智能安全作業管控系統設計思路與功能研究

［摘 要］工業生產中安全始終是首要考慮的因素，傳統的安全管控方式依賴于人工監控和操作，效率低下且存在諸多不確定性。為此，智能安全作業管控系統應運而生，通過集成先進的傳感器技術、大數據分析和人工智能算法，實現對作業環境的實時監控、預警和智能決策。文章闡述了智能安全作業管控系統的重要性，對其大數據分析流程進行了介紹。通過分析系統需求，提出設計系統總體架構的思路，探討如何構建系統的主要功能模塊，以期為相關作業工作的安全推進提供有力支持。

［關鍵詞］智能安全；作業管控；系統設計；功能研究

［中圖分類號］TV743 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）05–0176–03

1 智能安全作業管控系統的重要性

1.1 提高安全性

智能安全作業管控系統在當今工業和商業環境中扮演著至關重要的角色。其通過集成先進的技術和算法，能夠實時監控作業環境中的多種安全參數，如溫度、壓力、環境信息等，以確保作業場所的安全和效率[1]。在這一背景下，提高安全性成為智能安全作業管控系統最核心的優勢之一。智能安全作業管控系統能夠全周期不間斷地監控作業場所的各種安全隱患。通過部署各種傳感器，系統能夠實時收集溫度、壓力、環境信息等關鍵數據，這些數據對于預測和預防潛在的安全風險至關重要，通過集成先進的報警系統，一旦檢測到任何異常參數，系統會立即通過聲光報警、短信或電子郵件等方式通知相關人員。這種快速反應不僅能夠防止事故的發生，還能最大限度地減少事故的影響。

1.2 提升效率

在傳統的作業管理模式中，人為監控通常易受主觀因素的影響，如疲勞、疏忽或判斷失誤，這些都會導致嚴重的后果。而智能安全作業管控系統的引入，通過精確的數據分析和實時監控，可有效消除潛在的風險。此外，智能安全作業管控系統通過提高作業流程的自動化程度，極大地提升了工作效率[2]，在許多工業流程中，一些重復性高、風險大的任務可完全交由其來完成。這不僅減少了人力資源的需求，也提高了作業的準確性和效率。

智能安全作業管控系統還可通過數據分析和預測，為管理層提供決策支持。系統可收集和分析大量的作業數據，幫助管理層更好地理解作業流程中的瓶頸和潛在風險，從而做出更合理的資源分配和風險控制決策。這種數據驅動的決策方式，相較于傳統的經驗判斷，更加科學和高效。

1.3 數據驅動決策

智能安全作業管控系統能夠實時收集并分析作業數據，從而及時發現并解決作業過程中的問題。在傳統的作業管理中，管理者通常依賴于人工收集和分析數據，這種方式不僅效率低下，而且容易出現誤差。而智能安全作業管控系統則能夠自動收集數據，并通過先進的數據分析技術，快速準確地識別出作業過程中的問題和風險，從而為管理者提供有力的決策支持，提高作業安全性。

通過對作業數據的實時監控和分析，系統能夠及時發現作業過程中的安全隱患，并采取措施進行防范和處理。同時，通過對作業數據的全面分析和挖掘，系統可幫助企業發現新的商業機會，優化資源配置，提高決策效率，從而提升企業的整體運營水平，降低作業事故的發生率，保障員工的安全和健康。

2 智能安全作業管控系統中作業環境危險點大數據分析流程

2.1 數據采集

作業空間內環境復雜、設備密集、人員較多，會存在較大的安全風險。為了降低這些風險，智能安全作業管控系統中的大數據分析技術在作業空間安全管理中發揮了重要的作用。通過對作業現場的各種傳感器、監控設備等進行實時監測，收集大量的作業數據，如溫度、濕度、環境信息、設備狀態等，可為管理者提供有力的決策支持，具體體現如下：①實時監測可幫助管理者了解作業空間內的環境狀況。通過傳感器和監控設備，可實時采集到空氣質量、溫度、濕度等關鍵參數，這些參數對于評估作業環境的安全性和適宜性至關重要。通過實時監測這些參數，管理者可及時采取措施，確保作業環境的安全。②實時監測可幫助管理者了解設備的運行狀況。作業空間內的設備通常需要長時間運轉，因此設備的故障和異常情況可能在較長一段時間內不被發現。通過監控設備的狀態，分析設備運行參數管理者可及時發現設備的異常情況，提前采取維修措施，避免因設備故障導致的安全事故。③實時監測可幫助管理者了解作業人員的行為。在作業空間作業過程中，作業人員的行為可能會對作業環境產生影響。通過對作業人員的活動范圍、操作時間等進行實時監測，收集現場作業數據，管理者可了解作業人員是否存在違規操作、疲勞過度等問題，從而及時采取干預措施，降低安全風險。

