2025年，随着国家应急管理部《高危行业领域安全技能提升行动计划》进入深化实施阶段，全国特种作业人员持证上岗率已突破93%，较2022年提升近18个百分点。与此同时，多地试点“智慧工地+特种作业联动监管”平台，实现作业审批、人员定位、风险预警一体化管控。例如，江苏某石化园区通过部署AI视频识别系统，在2024年第四季度成功拦截违规动火作业17起，避免潜在重大安全事故。这一系列动态标志着特种作业管理正从传统人工监管向数据驱动、智能决策的新型模式加速转型。
🚀 趋势一：智能感知与物联网技术深度融入作业现场
当前，特种作业环境复杂多变，涉及高空、受限空间、带电操作等多种高风险场景。传统的纸质审批和人工巡查已难以满足实时性与精准性的双重需求。据中国安全生产科学研究院统计，2024年因信息滞后或沟通不畅导致的特种作业事故占比达27%。在此背景下，基于物联网（IoT）的智能感知系统正成为行业标配。
现代智能安全帽、可穿戴设备、环境监测传感器等终端已广泛应用于施工现场。这些设备能够实时采集作业人员的生命体征、位置轨迹、气体浓度、温度湿度等关键参数，并通过5G网络上传至云端管理平台。一旦检测到异常，如硫化氢超标或人员跌倒，系统将自动触发报警并通知应急小组。
以中建三局在深圳某超高层项目中的实践为例，其引入集成式智能安全管理系统后，特种作业响应时间缩短至平均45秒内，较以往提升超过6倍。该系统还支持AR远程专家指导功能，使现场技术人员在遇到复杂问题时可即时连线后方专家，提升处置效率与准确性。
这一趋势的核心影响在于：实现了从“事后追责”向“事前预警、事中干预”的根本转变。企业不再依赖员工自觉或定期检查来保障安全，而是构建起全天候、全要素的风险防控体系。同时，数据积累也为后续的安全培训、流程优化提供了科学依据。
- 提升作业过程透明度，降低人为疏忽带来的风险；
- 增强监管部门对高危作业的动态掌控能力；
- 推动企业安全管理由被动应对转向主动预防；
- 为保险机构提供更精细的风险评估模型基础。
- 企业应优先部署具备边缘计算能力的智能终端，减少网络延迟对响应速度的影响；
- 建立统一的数据接入标准，确保不同品牌设备间的互联互通；
- 结合搭贝低代码平台快速搭建可视化监控大屏，实现多源数据融合展示与告警联动；
- 制定配套的数字应急预案，明确各类告警级别的响应流程与责任人；
- 定期开展智能系统使用培训，避免“有设备不会用”的现象。
📊 趋势二：跨部门协同与全流程数字化闭环管理
长期以来，特种作业管理面临“多头审批、信息孤岛、责任不清”的顽疾。一项动火作业可能需经生产、安环、设备、消防等多个部门会签，纸质单据流转耗时长达数小时甚至数天，严重影响施工进度。更为严重的是，部分企业在变更作业内容后未重新审批，埋下巨大安全隐患。
2025年，随着《工贸企业重大事故隐患判定标准》进一步细化，监管部门对作业流程合规性提出更高要求。企业开始推动特种作业全流程数字化改造，涵盖申请、审批、交底、执行、监护、关闭六大环节。据工信部调研数据显示，已完成数字化转型的企业，其特种作业平均办理周期由原来的8.2小时压缩至2.1小时，效率提升超74%。
某大型炼化企业通过引入全流程电子作业票系统，实现了与MES、EAM系统的无缝对接。当设备检修计划生成时，系统自动触发相关特种作业申请流程，并根据历史数据推荐最优作业时间和安全措施。所有审批记录、签字影像、现场照片均上链存证，确保全过程可追溯。
该趋势的关键价值体现在：打破了组织壁垒，形成了职责清晰、流程可控的协同机制。不仅提升了管理效率，更重要的是增强了合规性与审计能力。一旦发生事故，可通过系统快速还原事件链条，厘清责任归属。
- 减少人为篡改或遗漏审批环节的可能性；
- 提升跨部门协作效率，加快项目推进节奏；
- 为企业ESG报告提供真实可靠的安全绩效数据；
- 便于政府监管平台进行数据抓取与比对分析。
- 梳理现有作业流程，识别冗余节点并进行标准化重构；
