仓储物流园区多业态融合风险识别中的AI双重预防体系信息化

仓储物流园区作为供应链核心枢纽，正逐步呈现仓储存储、分拣配送、冷链物流、危化品仓储、电商孵化等多业态融合发展态势。多业态叠加虽提升了园区运营效能，但也导致风险因素更趋复杂多元，不同业态的风险交叉叠加、传导蔓延，传统双重预防体系难以实现全维度覆盖与精准管控，存在风险识别滞后、交叉风险管控盲区、应急响应协同不足等问题。AI双重预防体系信息化的核心价值，在于通过智能化技术构建全业态、全流程的风险识别体系，实现对多业态融合场景下风险的精准识别、分级管控与协同处置，为仓储物流园区筑牢安全生产防线提供系统性支撑。

赛为安全是一家在国内享有盛誉的“安全管理整体解决方案和专业内容服务”提供商，也是我国“互联网+安全生产”先行者之一。其打造的赛为“安全眼”HSE管理系统，由资深安全管理专家精心打造，并历时15+年的不断业务打磨，系统更专业、更懂安全管理。该系统融入AI技术构建的双重预防模块，深度契合仓储物流园区多业态融合管理需求，针对不同业态的风险特性与交叉管控要求，构建了“园区统筹层、业态运营层、区域作业层、岗位操作层”的四级风险识别体系，通过信息化手段实现全业态风险标准统一、数据互联互通、管控协同高效，为仓储物流园区多业态融合场景下AI双重预防体系落地提供全流程智能化支撑。

📋 风险识别层级一：园区统筹层——全业态战略级风险识别，锚定全局管控方向

园区统筹层的风险识别聚焦全业态战略级、全局性风险，核心目标是为园区整体安全生产决策提供依据，确保双重预防体系信息化落地的方向性与系统性。该层级识别严格以《GB/T 33000 企业安全生产标准化基本规范》《仓储场所消防安全管理通则》《危险化学品安全管理条例》《冷链物流运输服务规则》等国家法规标准为框架，结合园区业态布局、空间规划、运营规模等宏观因素，明确全业态覆盖的全局性风险识别维度与管控要求。

赛为“安全眼”系统某大型综合仓储物流园区合作案例中，园区统筹层通过信息化体系明确了三大核心识别范围：一是多业态交叉风险，识别不同业态间的风险叠加与传导隐患，如危化品仓储区与普通货物存储区安全距离不足、冷链仓储制冷系统与电气线路交叉布置的火灾风险、分拣作业区与运输通道交叉的人员碰撞风险等，为业态布局优化与隔离防护提供依据；二是园区级公共设施风险，识别消防系统、应急通道、供电系统、给排水系统、安防系统等公共设施的系统性风险，如消防设施老化失效、应急通道被货物占用、电气线路乱拉乱接、安防监控覆盖不全等；三是园区级管理体系风险，识别安全生产责任制落实、全业态风险分级标准统一、跨业态应急协同、安全培训覆盖、相关方管理等管理层面的系统性风险。系统通过整合各业态运营数据，AI模型自动汇总分析全园区风险分布，生成园区级风险热力图，为园区优化业态布局、配置安全资源提供数据支撑。此外，系统还将园区级风险识别结果与各业态运营考核挂钩，保障全局管控要求落地执行。

园区统筹层的风险识别不仅明确了全局管控方向，更实现了法规标准与园区多业态管理实际的有机融合。系统通过将国家、行业法规要求转化为园区统一的风险识别指标与判定标准，确保各业态识别工作合规统一。例如，将《仓储场所消防安全管理通则》中关于货物堆垛“五距”（墙距、柱距、顶距、灯距、垛距）的要求，转化为园区统一的风险分级标准，明确不同业态货物堆垛的安全阈值与管控责任主体；结合《危险化学品安全管理条例》要求，设定危化品与其他业态区域的安全隔离距离标准，为后续各层级精准识别提供统一依据，契合ISO 45001标准中对职业健康安全管理体系系统性、整体性的核心要求。