2.2 特征提取

通過對預處理后的數據進行特征提取，可有效地識別出與作業安全密切相關的的關鍵特征，從而為預防和控制事故提供有力的支持。一方面，異常溫度是作業空間中一個非常重要的特征。在實際操作過程中，由于設備運行、人員活動等因素的影響，作業空間內的溫度可能會出現異常波動。這些異常溫度可能表明存在潛在的安全隱患，如設備過熱、熱量積累等。通過對這些異常溫度進行實時監測和分析，可及時發現潛在的危險因素，從而采取相應的措施降低事故風險。另一方面，高濃度有害氣體也是影響作業安全的關鍵特征之一。在作業空間內，由于設備磨損、化學反應等原因，可能會產生一些有害氣體，如一氧化碳、氮氣等。當這些氣體的濃度超過一定范圍時，會對作業人員的健康造成嚴重威脅。因此，對高濃度有害氣體的檢測和監測顯得尤為重要。通過對這些有害氣體的特征進行提取和分析，可為作業人員提供有效的防護措施，降低事故發生的風險。

2.3 預警與決策支持

預警與決策支持是一種基于大數據技術的智能化解決方案，可在作業環境危險點大數據分析過程中發揮關鍵作用。通過對海量數據的實時采集、處理和分析，預警與決策支持能夠識別出潛在的安全隱患和風險因素，為作業現場提供及時的預警信息，幫助企業制訂相應的應急措施和安全策略，從而降低事故發生的風險，保障作業人員的生命安全和企業的正常運營。一旦發現異常情況或風險因素，會立即發出預警信號，提醒作業人員采取相應的安全措施。此外，預警與決策支持還可根據風險評估結果，為企業提供個性化的安全建議和改進方案。例如，針對某些特定的危險點，系統可推薦更合適的設備配置、操作方法或者安全培訓內容，以增強作業人員的安全意識和技能水平。同時，還可以與其他企業資源管理（ERP）系統、生產管理系統等進行集成，實現信息的無縫傳遞和共享，提高企業的協同作戰能力。

3 智能安全作業管控系統設計思路

3.1 系統需求分析

智能安全作業管控系統需要滿足以下需求：①實時監控。對生產現場進行實時監控，獲取各種安全相關信息。②預警報警。對潛在的安全隱患進行預警，對突發事件進行報警。③數據分析。對監控數據進行實時分析，為決策提供依據。④遠程控制。實現對生產現場的遠程控制，降低安全風險。⑤智能決策。根據數據分析結果，自動生成安全措施，提高應對突發事件的能力。基于上述需求，設計的智能安全作業管控系統總體架構如圖1 所示。

系統主要包括以下幾個部分：①數據采集與傳輸模塊。負責實時采集生產現場的安全相關信息，并通過無線傳輸模塊將數據發送至數據處理與分析模塊。②數據處理與分析模塊。對采集到的數據進行處理與分析，提取有用信息，為預警報警和智能決策提供支持。③預警報警模塊。根據數據分析結果，對潛在的安全隱患進行預警，并對突發事件進行報警。④遠程控制模塊。通過無線通信技術，實現對生產現場的遠程控制。⑤智能決策模塊。根據數據分析結果，自動生成安全措施，提高應對突發事件的能力。

3.2 系統構成

智能安全作業管控系統的整體設計目標是提供一個可靠、安全且易于使用的解決方案，以滿足對作業環境信息的實時監測需求，除上述5 大模塊外，系統還需要集成語音報警、語音提示功能，這意味著當環境信息超過預設閾值時，用戶可立即聽到報警聲并得到相應的提示信息。同時燈光報警功能也非常重要。一旦檢測到異常環境信息，設備會自動觸發燈光報警，以引起用戶的注意并采取必要的措施。振動報警功能則可在用戶無法察覺到聲音的情況下，通過設備震動的方式提醒用戶注意。

