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生產(chǎn)安全領(lǐng)域數(shù)字化技術(shù)及應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀

在全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中,安全生產(chǎn)始終是保障社會穩(wěn)定、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵基石。隨著數(shù)字技術(shù)的飛速進(jìn)步,其在安全生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛且深入,正重塑著安全生產(chǎn)的格局。

在全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中,安全生產(chǎn)始終是保障社會穩(wěn)定、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵基石。隨著數(shù)字技術(shù)的飛速進(jìn)步,其在安全生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛且深入,正重塑著安全生產(chǎn)的格局。從工業(yè)生產(chǎn)的設(shè)備智能運(yùn)維,到建筑施工的精細(xì)化管理 ; 從礦山冶金的遠(yuǎn)程操控,到能源危化的風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)警,數(shù)字化技術(shù)為安全生產(chǎn)帶來了前所未有的變革機(jī)遇,同時(shí)也促使我們深入審視其發(fā)展現(xiàn)狀,探尋未來的發(fā)展方向。

生產(chǎn)安全行業(yè)數(shù)字化應(yīng)用,絕非簡單的技術(shù)疊加,而是深度融合工業(yè)生產(chǎn)、建筑施工、礦山冶金、能源?;缺姸嘈袠I(yè)特性,對安全生產(chǎn)全流程的數(shù)字化重塑。借助物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等前沿?cái)?shù)字技術(shù),從生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測,到安全風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測預(yù)警,再到安全管理流程的優(yōu)化升級,實(shí)現(xiàn)了全方位、深層次的賦能。通過海量數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)采集、高速傳輸、深度分析與高效應(yīng)用,安全生產(chǎn)管理從傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動,顯著提升了管理的精準(zhǔn)度、智能化水平與執(zhí)行效率,為降低事故發(fā)生率、保障人員生命財(cái)產(chǎn)安全筑牢堅(jiān)實(shí)防線。

  

 一、生產(chǎn)安全領(lǐng)域數(shù)字化應(yīng)用市場概況

1.1 市場規(guī)模及技術(shù)應(yīng)用分析

據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù),中國安全生產(chǎn)市場展現(xiàn)出強(qiáng)勁的增長勢頭,規(guī)模達(dá)到 6732 億元,同比增長 13.8%。 [1]

在細(xì)分領(lǐng)域中,能源?;踩珣{借其對安全生產(chǎn)的高度重視與嚴(yán)格監(jiān)管,市場規(guī)模達(dá)到 2482 億元,增速高達(dá) 18.3%,關(guān)鍵技術(shù)滲透率更是高達(dá) 91%,成為數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的前沿陣地;工業(yè)生產(chǎn)安全市場規(guī)模為 1850 億元,增速 11.2%,技術(shù)滲透率 68%,正穩(wěn)步推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型;建筑施工安全市場規(guī)模 1420 億元,增速 15.6%,技術(shù)滲透率 82%,在數(shù)字化管理方面取得顯著成效 ; 礦山冶金安全市場規(guī)模 980 億元,增速 9.8%,技術(shù)滲透率 57%,雖數(shù)字化進(jìn)程相對較慢,但在智能化開采與安全監(jiān)測方面也取得了積極進(jìn)展。

市場整體呈現(xiàn)以下結(jié)構(gòu)性特征:

 

數(shù)據(jù)來源:國家統(tǒng)計(jì)局,制圖:a&s Research

1.2 區(qū)域發(fā)展差異顯著,技術(shù)應(yīng)用水平不均

從區(qū)域發(fā)展來看,中國生產(chǎn)安全領(lǐng)域數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用存在明顯的不均衡性?;浉郯拇鬄硡^(qū)作為經(jīng)濟(jì)與科技發(fā)展的前沿地區(qū),在安全生產(chǎn)數(shù)字化方面成果斐然。以深圳前海智慧工地為例,AI 違章識別率高達(dá) 98%,通過智能攝像頭與 AI 算法,能夠快速、精準(zhǔn)地識別施工人員的違章行為,及時(shí)發(fā)出警報(bào)并記錄相關(guān)信息,有效規(guī)范了施工行為,降低了安全事故風(fēng)險(xiǎn)。而東北老工業(yè)基地,受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、資金投入不足等因素影響,數(shù)字化轉(zhuǎn)型相對滯后。沈陽裝備制造企業(yè)平均安全監(jiān)測設(shè)備更新周期比廣州長 2.3 年,導(dǎo)致設(shè)備老化嚴(yán)重,安全監(jiān)測精度與及時(shí)性難以保障,進(jìn)而使得 2023 年東北地區(qū)工礦商貿(mào)事故死亡率 (0.082‰ ) 達(dá)到大灣區(qū) (0.035‰ ) 的 2.3 倍。[2]

