姚思：基于大数据的安全生产人工智能应用分析

基于大数据的安全生产人工智能应用分析

姚思

（该文章于2022年12月发表于《人工智能与数据合规及应用》）

　　摘要：大数据与人工智能是现在信息技术的重要组成，并且二者被广泛应用到生活和生产之中，特别是应用到工业领域方面。当前，大数据和人工智能生产技术和形式趋于完善。基于此，要从强化安全保证、深化信息技术应用角度进行分析。在分析大数据安全生产、人工智能的应用，形成安全生产人工智能的方向，为相关工作人员形成积极的参考。

　　关键词：大数据；安全生产；人工智能；应用分析

　　当前，全球科技革新和产业革新掀起浪潮，人工智能发展为信息安全带来了希望，同时也形成了挑战。人工智能在信息方面的应用能够提高防护能力，此外，人工智能数据安全也存在着动态环境适应等方面的问题。对于现代企业来说，要保证生产安全和高效，促使企业可持续发展，就要重视经济性和环保性，是企业经营发展的重要保证，要提高生产力，就要重视材料、设备、生产技术的投入。

　　同时也提高了生产管理难度，增加生产方面的安全风险，传统安全管理形式并不能满足当前的需求，因此，要引入先进技术十分重要。人工智能学科发展，理论建模等的推进，能够推动我国网络强国建设，推动社会各方面从数字化和网络化飞速发展，对人类的社会生活产生深刻的变化。

　　一、人工智能托底安全可行分析

　　信息技术与生产生活的融入下，人工智能保证安全生产发挥重要作用，运用这一技术能够实现智能化安全管理，为形成智慧生产管理形成技术。大数据发展迅速，安全生产管理并非仅是数据安全管理，而是要形成安全管理的维度模型。深入学习要向精准化发展、实现智慧管控和管理转型的重点发展。在人工智能安全生产下，满足以上要求，避免产生安全生产管理的人为因素，提高安全生产形成效果。当前，要满足生产安全需求，就要加大现今设备的投入，要认识到大数据和人工智能的重要性。当前，当前，政府发布了多条文件，为安全技术改造形成形成了参考，例如《落实全面安全生产专项整治三年行动计划方案》等形成了参考和指导，文件中提出要认识到大数据和人工智能是工作的重点内容，要实现综合发展、符合时代发展，就要利用人工智能技术安全生产。

　　二、大数据背景人工智能在安全社会生产中的应用

　　安全生产方面上，大数据发挥着最重要的影响。数据的采集和应用能够提高生安全生产管理的针对性、时效性和客观性，对优化生产管理形成技术支撑。当前，人工智能的生产应用创新局限于处理技术方面，面对海量数据要形成高校处理，实现安全保护形成，就要在高新技术的基础上展开。大数据和人工智能技术

　　在多个领域上广泛应用。安全生产当中，人工智能发挥着重要的价值，补充了人工管理，并且代替了人工。大数据之下，人工智能安全生产分为三种应用模型。首先是人工智能验证模型，用于培训考核、在线考核系统、员工数据库等的联动，实现了生产能力、行为以及成果的智能监管，实现了全程追踪，重视安全生产人员的质效保证。其次是物体智能识别模型，这一模型是突出物体和企业的生产内容的安全管理需求，围绕采矿业为主，基于在物联网和视觉识别的组合之下，实现了车辆智能的管控，确保车辆下井安全作业。最后是环境智能检测模型，大部分生产现场的环境复杂，这就要求员工要遵守规则，具有扎实的知识，避免产生安全事故。所以人工智能建构环境模型，能够实现实监控环境实时化缺陷，实现现场的精准监控，对于现场人员形成最新信息，提供生安全生产准备。最后要确保大数据和人工智能的应用的时效，强调了要深入落实技术的结合情要。相关人员要在大数据安全人工智能平台基础上，结合经验和需求进行规划，形成人工智能的方向和目标。

　　三、大数据安全生产人工智能建设策略

　　（一）建设规划

　　在建构会规划方面，完善生产平台需要人员从需求的角度出发进行建设规划。当前，大数据的安全生产智能能够突破传统的管理认识，弥补人员不足的缺陷，推动人工管理的转型，实现立体化、全方位的生产管理，夯实发展基础。这就要求人工与管理多角度融合，形成大数据＋互联网＋人工智能的应用形式，重点大数据发挥实用性和合理性，最终实安全生产人工智能，保护相关数据。有关人员在大数据安全管理智能平台上实现一体化管理，也要重视合法化的操作，了解相关法律，在法律界定的范围内进行操作，避免行业违规现象出现。大数据安全生产人工智能建设的规划重点内容上看，这也意味着技术的创新能够推动标准化和信息化的发展。

　　在技术方面，要形成多方面的管控。例如人员、技术、设备、现场等因素，大数据安全生产的智能平台能够发挥运用和处理的作用，保证平台围绕安全数据生产数据。在安全的管理环节，借助人工智能平台实现安全数据治理，为人工智能和数据处理技术形成安全服务。值得注意的是，安全生产需要处理的数据并不仅是生产信息，还有同行的案例，要深入挖掘信息，才能够进行深层次的分析，对于安全全景描绘，体现出动态轨迹，最终实现管控目标。强调合理合法，在大数据的安全生产平台建设上，要保证系统框架实现共能，就要实现内容设计、内容规划的合理性，要从法律法规的角度出发进行设计，并且要兼顾扩展性、规范性、兼容性、实用性。要深入研究生产的条例法规，明确国家以及行业的标准，提出安全生产建设方案。

　　（二）建设目标

　　建设目标角度上，安全生产人工智能要有明确的方向和目标，在实际环节结合实践进行调整，提高人工智能的实用性、适用性。现实角度方面，大数据安全人工智能建设方向和目标要涵盖如下两方面内容：首先是要把控自动化业务，确保全面性。从大数据的安全生产角度出发，确保安全生产管理的多元性，要从多个角度出发，对资金、人员、培训等方面，打造综合性的评价系统，最终实现实时性和可关心给，确保管理的持续性和创新型。当前建设目标从数字化的角度出发展开规划，对个性业务进行处理，确保自动化和精准化。但是也要具有异常行为的分析识别能力。要对出现的错误进行处理，实现高控制和高管理。此外，要展开数据化管理和高效管理，人工智能平台处理数据要全方位且高效，才能够创设多维格局，处理信息规范化。此外，在大数据安全生产人才智能角度上要采取动态监控的方式，实时展开监控，采取离线应用功能，减轻人工压力。保证安全管理人员高效运行系统。

　　结语：

　　简而言之，大数据和人工智能保证的生产安全势在必行。技术人员要在大数据安全生产人工智能下打造智慧生产管理形式，在运用到实践当中，并且要可以辅助和代替人工展开。在大数据安全生产人工智能规划和建设，强调业务的自主性，凸显数据信息价值，在于此基础上提高安全生产的高效化、规范化和管控化。

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