智能安全作业管控系统设计思路与功能研究

［摘 要］工业生产中安全始终是首要考虑的因素，传统的安全管控方式依赖于人工监控和操作，效率低下且存在诸多不确定性。为此，智能安全作业管控系统应运而生，通过集成先进的传感器技术、大数据分析和人工智能算法，实现对作业环境的实时监控、预警和智能决策。文章阐述了智能安全作业管控系统的重要性，对其大数据分析流程进行了介绍。通过分析系统需求，提出设计系统总体架构的思路，探讨如何构建系统的主要功能模块，以期为相关作业工作的安全推进提供有力支持。

［关键词］智能安全；作业管控；系统设计；功能研究

［中图分类号］TV743 ［文献标志码］A ［文章编号］2095–6487（2024）05–0176–03

1 智能安全作业管控系统的重要性

1.1 提高安全性

智能安全作业管控系统在当今工业和商业环境中扮演着至关重要的角色。其通过集成先进的技术和算法，能够实时监控作业环境中的多种安全参数，如温度、压力、环境信息等，以确保作业场所的安全和效率[1]。在这一背景下，提高安全性成为智能安全作业管控系统最核心的优势之一。智能安全作业管控系统能够全周期不间断地监控作业场所的各种安全隐患。通过部署各种传感器，系统能够实时收集温度、压力、环境信息等关键数据，这些数据对于预测和预防潜在的安全风险至关重要，通过集成先进的报警系统，一旦检测到任何异常参数，系统会立即通过声光报警、短信或电子邮件等方式通知相关人员。这种快速反应不仅能够防止事故的发生，还能最大限度地减少事故的影响。

1.2 提升效率

在传统的作业管理模式中，人为监控通常易受主观因素的影响，如疲劳、疏忽或判断失误，这些都会导致严重的后果。而智能安全作业管控系统的引入，通过精确的数据分析和实时监控，可有效消除潜在的风险。此外，智能安全作业管控系统通过提高作业流程的自动化程度，极大地提升了工作效率[2]，在许多工业流程中，一些重复性高、风险大的任务可完全交由其来完成。这不仅减少了人力资源的需求，也提高了作业的准确性和效率。

智能安全作业管控系统还可通过数据分析和预测，为管理层提供决策支持。系统可收集和分析大量的作业数据，帮助管理层更好地理解作业流程中的瓶颈和潜在风险，从而做出更合理的资源分配和风险控制决策。这种数据驱动的决策方式，相较于传统的经验判断，更加科学和高效。

1.3 数据驱动决策

智能安全作业管控系统能够实时收集并分析作业数据，从而及时发现并解决作业过程中的问题。在传统的作业管理中，管理者通常依赖于人工收集和分析数据，这种方式不仅效率低下，而且容易出现误差。而智能安全作业管控系统则能够自动收集数据，并通过先进的数据分析技术，快速准确地识别出作业过程中的问题和风险，从而为管理者提供有力的决策支持，提高作业安全性。

通过对作业数据的实时监控和分析，系统能够及时发现作业过程中的安全隐患，并采取措施进行防范和处理。同时，通过对作业数据的全面分析和挖掘，系统可帮助企业发现新的商业机会，优化资源配置，提高决策效率，从而提升企业的整体运营水平，降低作业事故的发生率，保障员工的安全和健康。

2 智能安全作业管控系统中作业环境危险点大数据分析流程

2.1 数据采集

作业空间内环境复杂、设备密集、人员较多，会存在较大的安全风险。为了降低这些风险，智能安全作业管控系统中的大数据分析技术在作业空间安全管理中发挥了重要的作用。通过对作业现场的各种传感器、监控设备等进行实时监测，收集大量的作业数据，如温度、湿度、环境信息、设备状态等，可为管理者提供有力的决策支持，具体体现如下：①实时监测可帮助管理者了解作业空间内的环境状况。通过传感器和监控设备，可实时采集到空气质量、温度、湿度等关键参数，这些参数对于评估作业环境的安全性和适宜性至关重要。通过实时监测这些参数，管理者可及时采取措施，确保作业环境的安全。②实时监测可帮助管理者了解设备的运行状况。作业空间内的设备通常需要长时间运转，因此设备的故障和异常情况可能在较长一段时间内不被发现。通过监控设备的状态，分析设备运行参数管理者可及时发现设备的异常情况，提前采取维修措施，避免因设备故障导致的安全事故。③实时监测可帮助管理者了解作业人员的行为。在作业空间作业过程中，作业人员的行为可能会对作业环境产生影响。通过对作业人员的活动范围、操作时间等进行实时监测，收集现场作业数据，管理者可了解作业人员是否存在违规操作、疲劳过度等问题，从而及时采取干预措施，降低安全风险。