1.3 多元技術(shù)融合構(gòu)建安全生產(chǎn)數(shù)字化生態(tài)

伴隨著“科技賦能”成為安全生產(chǎn)領(lǐng)域的主旋律,行業(yè)日趨呈現(xiàn)出多技術(shù)融合的發(fā)展態(tài)勢。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能穿戴設(shè)備、大數(shù)據(jù)分析、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)相互交織,共同構(gòu)建起智能化的安全生產(chǎn)生態(tài)體系。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為底層支撐,實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)設(shè)備、人員、物料等要素的互聯(lián)互通,為數(shù)據(jù)的采集與傳輸提供了基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。智能穿戴設(shè)備,如智能安全帽、智能手環(huán)等,作為數(shù)據(jù)采集的終端設(shè)備,能夠?qū)崟r(shí)采集人員的位置、體征等信息,為安全生產(chǎn)管理提供豐富的數(shù)據(jù)來源;

大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)則對采集到的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與分析,實(shí)現(xiàn)安全風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測、設(shè)備故障的智能診斷以及安全決策的科學(xué)制定;

區(qū)塊鏈技術(shù)憑借其去中心化、不可篡改的特性,在安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)存儲、質(zhì)量追溯等方面發(fā)揮著重要作用,保障了數(shù)據(jù)的真實(shí)性與安全性。

 

生產(chǎn)安全行業(yè)核心技術(shù)應(yīng)用,制圖:a&s Research

2023 年,生產(chǎn)安全行業(yè)研發(fā)支出達(dá)到 445 億元,彰顯了行業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新的高度重視。從目前市場相關(guān)調(diào)研報(bào)告公布的研發(fā)投入的重點(diǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)來看,智能監(jiān)測算法開發(fā)占比37%,旨在提升安全監(jiān)測的精度與效率,實(shí)現(xiàn)對安全風(fēng)險(xiǎn)的早期發(fā)現(xiàn)與預(yù)警 ; 特種安全材料研發(fā)占比 28%,致力于開發(fā)具有更高強(qiáng)度、耐高溫、耐腐蝕等特性的安全防護(hù)材料,提升安全生產(chǎn)的物質(zhì)保障水平 ; 應(yīng)急指揮系統(tǒng)研發(fā)占比 19%,通過優(yōu)化應(yīng)急指揮流程、提升信息傳遞效率,增強(qiáng)應(yīng)對突發(fā)安全事故的處置能力 ; 其他領(lǐng)域占比 16%。[3]

研發(fā)投入不僅推動了技術(shù)創(chuàng)新的加速發(fā)展,也促使企業(yè)不斷提升自身的核心競爭力,在安全生產(chǎn)數(shù)字化市場中占據(jù)有利地位。

二、數(shù)字化技術(shù)在生產(chǎn)安全領(lǐng)域的細(xì)分應(yīng)用

2.1 工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域:設(shè)備監(jiān)測革新保障生產(chǎn)安全

在工業(yè)生產(chǎn)場景中,數(shù)字化技術(shù)徹底顛覆了傳統(tǒng)的設(shè)備監(jiān)測模式。以往依賴人工定期巡檢的方式,不僅效率低下,且難以精準(zhǔn)捕捉設(shè)備的潛在故障隱患,導(dǎo)致設(shè)備突發(fā)故障時(shí)易引發(fā)生產(chǎn)中斷與安全事故。如今,借助物聯(lián)網(wǎng)傳感器,可在生產(chǎn)設(shè)備的關(guān)鍵部位實(shí)現(xiàn)溫度、壓力、振動等運(yùn)行參數(shù)的實(shí)時(shí)采集,這些數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)傳輸至后臺監(jiān)控系統(tǒng)。

以海康威視為例,海康威視將多模態(tài)大模型引入到日常安全生產(chǎn)管理工作中,對現(xiàn)場可能存在的隱患問題進(jìn)行智能識別和快速判斷,結(jié)合安全生產(chǎn)知識庫,給出詳細(xì)的排查依據(jù)和整改措施,不僅可以讓現(xiàn)場排查工作效率得到提升,還可以通過遠(yuǎn)程巡查快速發(fā)現(xiàn)問題。依托企業(yè)安全生產(chǎn)管理平臺,結(jié)合多模態(tài)大模型,還可有效實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程隱患智查。例如針對生產(chǎn)區(qū)、儲罐區(qū)、倉庫區(qū)的跑冒滴漏、油封破損、表計(jì)破損、外觀裂紋、螺栓脫落等隱患,安全員可以將日常點(diǎn)巡檢規(guī)范導(dǎo)入系統(tǒng),并篩選匹配對應(yīng)的視頻點(diǎn)位,配置完成后一鍵啟動排查,自動生成隱患分析報(bào)告。