3.3 模塊功能設計

為了實現數據采集與傳輸模塊的功能，需要選擇適合的傳感器，以實時監測生產現場的關鍵安全信息。傳感器在生產現場需要合理布置，CRA6rLEtGRApP5qR9qtCSg==并考慮監測范圍和精度要求，以確保其能夠準確捕捉到所需數據。接著需要設計并實現數據采集卡，該卡能夠將傳感器采集到的模擬信號轉換成數字信號。這一轉換過程需要高精度的信號處理電路，包括濾波、放大和模數轉換等步驟，以確保數字信號的準確性和可靠性。在數據傳輸方面需要選擇適當的無線傳輸模塊，并根據數據傳輸的需求進行配置。這一模塊需要能夠與數據采集卡穩定通信，并滿足數據傳輸的速度和可靠性要求。

對于預警報警模塊，首先需要對生產現場的安全標準和法規進行深入研究，以確保預警規則的合法性和有效性。同時，通過與現場操作人員和管理層的溝通，了解其對安全預警的具體需求。在此基礎上，收集生產現場的歷史事故數據、操作數據和環境數據等，結合安全標準和歷史數據分析，制訂一系列預警規則。這些規則可以是基于閾值的（如溫度、壓力等超過安全范圍），也可以是基于模式識別的（如異常行為模式）。利用傳感器等設備實時監控生產現場的數據，對收集到的實時數據進行分析，并與預警規則進行比對。當數據分析結果觸發預警規則時，系統判定存在安全隱患。選擇適合的遠程通信技術，如短信、電子郵件、移動應用推送等，構建包含預警詳情的信息，并通過選定的通信技術發送給相關人員。在安全的環境下模擬各種預警情況，測試系統的響應和準確性，并收集使用者的反饋，對預警規則和系統功能進行優化。對操作人員進行系統操作培訓，確保能夠正確使用預警報警系統，然后再將系統部署到生產現場，開始正式運行。

遠程控制模塊指令生成涉及對預警報警信息和智能決策結果的綜合分析。預警報警信息通常來源于生產現場的傳感器和監測系統，其能夠實時捕捉到生產過程中的異常情況。智能決策結果則是由集成了先進算法的決策支持系統生成，這些算法能夠基于歷史數據和實時信息，進行快速而準確的分析和判斷。在此基礎上，遠程控制指令生成能夠根據這些信息，自動生成相應的控制指令，如調整設備參數、啟動或停止特定流程等，以應對各種突發情況，確保生產過程的連續性和穩定性。遠程控制執行是實現遠程控制指令的關鍵環節。這一環節依賴于先進的無線通信技術，如5G、Wi-Fi6等，其能夠提供高速、低延遲的數據傳輸，確保指令能夠實時、準確地送達生產現場的執行設備。執行設備在接收到指令后，會自動執行相應的操作，如調整生產線的速度、改變機器人的動作等，從而實現對生產現場的遠程控制。這種控制方式不僅提高了生產效率，還極大地增強了生產過程的安全性，因為其可在危險或不便人工操作的環境中自動執行任務。

智能決策模塊的實現是一個綜合性、多步驟的過程，在這一階段，需要深入分析生產現場的安全需求，結合行業標準和歷史經驗，形成一套全面而細致的決策規則庫。這些規則不僅應涵蓋常見的安全風險點，還需考慮生產流程中的特定環節和異常情況。同時，規則制訂過程中還需運用數據分析、風險評估等科學方法，確保規則的科學性和實用性。決策執行是智能決策模塊的關鍵環節。在這一階段，模塊將根據實時收集的生產數據，運用決策規則庫中的規則進行智能分析，自動生成相應的安全措施。這些措施可能包括預警提示、緊急制動、資源調配等多種形式，旨在快速響應突發事件，降低安全風險。

4 結束語

智能安全作業管控系統在工業生產中具有廣泛的應用前景和重要的實踐價值，其通過集成先進的傳感器技術、大數據分析和人工智能算法，實現了對作業環境的實時監控、預警和智能決策。系統的設計不僅滿足了實時監控、預警報警、數據分析、遠程控制等基本需求，還通過智能決策模塊，實現了對突發事件的快速響應和自動化處理。通過深入研究系統的設計思路和功能實現，可為相關領域的實踐提供理論支持和技術指導，推動工業生產向更加安全、高效、智能的方向發展。

參考文獻

[1] 劉云厚，張艷杰，呂強. 變電站作業現場安全智能管控技術研究[J]. 科技與創新，2023（22）：46-48.

[2] 鄧小波. 檢修高危智能管控系統的設計與實現[J]. 南方金屬，2023（6）：48-51.