怎样借助安全生产管理智能化系统平台，完成企业安全生产数据的互通整合与科学决策？

在风电新能源等高危、分散化运营的行业中，安全生产数据是企业防范安全风险、优化管控流程、实现科学决策的核心支撑，涵盖设备运行数据、隐患排查数据、作业安全数据、环境监测数据、培训考核数据等全要素内容。但当前多数企业面临安全生产数据“碎片化、孤岛化、不规范”的痛点——各部门、各风场、各设备的数据分散存储于不同系统，格式不统一、传递不及时，无法实现数据协同联动，导致管理层难以全面掌握企业安全生产整体态势，决策多依赖人工经验，缺乏数据支撑，难以适配企业规模化、智能化安全管理的需求。

安全生产管理智能化系统平台（以下简称“智能安全平台”），作为整合安全生产全流程数据、赋能科学决策的核心载体，依托物联网、大数据、AI人工智能、云计算等新兴技术，打破数据孤岛、规范数据标准、强化数据分析，实现安全生产数据的“聚、通、析、用”，推动企业安全生产决策从“经验驱动”向“数据驱动”转变，从“被动应对”向“主动预判”升级。结合ISO 45001安全管理体系、《大中型企业安全生产标准化管理体系要求》(GB/T 33000—2025)及风电行业安全管理特点，参考赛为安全在风电新能源行业的实践经验，从数据互通整合、数据科学分析、决策落地应用、长效保障机制四个维度，详细阐述如何借助智能安全平台，完成企业安全生产数据的互通整合与科学决策，助力企业实现全领域、全流程、全方位的安全管控升级。

一、打通数据壁垒，实现安全生产数据“聚得全、通得畅”

数据互通整合是实现科学决策的基础，核心是依托智能安全平台，打破企业内部各部门、各风场、各业务环节的数据孤岛，建立统一的数据采集、存储、传输标准，实现安全生产全要素数据的集中汇聚、规范管理和高效流转，确保数据真实、准确、及时，为后续数据分析和决策应用奠定坚实基础。

（一）明确数据整合范围，实现“全要素覆盖”

借助智能安全平台实现数据互通整合，首先需明确整合范围，确保覆盖企业安全生产全流程、全领域、全岗位，避免数据遗漏导致决策偏差。结合风电企业运营特点，重点整合六大类核心安全生产数据，确保数据全面性和针对性：

1.  设备运行数据：涵盖风机机组、升压站、集电线路、储能装置等核心设备的运行参数，包括风机转速、振动、温度、润滑油位，电气设备的电压、电流、绝缘性能，线路的覆冰厚度、导线舞动等，依托智能传感器、设备控制系统实时采集，确保数据实时反映设备运行状态；

2.  隐患管控数据：包括隐患排查记录、隐患等级、隐患位置、整改责任人、整改时限、整改结果、复盘情况等，覆盖风场全领域隐患排查、上报、处置、复盘全流程，实现隐患数据可追溯、可管控；

3.  作业安全数据：涵盖高空作业、户外巡检、有限空间作业等各类作业的作业计划、作业许可、作业人员信息、防护装备佩戴情况、作业过程监测数据、违规操作记录等，确保作业安全全程可监测、可追溯；

4.  环境监测数据：包括风场风速、风向、温度、暴雨、雷电、暴雪等恶劣天气数据，以及风场周边环境、作业区域环境等监测数据，为环境预警和作业安排提供数据支撑；

5.  培训考核数据：涵盖员工安全培训记录、培训课程、考核成绩、技能等级、安全资质，以及管理层安全培训、应急演练等相关数据，反映全员安全能力水平；

6.  应急处置数据：包括应急预案、应急演练记录、应急物资储备情况、应急队伍信息、事故处置记录、应急联动数据等，为优化应急预案、提升应急处置能力提供数据参考。

（二）统一数据标准，打破“格式壁垒”