比如美的集團(tuán),其引入的數(shù)字孿生系統(tǒng)堪稱工業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的典范。該系統(tǒng)基于海量的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù),構(gòu)建起高度逼真的設(shè)備虛擬模型,能夠?qū)?2000 多臺設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)應(yīng)力仿真分析。通過模擬設(shè)備在不同工況下的運(yùn)行狀態(tài),提前預(yù)判潛在的機(jī)械故障風(fēng)險(xiǎn)。自應(yīng)用該系統(tǒng)后,2023 年美的集團(tuán)的機(jī)械傷害事故同比大幅下降 42%,生產(chǎn)連續(xù)性得到有力保障,同時(shí)也降低了設(shè)備維護(hù)成本,提升了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

2.2 建筑施工領(lǐng)域:數(shù)字化管理提升施工安全性

建筑施工行業(yè)長期面臨施工環(huán)境復(fù)雜、人員管理難度大等安全挑戰(zhàn),傳統(tǒng)粗放式的管理模式難以滿足安全生產(chǎn)的需求。數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用為建筑施工安全管理帶來了革命性變化。

建筑信息模型 (BIM) 技術(shù)在施工前發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過對項(xiàng)目進(jìn)行三維建模,施工團(tuán)隊(duì)能夠在虛擬環(huán)境中對設(shè)計(jì)方案進(jìn)行全方位審查,提前發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)與施工中的潛在沖突與問題,如管道碰撞、空間布局不合理等,并及時(shí)優(yōu)化施工方案,避免施工過程中的返工與變更,有效降低施工安全風(fēng)險(xiǎn)。在施工過程中,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了對人員、設(shè)備、物料的精準(zhǔn)定位與實(shí)時(shí)管理。中國建筑研發(fā)并大規(guī)模部署的 120 萬頂智能安全帽,集成了定位、體征監(jiān)測、語音警示等多種功能。一旦施工人員進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域或出現(xiàn)異常行為,安全帽會及時(shí)發(fā)出語音警示,同時(shí)將相關(guān)信息反饋至管理平臺,便于管理人員及時(shí)干預(yù)。借助該智能安全帽,高空墜落事故顯著下降 61%。

2.3 礦山冶金領(lǐng)域:突破環(huán)境限制降低事故風(fēng)險(xiǎn)

礦山冶金行業(yè)作業(yè)環(huán)境惡劣,復(fù)雜的地質(zhì)條件與高風(fēng)險(xiǎn)的作業(yè)流程使得安全生產(chǎn)面臨巨大挑戰(zhàn)。數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用為該行業(yè)突破困境提供了有效途徑。

比如??低晳?yīng)用在冶金、大型制造等行業(yè)的聲振溫監(jiān)測系統(tǒng),可 7×24 小時(shí)全天候采集聲音、振動、溫度三種數(shù)據(jù),對泵機(jī)、風(fēng)機(jī)、壓縮機(jī)、皮帶機(jī)等機(jī)械設(shè)備都能進(jìn)行有效運(yùn)維,在異常前期就及時(shí)識別風(fēng)險(xiǎn),有效避免重大事故發(fā)生,保障產(chǎn)線安全運(yùn)轉(zhuǎn)。寶武集團(tuán)研發(fā)的高溫冶金機(jī)器人集群,具備耐高溫、高強(qiáng)度作業(yè)的能力,可在 1500℃的極端環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行,成功減少高危崗位用工量 73%,極大地提升了冶金生產(chǎn)過程中的安全性。

2.4 能源危化領(lǐng)域:全生命周期管理防控風(fēng)險(xiǎn)

能源?;袠I(yè)涉及危險(xiǎn)化學(xué)品的生產(chǎn)、儲存、運(yùn)輸、使用等多個(gè)環(huán)節(jié),一旦發(fā)生事故,往往會造成嚴(yán)重的人員傷亡、環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)損失。數(shù)字化技術(shù)為危險(xiǎn)化學(xué)品的全生命周期管理提供了強(qiáng)有力的手段。

如中石化研發(fā)的?;愤\(yùn)輸實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng),借助傳感器、衛(wèi)星定位、大數(shù)據(jù)等技術(shù),實(shí)現(xiàn)了對全國 1.2 萬輛?;愤\(yùn)輸車壓力、溫度、泄漏量的三維實(shí)時(shí)監(jiān)控。在運(yùn)輸過程中,一旦車輛出現(xiàn)異常情況,系統(tǒng)會立即發(fā)出預(yù)警,相關(guān)人員能夠及時(shí)采取應(yīng)急措施,有效遏制事故的發(fā)生與蔓延。

