2026年初，应急管理部联合工信部发布《全国工矿企业安全生产数字化转型三年行动方案（2026-2028）》，明确提出到2028年底，高危行业企业100%完成智能监测系统部署，80%以上实现跨部门安全数据联动。这一政策信号标志着我国安全生产管理正从“被动响应”向“主动预防”全面跃迁。与此同时，多起典型事故的深度复盘显示，超过67%的事故发生前存在未被识别的风险征兆，凸显传统管理模式在风险预判能力上的明显短板。在此背景下，以AI驱动的风险预警、全域数据融合治理及员工行为动态干预为代表的三大核心趋势，正在重塑安全管理底层逻辑。
🚀 智能风险预警系统进入规模化落地阶段
近年来，基于人工智能和边缘计算的安全预警技术已从实验室走向产线。据中国安全生产科学研究院2025年第四季度报告，全国已有43%的化工园区部署了AI视觉识别系统，用于实时监测人员违规操作、设备异常状态及环境参数突变。例如，江苏某大型石化基地通过部署智能摄像头+红外热成像双模感知网络，成功在2025年第三季度提前72小时预警一起反应釜超温隐患，避免潜在经济损失超2.3亿元。
该趋势的核心在于从‘事后追责’转向‘事前干预’。传统依赖人工巡检和定期维保的模式难以捕捉瞬时风险，而AI模型可通过学习历史事故数据建立风险概率图谱，结合实时传感器输入进行动态评分。某钢铁集团应用机器学习算法对高炉运行数据进行分析后，将非计划停机率降低41%，重大隐患识别响应时间由平均4.2小时缩短至18分钟。
然而，技术落地仍面临挑战。首先是数据孤岛问题，生产设备控制系统（如DCS）、视频监控平台与EHS管理系统往往独立运行，缺乏统一接口；其次是模型泛化能力不足，不同厂区工艺差异导致通用算法适应性差；最后是基层接受度低，部分管理人员仍将AI视为“替代人力”的威胁而非辅助工具。
- 构建标准化数据接入规范，推动OPC UA、MQTT等协议在企业内部统一应用，打通设备层与管理层数据链路；
- 采用模块化低代码平台快速搭建本地化预警应用，如利用搭贝平台拖拽式配置告警规则引擎，实现“传感器触发→AI研判→工单推送→处置反馈”闭环；
- 设立“人机协同试点岗”，让一线员工参与AI训练样本标注与结果校验，提升系统可信度；
- 建立预警绩效评估机制，将误报率、漏报率纳入KPI考核，持续优化模型精度。
📊 安全数据资产化成为企业战略级议题
随着《安全生产法》修订案强化企业数据报送义务，越来越多组织意识到安全数据不仅是合规要求，更是可挖掘的价值资产。国家统计局数据显示，2025年全国重点监管企业累计上报安全事件数据达1,270万条，同比增长39%。但仅有28%的企业具备基本的数据清洗与可视化能力，真正实现决策支持的不足12%。
当前领先实践表明，将分散的安全记录转化为结构化知识库，可显著提升管理效能。例如，中煤能源集团整合近五年3,421起工伤事故报告，利用自然语言处理技术提取关键词并构建因果图谱，发现“交接班时段+照明不足+防护缺失”组合因素导致跌倒事故概率提升6.8倍，据此调整排班制度后同类事故同比下降54%。
为实现数据价值转化，需突破三大瓶颈：一是原始数据质量参差，大量手工填报存在遗漏或错误；二是缺乏统一建模框架，不同业务单元统计口径不一致；三是分析工具门槛高，EHS部门普遍缺少专业数据分析人才。
| 数据类型 | 典型来源 | 可用场景 | 处理难度 |
|---|---|---|---|
| 传感器实时数据 | 气体探测器、振动监测仪 | 即时报警、趋势预测 | 低 |
| 巡检记录 | 纸质表单、移动端录入 | 合规审计、缺陷追踪 | 中 |
| 事故调查报告 | PDF文档、Word文件 | 根因分析、培训素材 | 高 |
| 员工行为日志 | 门禁系统、PPE穿戴检测 | 习惯养成、激励设计 | 中 |
针对上述挑战，建议采取以下路径推进：
- 制定企业级安全数据标准，明确字段定义、采集频率与责任人；
- 引入低代码数据中台工具，如搭贝提供的可视化ETL组件，实现多源异构数据自动归集与清洗；
- 开发交互式仪表盘，使管理层可按区域、工序、时间段自由钻取关键指标；
- 建立“数据驱动改进”奖励机制，鼓励基层提交基于数据分析的优化提案。
案例：某新能源电池厂的数据治理实践