数据格式不统一、标准不一致，是导致数据无法互通的核心痛点之一。智能安全平台需建立统一的安全生产数据标准体系，规范数据采集格式、编码规则、分类标准、传输协议，确保不同来源、不同类型的数据能够无缝对接、互联互通。

结合赛为“安全眼”HSE管理系统的实践经验，数据标准统一可从三个层面推进：一是统一数据采集标准，明确各类数据的采集频率、精度要求、采集方式（自动采集/手动录入），例如风机运行数据每5分钟自动采集1次，隐患数据需手动录入并上传现场照片，确保数据采集规范；二是统一数据编码规则，对设备、风场、岗位、隐患类型、作业类型等进行统一编码，例如风机按“风场编号-机组编号”编码，隐患按“隐患类型-等级-位置”编码，确保数据标识唯一、便于检索；三是统一数据传输标准，采用标准化的传输协议（如MQTT、HTTP），确保数据从终端设备、各子系统高效传输至智能安全平台，避免数据丢失、延迟，同时支持与企业ERP、OA等其他管理系统的数据对接，实现跨系统数据互通。

（三）搭建数据汇聚中枢，实现“集中管控”

依托智能安全平台搭建安全生产数据汇聚中枢，作为数据互通整合的核心载体，实现各类安全生产数据的集中存储、分类管理、高效流转。结合风电风场分散化的特点，采用“云端+边缘端”的分布式存储架构，边缘端负责现场数据的实时采集、临时存储和初步处理，避免偏远风场网络不稳定导致的数据丢失；云端负责数据的集中存储、长期归档和深度分析，实现数据全局管控。

例如，赛为“安全眼”HSE管理系统的数据汇聚中枢，可实现风电企业各风场、各部门的数据集中汇聚，将风机控制系统、智能巡检系统、环境监测系统等各子系统的数据，以及员工手动录入的数据，统一接入平台，按数据类型分类建立数据库（设备数据库、隐患数据库、作业数据库等），同时具备数据清洗、数据校验、数据补全的功能，自动识别异常数据、缺失数据，并提醒相关人员核实、补充，确保数据真实、准确、完整。此外，数据汇聚中枢支持数据权限分级管理，不同层级员工可查看、操作对应权限的数据，确保数据安全。

二、强化数据深度分析，实现“析得准、用得上”

数据互通整合的最终目的是为科学决策提供支撑，核心是依托智能安全平台的数据分析能力，对汇聚的安全生产数据进行深度挖掘、多维度分析，识别安全风险、发现管理短板、预判安全态势，将“数据”转化为“信息”“智慧”，为企业安全生产决策提供精准、可靠的支撑，避免决策盲目性。结合风电行业特点，重点开展四大类数据分析，实现数据价值最大化。

（一）风险预警分析，实现“主动预判”

依托智能安全平台的AI算法模型，对设备运行数据、环境监测数据、隐患数据等进行实时分析，实现安全风险的主动预判、分级预警，帮助企业提前防范各类安全事故。例如，通过分析风机运行数据（振动、温度、润滑油位等），建立风机故障预警模型，当数据超出正常阈值时，自动识别潜在故障风险，分级推送预警信息（一般预警/重要预警/紧急预警），提醒运维人员及时处置，避免风机故障扩大；通过分析环境监测数据和作业数据，建立作业安全预警模型，当出现强风、雷电等恶劣天气，或作业人员违规操作时，自动预警并禁止作业，防范作业安全事故。

赛为“安全眼”HSE管理系统的风险预警分析功能，结合风电行业的安全风险特点，优化AI算法模型，可实现风机故障、线路隐患、作业安全等各类风险的精准预警，预警准确率提升至98%以上，同时生成预警分析报告，明确预警原因、风险等级、影响范围和处置建议，为管理层决策提供精准支撑。

（二）趋势研判分析，实现“提前规划”