2.2 特征提取

通过对预处理后的数据进行特征提取，可有效地识别出与作业安全密切相关的的关键特征，从而为预防和控制事故提供有力的支持。一方面，异常温度是作业空间中一个非常重要的特征。在实际操作过程中，由于设备运行、人员活动等因素的影响，作业空间内的温度可能会出现异常波动。这些异常温度可能表明存在潜在的安全隐患，如设备过热、热量积累等。通过对这些异常温度进行实时监测和分析，可及时发现潜在的危险因素，从而采取相应的措施降低事故风险。另一方面，高浓度有害气体也是影响作业安全的关键特征之一。在作业空间内，由于设备磨损、化学反应等原因，可能会产生一些有害气体，如一氧化碳、氮气等。当这些气体的浓度超过一定范围时，会对作业人员的健康造成严重威胁。因此，对高浓度有害气体的检测和监测显得尤为重要。通过对这些有害气体的特征进行提取和分析，可为作业人员提供有效的防护措施，降低事故发生的风险。

2.3 预警与决策支持

预警与决策支持是一种基于大数据技术的智能化解决方案，可在作业环境危险点大数据分析过程中发挥关键作用。通过对海量数据的实时采集、处理和分析，预警与决策支持能够识别出潜在的安全隐患和风险因素，为作业现场提供及时的预警信息，帮助企业制订相应的应急措施和安全策略，从而降低事故发生的风险，保障作业人员的生命安全和企业的正常运营。一旦发现异常情况或风险因素，会立即发出预警信号，提醒作业人员采取相应的安全措施。此外，预警与决策支持还可根据风险评估结果，为企业提供个性化的安全建议和改进方案。例如，针对某些特定的危险点，系统可推荐更合适的设备配置、操作方法或者安全培训内容，以增强作业人员的安全意识和技能水平。同时，还可以与其他企业资源管理（ERP）系统、生产管理系统等进行集成，实现信息的无缝传递和共享，提高企业的协同作战能力。

3 智能安全作业管控系统设计思路

3.1 系统需求分析

智能安全作业管控系统需要满足以下需求：①实时监控。对生产现场进行实时监控，获取各种安全相关信息。②预警报警。对潜在的安全隐患进行预警，对突发事件进行报警。③数据分析。对监控数据进行实时分析，为决策提供依据。④远程控制。实现对生产现场的远程控制，降低安全风险。⑤智能决策。根据数据分析结果，自动生成安全措施，提高应对突发事件的能力。基于上述需求，设计的智能安全作业管控系统总体架构如图1 所示。

系统主要包括以下几个部分：①数据采集与传输模块。负责实时采集生产现场的安全相关信息，并通过无线传输模块将数据发送至数据处理与分析模块。②数据处理与分析模块。对采集到的数据进行处理与分析，提取有用信息，为预警报警和智能决策提供支持。③预警报警模块。根据数据分析结果，对潜在的安全隐患进行预警，并对突发事件进行报警。④远程控制模块。通过无线通信技术，实现对生产现场的远程控制。⑤智能决策模块。根据数据分析结果，自动生成安全措施，提高应对突发事件的能力。

3.2 系统构成

智能安全作业管控系统的整体设计目标是提供一个可靠、安全且易于使用的解决方案，以满足对作业环境信息的实时监测需求，除上述5 大模块外，系统还需要集成语音报警、语音提示功能，这意味着当环境信息超过预设阈值时，用户可立即听到报警声并得到相应的提示信息。同时灯光报警功能也非常重要。一旦检测到异常环境信息，设备会自动触发灯光报警，以引起用户的注意并采取必要的措施。振动报警功能则可在用户无法察觉到声音的情况下，通过设备震动的方式提醒用户注意。