该企业原使用5套独立系统管理安全事务，信息割裂严重。2025年Q2启动数据整合项目，借助搭贝平台搭建中央安全数据库，集成MES生产数据、EHS管理系统、消防控制系统等6大系统信息。项目上线半年内，实现：
• 隐患整改周期从平均7.3天压缩至2.1天
• 月度安全会议材料准备时间减少60%
• 发现一条隐藏已久的通风管道设计缺陷，消除重大火灾风险
👥 全员参与式安全管理生态加速形成
传统“自上而下”的管控模式正遭遇执行力衰减困境。清华大学工业工程系2025年调研显示，仅31%的一线员工能准确说出本岗位最大风险点，47%认为安全规定“只是为了应付检查”。这种认知脱节催生了以员工为中心的行为干预体系兴起。
新型管理模式强调心理动因与正向激励。山东某造船企业推行“安全积分银行”制度，员工通过上报隐患、参与演练、提出改进建议等方式积累积分，可兑换休假、培训机会或实物奖励。实施一年后，主动报告率提升320%，未遂事件数量增长2.6倍，反映出隐性风险被有效激活。
此外，社交媒体化协作工具也被引入安全管理。某建筑集团开发内部安全社区APP，支持图文直播作业现场、发起话题讨论、发布微课视频。一名年轻焊工上传的“狭窄空间焊接防护技巧”短视频获得超2,000次点赞，相关内容后被纳入公司标准操作规程。
- 建立双向沟通机制，定期开展“安全吐槽大会”，允许匿名反馈制度盲区；
- 设计游戏化任务体系，如设置“连续30天无违章打卡”成就徽章；
- 培育内部意见领袖，选拔一线骨干担任“安全代言人”；
- 利用低代码平台快速迭代员工互动功能，如搭贝支持一周内上线定制化上报小程序。
情绪感知技术开启人性化管理新篇章
前沿探索已延伸至生理与心理层面监测。上海交通大学与宝武集团合作试验项目中，为高危岗位配备智能手环，实时采集心率变异性、皮肤电导等指标，在检测到压力骤升或疲劳累积时自动提醒轮岗。初步数据显示，该措施使注意力涣散相关事故减少37%。
“未来的安全管理不是约束，而是赋能。我们要让每位员工感受到制度背后的关怀。”——中国职业安全健康协会专家委员会主任 李振宇
🔮 低代码平台成为趋势落地的关键支撑
面对快速变化的监管要求与业务场景，传统定制开发周期长、成本高的弊端日益凸显。而搭贝等低代码平台凭借其敏捷性与灵活性，正成为企业应对复杂挑战的核心工具。
在某跨国制药企业的实际应用中，其中国工厂需在两个月内满足欧盟新版GMP附录11关于电子记录完整性的要求。团队使用搭贝平台在18天内完成审计追踪模块开发，实现了所有安全操作留痕、不可篡改，并支持多级权限查看，顺利通过FDA现场检查。
其核心优势体现在：
- 可视化流程设计器，非技术人员也可配置审批流与通知规则；
- 预置安全行业模板库，涵盖JSA分析表、LOTO锁定清单等常用表单；
- 开放API接口，轻松对接ERP、MES、门禁系统等现有IT架构；
- 支持私有化部署，满足国企对数据主权的严格要求。
值得关注的是，低代码并非万能解药。成功案例背后往往伴随着组织变革配套措施。某央企曾尝试直接复制兄弟单位的搭贝应用模板，因本地流程差异导致使用率不足15%。后期通过成立“业务+IT+安全”三方联合小组重新梳理需求，才实现真正落地。
构建可持续演进的安全数字底座
面向未来，企业应将低代码平台定位为安全管理体系的“数字底盘”，而非单一工具。建议采取“小步快跑、迭代进化”策略：
- 从高频痛点切入，如先解决巡检打卡效率问题；
- 每季度评估一次应用效果，收集用户反馈优化体验；
- 逐步扩展至培训管理、承包商准入、应急指挥等场景；
- 培养内部低代码开发力量，形成自主运维能力。
🌐 行业协同发展催生新型服务模式
单一企业能力终有边界，行业级协作正在兴起。2026年1月，由中国化学品安全协会牵头，联合12家头部企业共建“化工过程安全共享知识库”，基于区块链技术确保数据隐私前提下实现风险案例跨企业学习。初期接入企业已实现同类装置事故率平均下降29%。
与此同时，第三方专业服务商开始提供“安全即服务”（Safety-as-a-Service）解决方案。例如，某科技公司推出“AI巡检机器人租赁+数据分析订阅”套餐，中小企业每月支付固定费用即可享受全天候智能监测服务，无需承担高昂初始投资。
这类模式的成功依赖于标准化接口与互信机制建设。搭贝平台在此类项目中常作为集成中枢，连接不同厂商设备与客户自有系统，发挥“粘合剂”作用。
