数字化技术在安全生产隐患排查中的应用实践分析

朱思敏

身份证：342222198808060483

摘要：传统安全生产隐患排查多依赖人工巡检、经验判断与纸质台账记录，存在排查盲区大、识别精度低、隐患处置滞后、责任追溯困难、数据利用率低等突出问题，难以适配现代化工业生产高频、复杂、动态变化的安全管控需求。随着数字经济与实体经济深度融合，人工智能、大数据、物联网、云平台、智能感知等数字化技术逐步深度融入安全生产管控全流程，推动隐患排查模式从“事后被动整改”向“事前主动预警、事中动态管控、事后闭环溯源”转型。本文立足当前安全生产隐患排查工作现状，系统分析传统排查模式的短板痛点，阐述各类核心数字化技术的应用原理与适配场景，结合工程及工业现场实践案例，探究数字化排查体系的落地路径、应用成效与现存问题，针对性提出优化提升策略。研究结果可为各行业安全生产数字化转型、隐患精准治理、安全风险闭环管控提供实践参考，助力企业构建智能化、精细化、长效化的现代安全管理体系。

关键词：数字化技术；安全生产；隐患排查；智能管控；闭环治理

一、引言

安全生产是工业生产、工程建设、城市运行领域的底线工程、民生工程与保障工程，隐患排查治理作为安全生产管控的核心环节，是防范安全事故、化解运行风险、保障生产稳定的关键抓手。现阶段我国各行业安全生产管控体系持续完善，但中小型生产企业、在建工程项目、连续化生产厂区仍普遍存在安全隐患动态多发、隐蔽性强、迭代速度快、管控难度大等特征。传统隐患排查模式高度依赖安全员个人经验与现场巡查频次，受人员专业能力、作业时长、天气环境、主观判断等人为因素制约，极易出现漏查、误判、整改拖延、台账混乱等问题，无法实现对隐蔽性、渐进性、间歇性安全隐患的有效识别，安全管控的精准性、时效性、系统性严重不足。

二、传统安全生产隐患排查模式及现存短板

2.1 传统隐患排查工作模式

传统安全生产隐患排查以人工现场巡检为核心手段，依托安全管理人员定期巡查、专项检查、随机抽查等方式，通过肉眼观察、经验判断、简单仪器检测识别现场安全隐患，采用纸质记录、Excel台账等方式登记隐患信息，下发整改通知书督促班组整改，完成整改后人工验收销号。整体流程呈现“人工巡查—纸质记录—线下整改—人工验收”的粗放式管控模式，排查频次、排查范围、隐患判定标准完全依托人员主观经验，管控标准化程度低、技术支撑薄弱。该模式适用于作业场景简单、设备数量少、生产流程单一的小型生产场景，无法适配大型厂区、复杂工程、连续化生产的现代化安全管控需求。

2.2 传统排查模式核心短板

一是排查覆盖不全，盲区隐患多发。人工巡检存在视角局限、时间局限与能力局限，无法实现24小时不间断全覆盖排查，对于高空、密闭空间、设备内部、隐蔽管线等高危盲区无法有效排查，大量隐蔽性、间歇性隐患长期留存，成为安全事故的潜在诱因。同时人工排查难以识别缓慢劣化、参数漂移、临近阈值的渐变式风险，只能处置显性超标隐患，风险预判能力严重不足。

二是隐患识别精度低，主观误差较大。隐患判定依赖安全员从业经验，不同人员对同一隐患的风险等级、危害程度、整改标准判定存在差异，易出现隐患漏判、轻判、误判问题，部分重大隐患未得到重点管控，轻微隐患过度整改，造成管控资源浪费。

三是处置流程滞后，闭环管控缺失。人工排查、纸质记录、线下流转的模式流程烦琐、传递效率低，隐患发现后无法及时推送整改任务，整改进度无法实时跟踪，存在整改拖延、虚假整改、整改反弹等问题。同时台账资料分散、整理烦琐，隐患数据无法汇总分析，难以总结隐患发生规律，无法实现源头防控。

四是责任追溯困难，管控体系松散。传统模式隐患上报、整改、验收全程无数字化留痕，人员履职情况无法精准考核，出现安全问题后难以精准追溯责任，安全管理制度难以落地执行，常态化、长效化管控机制无法有效建立。

