企業(yè)安全管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動(dòng)往往伴隨著具體的管理業(yè)務(wù)需求，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的具體工作必須在具體的內(nèi)外驅(qū)動(dòng)下進(jìn)行。企業(yè)不會(huì)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型而轉(zhuǎn)型。目的是利用數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展成果，在具體的安全管理業(yè)務(wù)實(shí)踐中利用數(shù)據(jù)技術(shù)，解決安全生產(chǎn)管理的實(shí)際難點(diǎn)。對(duì)于不同的行業(yè)，每個(gè)行業(yè)的安全管理難點(diǎn)不同，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決的具體問題類型也不同。

　　1、安全基礎(chǔ)數(shù)據(jù)共享

　　企業(yè)安全管理有許多業(yè)務(wù)流程和管理規(guī)定，通常需要企業(yè)多個(gè)業(yè)務(wù)部門和安全控制設(shè)備收集的數(shù)據(jù)。

　　如果企業(yè)的管理數(shù)據(jù)和信息在位置分布上非常分散，就很難充分利用企業(yè)管理積累的數(shù)據(jù)資源，并將其應(yīng)用于有效的安全管理決策和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，從而無法向前移動(dòng)安全生產(chǎn)通行證。

　　解決企業(yè)安全基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息共享問題是企業(yè)安全管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要作用。

　　一般來說，實(shí)現(xiàn)的具體方法是建立統(tǒng)一的公司級(jí)安全管理數(shù)據(jù)資源技術(shù)基礎(chǔ)，集中整合企業(yè)數(shù)據(jù)資源。典型的安全管理數(shù)據(jù)資源技術(shù)基礎(chǔ)形式，如安全數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、安全基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中間平臺(tái)等。

　　分析和共享安全數(shù)據(jù)。在物理層面，可以通過前端系統(tǒng)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如各部門、各種設(shè)備、攝像頭、傳感器等，進(jìn)行深度數(shù)據(jù)收集和集成，獲取安全預(yù)警信息，及時(shí)規(guī)避安全風(fēng)險(xiǎn)；

　　同時(shí)，在邏輯層面，可以打破企業(yè)不同業(yè)務(wù)部門之間的“信息墻”，促進(jìn)數(shù)據(jù)信息資源、安全管理數(shù)據(jù)共享、任務(wù)合作和創(chuàng)新管理，消除各級(jí)、部門、職能組織之間的隱患。

　　2.安全生產(chǎn)管理決策

　　企業(yè)安全生產(chǎn)管理經(jīng)營活動(dòng)中存在許多重要的管理決策問題。

　　如安全生產(chǎn)體系建設(shè)、安全風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)分布、安全防控措施落實(shí)、安全管理主體責(zé)任落實(shí)、安全生產(chǎn)投資是否到位、全體員工安全培訓(xùn)教育考核結(jié)果、安全基礎(chǔ)設(shè)備建設(shè)等...

　　為了保證科學(xué)合理的安全管理決策結(jié)果，必須依靠大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)來輔助決策。

　　為了提高安全管理人員對(duì)數(shù)據(jù)資源的綜合計(jì)算和分析能力，成熟的數(shù)字企業(yè)不僅要保證數(shù)據(jù)的完整性和可獲得性，還要提供更可靠的數(shù)據(jù)分析工具和數(shù)據(jù)管理手段。

　　可以搭建具有互動(dòng)分析能力的企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，提供相關(guān)、篩選、排序、總結(jié)、透視、挖掘、采集、合并等常見的統(tǒng)計(jì)分析功能。以及聚類分析、相關(guān)分析、時(shí)序分析、回歸分析、規(guī)則挖掘、路徑分析等安全基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘算法模型。

　　安全管理大數(shù)據(jù)可視化也是安全管理決策的常見技術(shù)功能，可以實(shí)時(shí)直觀地獲取相關(guān)的安全技術(shù)參數(shù)，及時(shí)為管理者提供決策依據(jù)。

　　3.安全管理需求匹配

　　安全管理需求匹配問題主要發(fā)生在安全培訓(xùn)業(yè)務(wù)場景中。

　　在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)經(jīng)濟(jì)形式中，企業(yè)用戶規(guī)模和服務(wù)組織非常大，傳統(tǒng)方式難以開展有效、準(zhǔn)確的服務(wù)，如企業(yè)安全培訓(xùn)教育、過去的線下培訓(xùn)，無論老師說什么主題，公司都會(huì)統(tǒng)一組織聽，企業(yè)崗位復(fù)雜，不可避免地形成形式主義。