对安全生产数据进行长期趋势研判分析，识别数据变化规律，预判安全生产态势，为企业安全管理规划、资源投入、流程优化提供决策支撑。例如，对风机运行数据进行长期分析，研判风机故障发生的规律（如某类风机在运行3年后易出现齿轮箱故障），提前制定运维计划、储备维修物资；对隐患数据进行趋势分析，识别隐患高发区域、高发类型（如山地风场冬季易出现线路覆冰隐患），针对性优化隐患排查方案，加大高发区域、高发类型的排查力度；对培训考核数据进行趋势分析，识别员工安全技能薄弱环节，优化培训计划，提升全员安全能力。

趋势研判分析可采用图表化展示（折线图、柱状图、热力图等），通过智能安全平台直观呈现数据变化趋势，例如用热力图展示各风场隐患高发区域，用折线图展示风机故障发生率的变化趋势，让管理层快速掌握安全生产态势，做出科学决策。

（三）短板短板分析，实现“优化提升”

依托智能安全平台对安全生产数据进行多维度对比分析，识别企业安全管理的短板和不足，为管理流程优化、管控措施完善提供决策支撑。例如，对比各风场的隐患整改率、违规作业发生率，识别安全管理薄弱的风场，针对性加强管控；对比不同运维团队的风机故障率、巡检效率，识别运维能力薄弱的团队，优化运维人员配置、加强培训；对比不同作业类型的安全风险发生率，识别高危作业环节，完善作业安全管控措施。

同时，结合ISO 45001安全管理体系“持续改进”的要求，通过数据分析发现管理短板后，生成改进建议报告，明确改进目标、改进措施、责任人和改进时限，依托智能安全平台跟踪改进落实情况，形成“分析—发现—改进—复盘”的闭环管理，持续提升企业安全管理水平。

（四）合规性分析，实现“合规管控”

结合《安全生产法》《风力发电厂安全规程》等法律法规和行业标准，依托智能安全平台对安全生产数据进行合规性分析，排查企业安全管理中的合规隐患，确保企业安全生产合规运营。例如，对隐患整改数据进行合规性分析，排查未按规定时限整改、整改不到位的隐患，确保隐患整改合规；对作业许可数据进行合规性分析，排查未办理作业许可、作业许可不符合规定的作业，确保作业合规；对培训考核数据进行合规性分析，排查员工未按规定参加培训、考核不合格仍上岗的情况，确保全员安全资质合规。

合规性分析可自动生成合规性报告，明确合规达标情况、合规隐患、整改建议，帮助企业及时排查合规风险，确保安全生产符合法律法规和行业标准要求，避免因合规问题面临处罚。

三、聚焦决策落地应用，实现“决策准、见效快”

借助智能安全平台实现数据互通整合与深度分析后，核心是将分析结果转化为具体的决策措施，落地到企业安全生产全流程，推动科学决策落地见效，实现“决策—执行—反馈—优化”的闭环管理，切实提升企业安全管理效能。结合风电企业安全管理实际，重点聚焦四大类决策落地应用。

（一）设备运维决策，实现“精准运维”

基于智能安全平台的设备运行数据分析结果，优化设备运维决策，推动设备运维从“定期运维”向“精准运维”转变，降低运维成本、提升运维效能。例如，通过分析风机运行数据和故障数据，预判风机潜在故障，制定个性化的运维计划，避免过度运维（定期运维导致的资源浪费）和运维不足（未及时发现故障导致的设备损坏）；通过分析各风场设备故障发生率、运维成本，优化运维资源配置，将运维人员、维修物资向设备故障高发的风场倾斜，提升运维效率。

某风电合作单位依托赛为“安全眼”HSE管理系统，通过设备运行数据分析优化运维决策，将风机定期运维改为精准运维，根据风机运行状态和故障预判结果，针对性安排运维工作，不仅将风机故障发生率下降40%，还降低了25%的运维成本，实现了运维效能的显著提升。