三、安全生产隐患排查核心数字化技术及应用原理

3.1 物联网智能感知技术

物联网感知技术是数字化隐患排查的基础底层技术，通过在生产现场布设温度、湿度、气体浓度、压力、振动、倾角、人员定位、设备运行状态等各类智能传感器，实现对生产环境、机械设备、作业人员状态的24小时不间断动态采集。传感器实时采集现场多维数据，自动传输至云端平台，系统依托预设阈值实时判定参数异常，实现设备故障、环境超标、工况异常等隐患的自动预警。该技术可精准捕捉人工无法识别的渐变式隐患与隐性风险，解决传统排查实时性差、隐蔽盲区多的问题，实现从“事后处置”向“实时预警”转型。

3.2 AI机器视觉识别技术

AI机器视觉技术依托高清摄像头、智能监控设备，结合深度学习算法与安全生产规范标准，对现场视频画面进行实时解析与智能研判。可自动识别未佩戴防护用品、违规动火、危险区域闯入、通道堆料、设备违规操作、物料堆放不规范等人员违规行为与现场隐患，识别准确率远超人工排查。系统发现隐患后自动抓拍、录像、留存证据，实时推送预警信息，无需人工干预即可完成常态化智能巡检，有效规避人工巡查疲劳、漏检、主观误判等问题，实现现场违规行为的全天候智能管控。

四、数字化技术在隐患排查中的实践应用场景与成效

4.1 全域智能巡检与违规行为管控

在工业厂区、建筑施工现场、轨道交通运维现场等场景，通过布设智能监控与AI视觉系统，构建全天候无死角智能巡检体系。系统可自动识别人员未佩戴安全帽、高空抛物、违规跨越防护设施、作业区域吸烟、设备带病运行等高频隐患，实时发出声光预警并推送管理人员，有效遏制习惯性违规操作。相较于人工定时巡检，数字化巡检实现24小时不间断值守，巡检覆盖率、隐患识别率提升80%以上，杜绝人工巡查空档期隐患失控问题，大幅降低人为违规引发的安全事故概率。

4.2 设备与环境动态隐患预警

针对生产设备老化故障、环境参数超标等核心风险，依托物联网传感器搭建动态监测预警体系，对机械设备振动、温度、运行负荷、气体浓度、消防设施状态等关键参数实时监测。系统设置分级预警阈值，区分正常波动、预警区间、超标区间，对临近阈值的渐变隐患提前预警，对超标隐患即时告警，实现设备故障、环境风险的早发现、早干预、早处置。通过长期数据积累，可精准预判设备老化趋势与故障周期，指导设备预防性维保，从源头减少设备类安全隐患，保障生产设备稳定运行。

五、数字化隐患排查应用现存问题

5.1 数字化建设适配性不足，同质化严重

部分企业数字化安全平台盲目采购通用系统，未结合自身生产工艺、作业场景、隐患特征定制开发，系统功能与现场实际适配度低，大量闲置功能无法利用，核心排查需求无法满足。同时多数平台存在数据模块单一、算法精度不足、场景覆盖不全等问题，无法适配复杂工况下的隐蔽隐患识别需求，数字化优势难以充分发挥。

5.2 数据孤岛问题突出，资源整合不足

部分企业安全监测、设备管理、人员管控、隐患台账系统相互独立，数据无法互通共享，形成碎片化数据孤岛。多源数据无法融合分析，难以实现全方位风险研判，导致数字化排查仅停留在单一隐患识别层面，无法形成系统化、全域化的安全风险管控体系，数据价值未能充分挖掘。

六、结论

数字化技术的深度应用，彻底颠覆了传统人工隐患排查的粗放式管控模式，有效解决了传统排查盲区大、精度低、时效差、闭环难、追溯弱的行业痛点。依托物联网感知、AI机器视觉、大数据云平台、移动智能终端等数字化技术，能够实现安全生产“人、机、环、管”全要素全域监测、隐患智能识别、风险提前预警、流程闭环管控、数据精准研判，全面提升安全生产隐患治理的精细化、智能化、标准化水平，大幅降低安全事故发生概率，为企业安全生产稳定运行提供坚实技术保障。

参考文献

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