3.3 模块功能设计

为了实现数据采集与传输模块的功能，需要选择适合的传感器，以实时监测生产现场的关键安全信息。传感器在生产现场需要合理布置，CRA6rLEtGRApP5qR9qtCSg==并考虑监测范围和精度要求，以确保其能够准确捕捉到所需数据。接着需要设计并实现数据采集卡，该卡能够将传感器采集到的模拟信号转换成数字信号。这一转换过程需要高精度的信号处理电路，包括滤波、放大和模数转换等步骤，以确保数字信号的准确性和可靠性。在数据传输方面需要选择适当的无线传输模块，并根据数据传输的需求进行配置。这一模块需要能够与数据采集卡稳定通信，并满足数据传输的速度和可靠性要求。

对于预警报警模块，首先需要对生产现场的安全标准和法规进行深入研究，以确保预警规则的合法性和有效性。同时，通过与现场操作人员和管理层的沟通，了解其对安全预警的具体需求。在此基础上，收集生产现场的历史事故数据、操作数据和环境数据等，结合安全标准和历史数据分析，制订一系列预警规则。这些规则可以是基于阈值的（如温度、压力等超过安全范围），也可以是基于模式识别的（如异常行为模式）。利用传感器等设备实时监控生产现场的数据，对收集到的实时数据进行分析，并与预警规则进行比对。当数据分析结果触发预警规则时，系统判定存在安全隐患。选择适合的远程通信技术，如短信、电子邮件、移动应用推送等，构建包含预警详情的信息，并通过选定的通信技术发送给相关人员。在安全的环境下模拟各种预警情况，测试系统的响应和准确性，并收集使用者的反馈，对预警规则和系统功能进行优化。对操作人员进行系统操作培训，确保能够正确使用预警报警系统，然后再将系统部署到生产现场，开始正式运行。

远程控制模块指令生成涉及对预警报警信息和智能决策结果的综合分析。预警报警信息通常来源于生产现场的传感器和监测系统，其能够实时捕捉到生产过程中的异常情况。智能决策结果则是由集成了先进算法的决策支持系统生成，这些算法能够基于历史数据和实时信息，进行快速而准确的分析和判断。在此基础上，远程控制指令生成能够根据这些信息，自动生成相应的控制指令，如调整设备参数、启动或停止特定流程等，以应对各种突发情况，确保生产过程的连续性和稳定性。远程控制执行是实现远程控制指令的关键环节。这一环节依赖于先进的无线通信技术，如5G、Wi-Fi6等，其能够提供高速、低延迟的数据传输，确保指令能够实时、准确地送达生产现场的执行设备。执行设备在接收到指令后，会自动执行相应的操作，如调整生产线的速度、改变机器人的动作等，从而实现对生产现场的远程控制。这种控制方式不仅提高了生产效率，还极大地增强了生产过程的安全性，因为其可在危险或不便人工操作的环境中自动执行任务。

智能决策模块的实现是一个综合性、多步骤的过程，在这一阶段，需要深入分析生产现场的安全需求，结合行业标准和历史经验，形成一套全面而细致的决策规则库。这些规则不仅应涵盖常见的安全风险点，还需考虑生产流程中的特定环节和异常情况。同时，规则制订过程中还需运用数据分析、风险评估等科学方法，确保规则的科学性和实用性。决策执行是智能决策模块的关键环节。在这一阶段，模块将根据实时收集的生产数据，运用决策规则库中的规则进行智能分析，自动生成相应的安全措施。这些措施可能包括预警提示、紧急制动、资源调配等多种形式，旨在快速响应突发事件，降低安全风险。

4 结束语

智能安全作业管控系统在工业生产中具有广泛的应用前景和重要的实践价值，其通过集成先进的传感器技术、大数据分析和人工智能算法，实现了对作业环境的实时监控、预警和智能决策。系统的设计不仅满足了实时监控、预警报警、数据分析、远程控制等基本需求，还通过智能决策模块，实现了对突发事件的快速响应和自动化处理。通过深入研究系统的设计思路和功能实现，可为相关领域的实践提供理论支持和技术指导，推动工业生产向更加安全、高效、智能的方向发展。

参考文献

[1] 刘云厚，张艳杰，吕强. 变电站作业现场安全智能管控技术研究[J]. 科技与创新，2023（22）：46-48.

[2] 邓小波. 检修高危智能管控系统的设计与实现[J]. 南方金属，2023（6）：48-51.