企業(yè)安全管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動往往伴隨著具體的管理業(yè)務(wù)需求，必須在具體的內(nèi)部和外部驅(qū)動力下開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的具體工作。企業(yè)不會為了數(shù)字化轉(zhuǎn)型而轉(zhuǎn)型。其目的是利用數(shù)據(jù)科技的發(fā)展成果，將數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到具體的安全管理業(yè)務(wù)實(shí)踐中，解決安全生產(chǎn)管理的實(shí)際痛點(diǎn)。對于不同的行業(yè)，每個行業(yè)的安全管理痛點(diǎn)和難點(diǎn)是不同的。因此，解決數(shù)字化轉(zhuǎn)型問題的具體類型也不同。企業(yè)安全生產(chǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型安全生產(chǎn)問題有哪些？

　　1.安全基礎(chǔ)數(shù)據(jù)共享

　　企業(yè)安全管理的許多業(yè)務(wù)流程和管理規(guī)定，通常需要企業(yè)多個業(yè)務(wù)部門和安全管理設(shè)備收集的數(shù)據(jù)。

　　如果企業(yè)管理數(shù)據(jù)和信息的位置分布非常分散，就很難充分利用企業(yè)管理積累的數(shù)據(jù)資源，并將其用于有效的安全管理決策和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，安全生產(chǎn)關(guān)口無法向前推進(jìn)。

　　解決企業(yè)安全基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息共享問題，在企業(yè)安全管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮著非常重要的作用。

　　一般來說，具體的實(shí)現(xiàn)方法是在公司層面建立統(tǒng)一的安全管理數(shù)據(jù)資源技術(shù)基礎(chǔ)，并利用其集中整合企業(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)形式包括安全數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、安全基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中心等。

　　分析和共享安全數(shù)據(jù)。在物理層面，它可以連接各部門、各種設(shè)備、攝像頭、傳感器和其他前端系統(tǒng)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，收集和整合深度數(shù)據(jù)，獲取安全預(yù)警信息，及時規(guī)避安全風(fēng)險(xiǎn)；

　　同時，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)協(xié)調(diào)和創(chuàng)新管理，消除各級、各部門、各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)營活動中存在許多重要的管理決策問題。

　　例如，安全生產(chǎn)體系的建設(shè)、安全風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的分布、安全防控措施的落實(shí)、安全管理主體責(zé)任的落實(shí)、安全生產(chǎn)投資是否到位、安全培訓(xùn)教育評估結(jié)果、安全基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等...

　　要保證安全管理決策的科學(xué)合理，必須依靠大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)來輔助決策。

　　對于成熟的數(shù)字企業(yè)來說，為了提高安全管理人員對數(shù)據(jù)資源的綜合計(jì)算、處理和分析能力，除了保證數(shù)據(jù)的完整性和可獲得性外，還需要提供更可靠的數(shù)據(jù)分析工具和數(shù)據(jù)管理手段。

　　可以構(gòu)建具有互動分析能力的企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，提供常見的統(tǒng)計(jì)分析功能，如相關(guān)性、篩選、排序、匯總、透視、挖掘、采集和合并，以及安全基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘算法模型，如聚類分析、相關(guān)分析、時間分析、回歸分析、規(guī)則挖掘和路徑分析。

　　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、直觀地獲取相關(guān)安全技術(shù)參數(shù)，及時為管理者提供決策依據(jù)。

　　3.安全管理要求匹配

　　安全培訓(xùn)業(yè)務(wù)場景中主要出現(xiàn)安全管理需求匹配問題。

　　在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的商業(yè)形式中，企業(yè)的用戶規(guī)模和服務(wù)機(jī)構(gòu)群體都非常龐大。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、以往的線下培訓(xùn)。無論老師講什么主題，公司都會組織聽力。企業(yè)的工作類型復(fù)雜，不可避免地會形成形式主義。

　　數(shù)字化安全培訓(xùn)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)基于偏好的智能推薦算法，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)生主動學(xué)習(xí)，系統(tǒng)推送適合學(xué)生自己崗位的課程。

　　大量的背景大數(shù)據(jù)實(shí)時記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)過程、學(xué)習(xí)課程、學(xué)時、學(xué)分、學(xué)習(xí)時間段、人臉識別、模型測試記錄、答案數(shù)量、同一問題的錯誤率、答案的準(zhǔn)確性、測試結(jié)果等。它們是學(xué)生與平臺進(jìn)行數(shù)字互動的重要數(shù)據(jù)信息，為企業(yè)安全管理部門和人事管理部門定義人員職位提供了重要的參考數(shù)據(jù)。

　　當(dāng)學(xué)生與系統(tǒng)進(jìn)行長期數(shù)字互動時，系統(tǒng)可以通過智能推薦算法模型實(shí)現(xiàn)學(xué)生與培訓(xùn)平臺的自動匹配，通過動態(tài)系統(tǒng)地滿足學(xué)生“長尾”的在職培訓(xùn)需求，通過行為觸發(fā)的數(shù)據(jù)服務(wù)動態(tài)。

　　4.工作環(huán)境異常檢測

　　本質(zhì)上，異常檢測屬于企業(yè)生產(chǎn)區(qū)域系統(tǒng)自動分類的業(yè)務(wù)場景。

　　從安全管理的具體實(shí)現(xiàn)方法來看，安全管理目標(biāo)的核心區(qū)域?qū)傩苑譃閮煞N基本類型：大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)參考、國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、安全評價(jià)指標(biāo)、安全管理要求或數(shù)據(jù)模型。

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

　　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)備是否發(fā)生故障、泄漏和故障停機(jī)的潛在事故隱患；實(shí)時動態(tài)了解工作環(huán)境質(zhì)量，確保工作環(huán)境安全。

　　在礦山、危險(xiǎn)化學(xué)品企業(yè)、金屬冶煉、建筑施工、倉儲、有限空間等各行各業(yè)的生產(chǎn)場景中應(yīng)用異常檢測。

　　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”的場景，使人工智能算法與各種硬件終端相結(jié)合，提供智能、自動的安全管理能力或安全，而不是傳統(tǒng)的人工操作