三、安全生產(chǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)

3.1 監(jiān)管體系持續(xù)升級,強(qiáng)化安全生產(chǎn)責(zé)任落實(shí)

為保障安全生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字化技術(shù)的規(guī)范應(yīng)用,國家與地方政府不斷加強(qiáng)監(jiān)管體系建設(shè)。應(yīng)急管理部建立的 “黑名單”[4] 制度,對違規(guī)企業(yè)形成了強(qiáng)大的威懾力。2023 年,1.2萬家違規(guī)企業(yè)受到處罰,430 份許可證照被吊銷,有效遏制了企業(yè)的違法違規(guī)行為,強(qiáng)化了企業(yè)的安全生產(chǎn)主體責(zé)任。長三角地區(qū)建立的跨區(qū)域執(zhí)法協(xié)同機(jī)制,實(shí)現(xiàn)了危化品運(yùn)輸車輛的 “一碼通查”,打破了區(qū)域間的監(jiān)管壁壘,提升了對?;愤\(yùn)輸環(huán)節(jié)的監(jiān)管效能,確保了?;愤\(yùn)輸?shù)陌踩?/p>

3.2 人才短缺與成本壓力制約行業(yè)發(fā)展

盡管安全生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用前景廣闊,但行業(yè)發(fā)展面臨著諸多挑戰(zhàn)。人才短缺問題尤為突出,智能安全工程師作為數(shù)字化安全生產(chǎn)的關(guān)鍵人才,供需比達(dá)到 1:8,嚴(yán)重供不應(yīng)求。智能安全工程師不僅需要具備扎實(shí)的安全生產(chǎn)專業(yè)知識,還需掌握數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)分析等跨領(lǐng)域技能,目前相關(guān)專業(yè)教育與培訓(xùn)體系尚不完善,難以滿足市場對這類復(fù)合型人才的需求。

成本壓力也是制約行業(yè)發(fā)展的重要因素。對于中小危化企業(yè)而言,安全改造成本占年利潤比重最高可達(dá) 45%,高昂的改造成本使得企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨巨大經(jīng)濟(jì)壓力。安全監(jiān)測設(shè)備、軟件系統(tǒng)的采購與維護(hù),專業(yè)技術(shù)人才的引進(jìn)等都需要大量資金投入,部分企業(yè)因資金短缺而無法順利推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,影響了行業(yè)整體的發(fā)展進(jìn)程。

四、未來發(fā)展趨勢展望

當(dāng)下,安全生產(chǎn)領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已取得顯著成效,從提升生產(chǎn)效率到降低事故風(fēng)險(xiǎn),從優(yōu)化管理流程到保障人員安全,數(shù)字化轉(zhuǎn)型為安全生產(chǎn)帶來了全方位的變革。然而,當(dāng)前行業(yè)發(fā)展仍面臨人才短缺、成本壓力等挑戰(zhàn),需要政府、企業(yè)、高校與科研機(jī)構(gòu)協(xié)同合作。政府應(yīng)進(jìn)一步完善政策支持體系,加大對安全生產(chǎn)數(shù)字化技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用的扶持力度,引導(dǎo)資金向相關(guān)領(lǐng)域傾斜 ; 企業(yè)需強(qiáng)化主體責(zé)任意識,積極加大研發(fā)投入,提升自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力,同時(shí)加強(qiáng)人才培養(yǎng)與引進(jìn) ; 高校與科研機(jī)構(gòu)應(yīng)優(yōu)化專業(yè)設(shè)置與科研方向,培養(yǎng)更多適應(yīng)行業(yè)發(fā)展需求的復(fù)合型人才,加強(qiáng)關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)創(chuàng)新。

未來,安全生產(chǎn)領(lǐng)域?qū)⒊尸F(xiàn)更加深入的融合創(chuàng)新態(tài)勢。人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的深度融合,將實(shí)現(xiàn)設(shè)備的自主感知、自主決策與自主控制,進(jìn)一步提升安全生產(chǎn)的智能化水平;大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈技術(shù)的結(jié)合,將為安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理提供更加安全、可靠的解決方案,確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性、完整性與可追溯性。同時(shí),隨著 5G、6G 等通信技術(shù)的不斷升級,安全生產(chǎn)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)傳輸速度將更快、穩(wěn)定性將更強(qiáng),為遠(yuǎn)程監(jiān)控、協(xié)同作業(yè)等應(yīng)用場景提供更有力的通信保障。

THE END
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