安全管理要强化“数据驱动”

顾永强

现代安全管理加快迈向以数据为基础的精细化防控新阶段。安全管理要强化“数据驱动”，推动模糊经验转化为可控数据，为安全管理装上数字仪表盘，让风险显性化、可量化、可预警，真正从事后处置转向事前预防。

数据采集是基础。要实现精准防控，必须全面、实时感知风险信息。借助物联网传感器、智能巡检、视频分析、电子作业票等手段，主动捕捉设备状态、环境参数、人员行为与作业流程中的动态信息，绘制出多维、立体的“风险数据全景图”。

模型构建是关键。获取数据后，需建立科学分析与应用模型。应改变对单一报警的孤立响应模式，转向建立风险模型的智能研判体系。例如，对关键设备振动数据构建预测性维护模型，对受限空间作业构建多参数融合预警模型，实现从“事后报警”到“事前预警”的转变。

精准干预是重点。对模型预警的风险，应建立自动触发与闭环处置机制，通过系统联锁、定向检查、应急调度等手段，实现预案数字化、指令精准化、过程可追溯。

迭代优化是保障。数据模型需持续验证与进化，应建立预警准确率、误报率、事故率等评估体系，追踪数据应用成效，持续优化，筑牢真正具有“数字免疫力”的安全防线。