生產指數的預測，及時推送給管理人員，保證管理人員能依據相關管控措施規范執行，明顯降低安全生產指數值，始終將企業安全生產指數控制在安全范疇內。

此外，數據挖掘技術有效應用能提高安全預警系統的預警能力，在安全隱患排查階段就能處理人為因素影響所產生的主觀性問題，并把隱患數據進行收集、分析、深度挖掘等，規避各項風險，企業生產方式得到良好創新，嚴把產品質量關的同時，還能提高產品合格率、生產效率等，保證企業在行業市場的創新發展中凸顯自身綜合實力[8]。在此基礎上，創造經濟效益，編制完善的生產計劃、實施策略，應用大數據技術改變生產及發展現場，強調現場作業安全性。

4 結語

為促進我國現代化鋼鐵企業穩定發展，在出臺各項政策與機制的同時，還應加大投資力度，引導各企業或個體積極投資，保證鋼鐵企業安全生產的基礎條件充足，實施成效與預期目標一致。同時，大數據技術能在內部發展中發揮重要作用，在全面性監管的過程中對常規化問題進行細致處理，各項政策與機制也能有效落實，經采集技術與挖掘技術的綜合應用，顯著提升鋼鐵企業技術水平，各項工作開展均能在預警系統監管下規范作業，消除安全隱患，準確評估各類風險，避免安全事故發生。