　　基于偏好的智能推薦算法可以實(shí)現(xiàn)數(shù)字安全培訓(xùn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)“人-課”或“崗位-課程”的匹配。

　　在傳統(tǒng)的線下安全培訓(xùn)場景中，學(xué)生被動(dòng)學(xué)習(xí)，聽崗位與課程不匹配；在數(shù)字安全培訓(xùn)中，學(xué)生積極學(xué)習(xí)，系統(tǒng)推送適合自己崗位的課程。

　　大量背景大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)過程、學(xué)習(xí)課程、學(xué)時(shí)、學(xué)分、學(xué)習(xí)時(shí)間、人臉識(shí)別、模型測試記錄、答案數(shù)量、同一問題錯(cuò)誤率、答案正確率、考試成績等。，這些都是學(xué)生與平臺(tái)數(shù)字互動(dòng)的重要數(shù)據(jù)信息，為企業(yè)安全管理部門和人事管理部門對(duì)人員崗位的二次定義提供了重要的參考數(shù)據(jù)。

　　當(dāng)學(xué)生與系統(tǒng)長期數(shù)字互動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)可以通過智能推薦算法模型自動(dòng)匹配學(xué)生和培訓(xùn)平臺(tái)，通過行為觸發(fā)的數(shù)據(jù)服務(wù)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)準(zhǔn)確滿足學(xué)生“長尾”的崗位培訓(xùn)需求。

　　4.工作環(huán)境異常檢測

　　異常檢測本質(zhì)上屬于企業(yè)生產(chǎn)區(qū)域系統(tǒng)自動(dòng)分類的業(yè)務(wù)場景。

　　從安全管理的具體實(shí)現(xiàn)方法來看，是基于國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、安全評(píng)價(jià)指標(biāo)、安全管理要求或數(shù)據(jù)模型的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)參考，將安全管理目標(biāo)的核心區(qū)域?qū)傩苑譃檎：彤惓煞N基本類型。

　　異常檢測廣泛應(yīng)用于氣體檢測、壓力檢測、溫濕度檢測、液位監(jiān)測等企業(yè)安全生產(chǎn)場景；

　　異常檢測應(yīng)用主要是監(jiān)測和檢測設(shè)備和環(huán)境的工作狀態(tài)，判斷設(shè)備是否存在故障、泄漏、故障和停機(jī)隱患；現(xiàn)在是實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)了解工作環(huán)境質(zhì)量，確保工作環(huán)境安全。

　　異常檢測應(yīng)用于礦山、危險(xiǎn)化學(xué)品企業(yè)、金屬冶煉、建筑、倉儲(chǔ)、有限空間等各行各業(yè)的生產(chǎn)場景。

　　5.人工智能安全預(yù)警

　　人工智能安全預(yù)警是指將數(shù)字能力應(yīng)用于“類機(jī)器人”場景，將人工智能算法與各種硬件終端相結(jié)合，取代傳統(tǒng)的人工操作，提供智能、自動(dòng)的安全管理能力或安全服務(wù)能力。

　　人工智能安全預(yù)警的本質(zhì)是以數(shù)字形式編碼人類的知識(shí)和智慧，模擬人類的日常操作活動(dòng)，并基于數(shù)字先進(jìn)的技術(shù)應(yīng)用場景。

　　為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)安全風(fēng)險(xiǎn)，確保企業(yè)安全生產(chǎn)，降低企業(yè)安全管理和運(yùn)營成本，應(yīng)用數(shù)字安全預(yù)警。例如，在企業(yè)工業(yè)制造場景中，安裝智能數(shù)據(jù)分析、頭盔識(shí)別、吸煙提醒、明火煙霧報(bào)警等。

　　除工業(yè)領(lǐng)域外，人們對(duì)人工智能安全預(yù)警的業(yè)務(wù)需求也體現(xiàn)在消防安全場景的智能服務(wù)上。

　　例如，在倉庫、大型購物中心、加油站等場景中，一旦與人工智能技術(shù)相結(jié)合，就可以為企業(yè)提供個(gè)性化、方便的安全管理服務(wù)。

　　各生產(chǎn)行業(yè)智能安全管理、智能終端提醒的應(yīng)用也非常廣泛，大大提高了企業(yè)的安全管理效率，及時(shí)發(fā)現(xiàn)了安全風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)消除了安全風(fēng)險(xiǎn)，降低了企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的安全風(fēng)險(xiǎn)。在各行各業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中，逐步普及人工智能安全預(yù)警，使企業(yè)安全管理，提高企業(yè)安全管理效率，降低安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定，具有積極的社會(huì)效益。