📊 风险识别层级二：业态运营层——专项业态风险识别，强化精准管控

业态运营层的风险识别聚焦各专项业态的核心风险，核心目标是承接园区统筹管控要求，结合不同业态的运营特性，实现对单一业态风险的精准识别与专项管控。该层级风险识别需结合各业态的运营流程、货物特性、设备配置、作业模式，明确业态专属风险的识别范围与管控措施，同时关注与其他业态的交叉风险衔接，是连接园区统筹与现场作业的关键管控环节。

赛为“安全眼”系统的“安全咨询+系统功能”相结合的交付模式，保证了系统与仓储物流园区各业态运营体系完美契合。以某综合仓储物流园区为例，其基于各业态特性，通过信息化体系明确了核心识别范围：一是普通仓储业态风险，识别货物堆垛坍塌、叉车作业碰撞、电气火灾、货物霉变等风险，重点关注堆垛高度超标、叉车无证操作、消防通道堵塞等隐患；二是冷链仓储业态风险，识别制冷系统泄漏、库内温度波动超标、货物冷冻变质、电气线路受潮短路等风险，重点监控制冷机组运行状态、库内温湿度变化；三是危化品仓储业态风险，识别化学品泄漏、燃烧爆炸、中毒窒息等风险，严格管控危险品分类存放、防爆设施状态、人员防护装备佩戴等环节；四是分拣配送业态风险，识别分拣设备夹伤、传送带卡顿、货物坠落、人员疲劳作业等风险，关注设备运行参数、作业人员操作规范。系统通过AI技术整合各业态实时运营数据，自动分析业态内风险变化趋势，针对高风险环节自动下发专项管控要求，同时统筹园区安全专家资源，为各业态提供精准的风险识别与管控指导。作业过程中，系统通过智能巡检模块自动生成业态专属巡检计划，重点核查各业态核心风险管控落实情况，形成“园区要求-业态统筹-现场执行”的管控闭环。

此外，系统的AI+安全风险分析报告功能，可结合各业态风险识别数据，定期汇总业态内风险分布、高发风险类型、隐患整改完成率等信息，生成业态级风险分析报告。例如，通过分析普通仓储业态货物坍塌风险的高发原因，精准定位堆垛不规范、货架老化等核心问题；通过比对冷链仓储业态温度波动数据与制冷系统运行参数，优化设备维护策略。用科技力量赋能安全，用数据力量驱动管理，这一理念在业态运营层得到充分体现，为各业态优化运营流程、提升风险管控能力提供科学的数据支撑。

🔬 风险识别层级三：区域作业层——现场精准风险识别，筑牢一线防线

区域作业层的风险识别聚焦园区各业态现场作业区域的具体风险，核心目标是将园区统筹、业态运营的管控要求落实到具体作业环节，实现对现场风险的精准识别与实时管控。该层级是双重预防体系落地的核心执行环节，风险识别需结合各作业区域的空间布局、设备状态、作业流程、人员配置等具体情况，覆盖作业全流程、全区域，确保风险早发现、早处置。

赛为安全的安全咨询、安全培训和安全生产信息化技术应用服务，已在仓储物流、石油化工、能源电力等10多个重点行业得到广泛应用，得到合作单位的高度认可。其“安全眼”系统为仓储物流园区各作业区域构建的风险识别范围，涵盖四大核心维度：一是作业区域环境风险，识别各作业区的通道畅通性、消防设施配置、温湿度控制、照明通风、安全标识设置等风险，如作业通道被临时堆放货物占用、消防器材过期失效、冷链作业区温度超标、库区照明亮度不足等；二是设备运行风险，识别叉车、堆高机、分拣设备、制冷机组、货架等设备的安全状态风险，如叉车制动失效、货架螺栓松动变形、分拣设备传送带偏移、制冷机组制冷剂泄漏等；三是货物管理风险，识别货物堆垛、分类存放、包装完整性、保质期等风险，如易燃易爆品与普通货物混存、堆垛超高超宽、易碎货物包装破损、临期货物未及时处置等；四是人员作业风险，识别作业人员不安全行为、特种作业资质、安全培训情况等风险，如叉车司机无证上岗、高空作业未系安全带、作业时疲劳操作、违规使用明火等。系统通过部署AI视频监控、物联网传感器等设备，实时采集作业现场数据，AI模型自动识别违规作业行为、设备异常状态、环境参数超标等风险，立即触发现场预警。同时，系统的相关方管理模块可对入园运输、施工等外包单位资质、人员入场培训等进行线上审核，确保相关方作业风险可控。