- 选择支持API开放接口的数字化平台，便于与其他业务系统集成；
- 利用搭贝低代码平台灵活配置审批流、表单字段及权限规则，适应不同厂区差异化需求；
- 设置关键节点提醒机制，防止流程停滞或超时未处理；
- 建立电子档案库，长期保存作业记录以备查验。
🔮 趋势三：基于大数据的风险预测与智能决策支持
随着特种作业管理系统积累的数据量不断增长，简单的报表统计已无法满足企业对深层次洞察的需求。越来越多领先企业开始探索将大数据分析与人工智能技术应用于风险预测与决策支持领域。
通过对历年事故数据、天气条件、作业时段、人员资质、设备状态等上百个变量进行建模分析，AI算法可以预测特定作业任务在未来24小时内发生事故的概率，并给出风险等级建议。例如，某电力集团开发的“作业风险雷达”系统，在2024年迎峰度夏期间成功预警了3次极高风险的高空带电作业，促使管理层调整作业安排，避免事故发生。
此外，系统还能基于历史表现对作业人员进行“安全画像”，识别出易出现冒险行为的个体，并针对性地加强教育或限制其参与高风险任务。某央企在试点该项目后，重复性违章行为同比下降41%。
这一趋势的本质是：将安全管理从经验驱动升级为数据智能驱动。管理者不再仅凭直觉判断风险，而是依靠科学模型做出更优决策。这种转变尤其适用于点多面广、管理难度大的集团型企业。
- 提前识别高风险作业组合，优化资源配置；
- 辅助制定季节性、区域性专项治理方案；
- 提升安全投入的精准性和回报率；
- 为管理层提供战略级安全态势感知能力。
- 建立企业级安全数据中心，统一归集分散在各系统的作业数据；
- 引入机器学习框架，训练适用于本行业的风险预测模型；
- 通过搭贝低代码平台快速搭建数据分析看板，实现自助式查询与预警推送；
- 设立数据质量管理制度，确保输入数据的真实、完整、及时；
- 定期验证模型有效性，并根据实际反馈持续迭代优化。
📌 扩展元素：特种作业管理数字化成熟度评估模型
| 成熟度等级 | 特征描述 | 典型技术应用 |
|---|---|---|
| 初级（纸质化） | 依赖手工填写作业票，审批靠跑腿，无电子记录 | 无 |
| 二级（电子化） | 使用Excel或简单软件录入数据，但未形成流程闭环 | 办公软件、扫描仪 |
| 三级（信息化） | 部署专用管理系统，实现线上审批与存档 | OA系统、ERP模块 |
| 四级（数字化） | 全流程在线协同，与IoT设备联动，数据可追溯 | 电子作业票、移动APP、传感器 |
| 五级（智能化） | AI预测风险，自动推荐策略，实现自主决策辅助 | 大数据平台、AI引擎、低代码工具 |
💡 案例启示：某能源集团如何借助搭贝实现敏捷落地
某跨国能源集团在中国拥有12个生产基地，特种作业类型多达28种，原有管理系统难以适应区域差异。2024年下半年，该企业选择搭贝低代码平台作为数字化转型核心支撑工具。
项目团队在两周内完成了电子作业票系统的搭建，包括表单设计、审批流配置、移动端适配等功能。随后通过API接口与原有的SAP PM模块对接，实现工单自动触发作业申请。系统上线三个月后，整体作业合规率从76%提升至94.5%，平均审批时效提高68%。
尤为值得一提的是，该企业利用搭贝的可视化报表组件，自主开发了“月度高风险作业热力图”，帮助管理层识别高频作业区域，进而优化巡检资源布局。整个过程中无需编写一行代码，IT部门仅投入两名运维人员进行支持。
🔐 安全与隐私边界探讨
在推进智能化管理的同时，也必须正视数据安全与个人隐私保护问题。大量采集员工生理数据、行为轨迹等敏感信息，若管理不当可能引发法律纠纷。《个人信息保护法》明确要求企业在收集生物识别信息前须取得单独同意。
建议企业在实施过程中遵循“最小必要原则”，仅采集与安全直接相关的数据，并采用加密存储、权限分级、脱敏处理等技术手段加以防护。同时应建立透明的数据使用政策，向员工说明数据用途，增强信任感。
