探索融合AI赋能的传统安全管理机制创新研究
张政源
（南平市建阳区职业卫生服务中心，福建 南平 354200）
摘 要：企业生产安全是可持续发展的基石，系统比较了传统安全管理（TSM）与人工智能安全管理（AISM）的核心原理、技术实现与应用效能。研究表明，TSM以规章制度、风险矩阵、PDCA循环为核心，依赖人力执行，在规程遵守层面具有基础价值；而AISM依托计算机视觉、自然语言处理、深度学习及预测性分析技术，实现了风险识别实时化、预警智能化与决策数据化。实证案例显示，AISM系统可将隐患识别效率提升60%以上，事故预测准确率达85%，事故率平均下降19%。然而，AISM的有效性高度依赖数据质量与算法透明度，且无法替代人类在复杂决策与安全文化塑造中的作用。未来安全管理体系将走向“人机协同”模式，融合TSM的制度韧性、人文内核与AISM的技术敏锐性，构建动态适应、持续进化的安全防护网络。
关键词：人工智能；安全管理；生产安全；风险预测；人机协同；传统安全管理
0 引言
工业生产的复杂性与不确定性使安全管理成为企业运营的核心挑战。传统安全管理（Traditional SafetyManagement，TSM)历经百年发展，形成了以事故预防理论(如海因里希法则、瑞士奶酪模型）为基础、PDCA循环计划一实施一检查一改进)为框架、风险矩阵评估为核心工具的成熟体系。然而，其在实时性、预测精度与隐性风险捕捉等方面存在显著局限。近年来，人工智能(AI)技术的突破性进展为安全管理范式革新提供了强大引擎。AI智能安全管理(AI-Enabled SafetyManagement，AISM)通过计算机学习、深度学习、计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)等技术，实现了对海量异构安全数据的实时解析与智能决策支持。本研究旨在深入剖析TSM与AISM的作用机制、效能边界与互补潜力，为企业构建下一代韧性安全体系提供理论指引与实践路径。
1 TSM的核心作用与局限
1. 1TSM的支柱作用
（1）制度规范化与流程固化：TSM通过建立安全操作规程（SOP）、工作许可制度（如LOTO）、应急预案等文本化制度体系，明确责任边界与行为准则，为安全管理提供确定性框架。例如，杜邦公司的“安全十原则”通过严格的行为规范显著降低了人为失误率。
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