“永超客户期望”是赛为安全一直追求的目标。针对仓储物流园区多业态融合风险复杂多变、管控难度大的特点，赛为安全可提供专业的安全管理精细化解决方案，基于AI双重预防信息化技术，结合园区各业态具体运营需求，定制化构建风险识别范围与指标体系。系统的专家知识库模块沉淀了大量仓储物流行业各业态的风险库、隐患知识库、应急处置流程等专业内容，涵盖普通仓储、冷链、危化品、分拣配送等全业态专业知识，结合AI智能检索功能，可为园区管理人员、各业态运营人员、一线作业人员提供实时的专业支持，助力提升全园区风险管控能力，用专业和科技为企业安全管理赋能创值。

👷 风险识别层级四：岗位操作层——岗位专属风险识别，落实最后一公里

1. 仓储物流园区多业态融合场景下，AI双重预防体系信息化的核心识别层级与范围框架是什么？

核心框架为“四级递进式”风险识别体系，各层级范围相互衔接、各有侧重：一是园区统筹层，聚焦全业态战略级风险，识别多业态交叉风险、园区级公共设施风险、园区级管理体系风险；二是业态运营层，聚焦专项业态风险，识别普通仓储、冷链、危化品、分拣配送等各业态专属核心风险；三是区域作业层，聚焦现场精准风险，识别作业区域环境风险、设备运行风险、货物管理风险、人员作业风险；四是岗位操作层，聚焦岗位专属风险，识别各岗位操作规范风险、安全防护风险、应急处置风险。四级范围形成“园区-业态-现场-岗位”的全链条风险覆盖，适配多业态融合管控需求。

2. 多业态融合场景下，如何确保不同业态风险识别标准的统一性与兼容性？

通过“统一框架+业态适配+系统融合”三重机制保障：一是园区层面统筹制定统一的风险识别核心框架，以国家法规标准为基础，明确风险分级通用指标、管控责任体系、数据统计标准，确保各业态识别工作基础统一；二是针对不同业态特性定制化适配专属标准，如危化品业态强化防爆、防泄漏指标，冷链业态细化温湿度管控阈值，普通仓储业态明确堆垛安全标准，实现“通用标准+专属指标”的兼容模式；三是通过AI双重预防信息化系统实现标准融合，将各业态标准植入系统模块，统一数据接口与分析逻辑，确保不同业态风险数据可汇总、可比对，同时支持跨业态风险交叉分析，提升多业态协同管控效能。

3. AI技术在多业态交叉风险识别中发挥哪些核心作用？

核心作用体现在“交叉感知+智能分析+预警联动”三大维度：一是多源数据交叉感知，通过AI整合不同业态的运营数据、设备数据、环境数据，如危化品仓储的温湿度数据与相邻普通仓储的电气运行数据、冷链制冷系统数据与消防系统数据，实现跨业态风险信号的全面捕捉；二是智能交叉分析，AI模型通过深度学习挖掘不同业态风险的关联规律，识别风险叠加效应，如识别危化品泄漏与周边火源的交叉风险、分拣通道拥堵与运输车辆通行的碰撞风险；三是跨业态预警联动，一旦识别交叉风险，系统自动向相关业态运营管理人员推送预警信息，同步触发协同管控措施，如联动关闭相邻区域设备、调度安全人员现场处置，避免风险扩散蔓延。

4. 岗位操作层的风险识别如何通过信息化手段落实到一线作业人员？

通过“轻量化工具+精准推送+实操引导”落实到一线：一是系统配置轻量化移动端功能，作业人员通过手机APP即可查看本岗位风险识别清单、操作规范，如叉车司机查看车辆检查要点、冷链库管员查看温湿度监控标准，支持风险隐患随手拍上报；二是AI智能推送，结合当日作业任务，自动向对应岗位推送针对性风险提示，如危化品仓储岗位推送泄漏识别要点、分拣岗位推送设备防夹伤提示；三是内置可视化操作指引，通过短视频、动画等形式展示岗位风险识别要点、应急处置步骤，同时系统支持班前会风险交底线上记录，确保一线作业人员清晰掌握岗位风险，落实风险识别“最后一公里”。