（二）隐患管控决策，实现“闭环管控”

基于智能安全平台的隐患数据分析结果，优化隐患管控决策，明确隐患管控重点、整改优先级和整改措施，实现隐患闭环管控。例如，通过分析隐患数据，识别隐患高发区域、高发类型，决策加大该区域、该类型隐患的排查力度，优化隐患排查计划；通过分析隐患整改数据，识别整改效率低、整改不到位的责任人，决策加强考核、督促整改；通过分析重大隐患的分布和处置情况，决策完善隐患管控措施，防范重大隐患引发安全事故。

此外，智能安全平台可根据隐患分析结果，自动生成隐患管控决策建议，例如某风场线路覆冰隐患高发，平台建议增加线路覆冰监测设备、制定冬季线路除冰计划，管理层可结合实际情况，快速决策、落地执行，确保隐患管控精准、高效。

（三）作业安全决策，实现“规范管控”

基于智能安全平台的作业数据、环境数据、人员数据的分析结果，优化作业安全决策，规范作业流程、防范作业风险。例如，通过分析环境数据和作业数据，决策合理安排作业时间，避免在强风、雷电等恶劣天气开展高空作业；通过分析作业违规数据，识别作业违规高发环节、高发人员，决策加强作业现场监管、开展针对性培训；通过分析作业人员技能数据，决策优化作业人员配置，确保高风险作业由技能达标人员承担。

例如，某风电企业依托智能安全平台，通过分析高空作业数据，发现作业人员未规范佩戴防护装备的违规率较高，管理层决策加强作业现场视频监控、安排专人现场监护，同时开展防护装备操作培训，仅1个月就将高空作业违规率下降80%，有效防范了高空坠落事故。

（四）全局安全管控决策，实现“统筹推进”

基于智能安全平台的全局数据分析结果，为企业高层提供全局安全管控决策支撑，统筹推进企业安全生产管理升级。例如，通过分析各风场、各部门的安全管控数据，识别企业安全管理的薄弱环节，决策优化安全管理体系、完善安全管理制度；通过分析安全生产整体态势和风险分布，决策调整安全资源投入方向，加大高风险领域、薄弱环节的资源投入；通过分析行业安全事故数据和企业自身安全数据，决策优化企业安全发展战略，推动企业安全管理向智能化、精细化转型。

四、完善长效保障机制，确保数据互通与科学决策持续落地

借助智能安全平台实现企业安全生产数据互通整合与科学决策，是一项长期、系统的工程，需完善相应的长效保障机制，从组织、制度、技术、人员四个方面提供支撑，确保数据互通整合规范有序、科学决策落地见效，推动企业安全生产管理持续升级。

（一）强化组织保障，明确责任分工

企业成立安全生产数据管理与科学决策工作领导小组，由企业负责人牵头，明确安全管理部门、智能化管理部门、运维部门、人力资源部门等相关部门的职责分工：安全管理部门负责统筹数据互通整合与科学决策工作，制定工作方案、监督工作落实；智能化管理部门负责智能安全平台的运维、功能优化，确保平台稳定运行，负责数据标准制定、数据汇聚整合；运维部门、各风场负责数据采集、录入，确保数据及时、准确；人力资源部门负责员工培训，提升员工数据操作、数据分析能力。形成“高层引领、中层统筹、基层执行、全员参与”的工作格局，确保各项工作落地见效。

（二）完善制度保障，规范管理流程

制定完善的安全生产数据管理制度和科学决策管理制度，规范数据采集、存储、传输、分析、应用的全流程，明确决策流程、决策责任，确保数据互通整合和科学决策有章可循。例如，制定《安全生产数据管理办法》，明确数据采集规范、数据标准、数据权限、数据安全等要求；制定《安全生产科学决策管理办法》，明确决策流程（数据分析—决策建议—决策审批—执行反馈）、决策责任，确保决策科学、合规、高效；制定《数据质量考核办法》，将数据采集的及时性、准确性、完整性纳入员工考核，倒逼员工规范上报数据。

（三）强化技术保障，提升平台效能

持续加强智能安全平台的技术升级和运维保障，提升平台的数据采集、数据整合、数据分析、决策支撑能力。一方面，结合风电行业新技术、新设备、新工艺的应用，优化平台功能，例如增加AI故障诊断、大数据趋势研判等高级功能，提升数据分析的精准度；另一方面，安排专业的技术运维团队，负责平台的日常运维、故障排查、系统升级，确保平台稳定运行，同时加强数据安全保障，采用加密技术、权限管理、数据备份等措施，防范数据泄露、丢失、篡改，确保数据安全。

（四）强化人员赋能，提升专业能力

开展分层分类的人员培训，提升员工的数据操作、数据分析和决策执行能力，确保智能安全平台能够充分发挥效能。针对基层员工，重点培训数据采集、录入、上报的规范和平台基础操作，确保数据采集准确、及时；针对中层管理人员，重点培训平台数据分析功能的使用，提升其依托数据开展管控决策的能力；针对高层管理人员，重点培训平台全局数据分析和决策支撑功能的使用，提升其科学决策能力；针对技术人员，重点培训平台运维、功能优化和数据安全管理，确保平台稳定运行。同时，鼓励员工主动学习数据相关知识，积极提出数据优化、决策优化的合理化建议，形成“全员懂数据、全员用数据”的良好氛围。

❓ 精品问答FAQs

1.  企业借助智能安全平台实现安全生产数据互通整合，核心难点是什么？如何解决？

核心难点有三个：一是数据孤岛严重，各部门、各子系统的数据格式不统一、无法互通；二是数据质量参差不齐，存在异常数据、缺失数据，影响分析结果；三是数据安全难以保障，涉及企业核心安全数据，需防范泄露、篡改。

解决措施：一是统一数据标准，明确数据采集、编码、传输标准，依托平台实现跨系统数据对接，打破数据孤岛；二是搭建数据清洗、校验机制，智能识别异常数据、缺失数据，提醒相关人员核实补充，确保数据质量；三是采用加密技术、权限分级管理、数据备份等措施，加强数据安全保障，同时制定数据安全管理制度，规范数据使用，防范数据安全风险。结合赛为“安全眼”系统实践，可快速完成数据标准统一和数据整合，提升数据质量和安全性。

2.  风电企业如何依托智能安全平台的数据分析，实现精准的设备运维决策？

核心是“数据驱动、精准预判、按需运维”，具体分为三步：一是依托平台汇聚风机、升压站等核心设备的运行数据（转速、振动、温度等）和故障数据，实现数据全要素覆盖；二是通过平台的AI算法模型，对设备运行数据进行实时分析、趋势研判，预判设备潜在故障，识别故障高发规律和薄弱环节；三是基于分析结果，制定个性化运维计划，优化运维资源配置，推动运维从“定期运维”向“精准运维”转变，例如根据风机故障预判结果，针对性安排运维人员、储备维修物资，避免过度运维和运维不足，降低运维成本、提升运维效能。

3.  如何确保借助智能安全平台做出的安全生产决策，能够有效落地执行？

关键是建立“决策—执行—反馈—优化”的闭环管理机制，同时强化保障措施：一是明确决策责任和执行时限，将决策措施分解到具体部门、具体人员，明确完成时限，依托智能安全平台跟踪执行进度；二是建立执行反馈机制，相关部门、人员定期上报决策执行情况和效果，平台自动汇总反馈数据，供管理层查看；三是强化考核激励，将决策执行情况纳入部门和员工考核，对执行到位、效果显著的给予表彰奖励，对执行不力、拖延推诿的给予处罚；四是定期复盘决策执行效果，结合数据分析结果，优化决策措施，确保决策贴合企业实际，持续提升执行效能。