面向大数据的企业安全管理

莱芜市人民医院 李佩铎 张芹

科学研究的不断发展需要做好安全科学的发展工作。在经历了理论科学、实验科学以及计算机科学等不同的阶段以后，数据密集型的发展模式成为了安全科学发展阶段的关键内容，预期处于同一发展状态的是大数据的到来。在这种背景下，安全科学的发展也朝着数据化的方向前进，并且开展讨论以数据为基础的安全管理模式。目前，要想确保企业安全管理工作的顺利落实，就需要在人－机－环境的环境微变中作出相应的决策。企业的安全管理工作中，使用大数据的价值并没有广泛的被人们熟知。本文立足于现下的安全管理工作的发展趋势，并且将安全科学工作当成理论基础，借助相关数据，建立了一套人－机－环境联网安全管理系统。

1 企业安全管理的趋势

企业的安全管理工作在大数据的时代背景下，也逐渐朝着实时化、微粒化以及易用化的方向发展。所谓的微粒化的管理也就是从企业到智能部门再到个体员工的管理模式，这种管理模式需要将“以人为本”的思想原则作为管理理念，科学合理的管理关键岗位以及员工中存在的安全隐患。实时化的管理模式，需要借助于大数据的支撑，以此来帮助企业的管理层以及决策者制定科学合理的安全管理方案，并且能够将管理方案落到实处，开展分层向下管理的管理模式，这种方法，能够确保各项管理工作实施的过程中，实现对员工思想以及行为的统一。同时，应该及时掌握企业动态发展的过程中的各项数据，一旦发现有可能阻碍企业发展的数据，就需要及时予以调整，并且给予员工对应的技术指导。此外，还应该使用实时动态管理的方法监管有着较高危险性的工作岗位，通过使用大数据，让管理者对生产过程的细节有更为全面的了解，同时给员工提供对应的预防措施。这种设置方法，能够全面覆盖生产安全管理，并且增强员工的安全意识，避免意外故障的产生。易用化的安全管理模式，能够有效确保安全管理的质量，提升安全管理工作的效率。

2 大数据下企业安全管理面临的问题

在企业的整个运作过程中，企业的安全管理占据着非常重要的部门，该项工作主要包含安全隐患、培训、检查、绩效、职业健康测评、风险评估以及设备养护维修等各个方面。对于降低企业的安全风险来说，企业的安全管理工作者能够有效提升企业的生产质量，并且对于企业的运营效率有着积极的影响。但是，在具体开展生产作业的过程中，因企业的风险具有变化性、不明确性以及过程性等特点，企业管理工作的开展面临着一系列的不确定因素，安全管理工作在大数据的时代背景下，具有以下几个方面的问题。

(1)企业的安全管理工作和各个系统之间的数据分析有着一定的差异，不能完成数据共享以及兼容，这就要求各个系统之间的数据在自我分析、总结以及整理的基础之上，完成利用以及共享，这种现象不利于数据的深度挖掘，并且无法保障安全管理工作质量以及工作效率。

(2)数据采集工作的准确性、及时性以及全面性在大数据的发展环境之下，直接影响着安全风险评估。但是，如今在我国的安全管理系统中，各个系统中的信息录入以及采集工作存在不完整性，再加上各个系统中的数据缺少统一性、协调性，从而使得数据信息的采集以及录入工作存在重复的现象，因此，会加剧工作人员的负担，并且降低工作质量以及工作效率。

(3)数据信息的准确性、及时性以及安全性能够帮助工作人员及时发现以及解决存在于安全管理中的问题，并且对于确立安全管理决策具有非常重要的意义。但是，在我国目前的很多企业中，并没有了解使用大数据的价值，数据信息的使用也缺少时效性的特点，再加上固定化以及传统化的数据分析以及采集，影响到了大数据价值的发挥，从而使得安全管理“人—机—环境”系统具有片面性的特点，安全管理工作的作用无法真正发挥出来。

3 面向大数据的企业安全管理策略

3.1 建立人、机、环境相结合的安全管理系统

作为一项综合电子信息技术，人－机－环境联网能够将环境、机器以及员工作为重要的信息源，在无线通信技术的帮助之下，成立以人为中心的信息系统，从而达到人、机以及环境三者之间的交互，确保企业安全管理平台的正常运行，再对安全管理功能中的相应模块予以开发，比如，与人相关的职业健康管理以及安全培训管理等模块，关于机的设施设备的完整性以及作业标准化的管理模块等，这样一来能够顺应企业安全管理工作的发展需求，将“感知行为状态，发现异常”作为基础内容，能够保障人、机以及环境在大数据的支持下，给企业不同层级的员工提供准确、全面的动态信息，从而帮助企业各个管理层做出正确的决策。系统的详细功能，如图1所示。

图1 人－机－环境联网安全管理系统功能

人、机以及环境的联网安全管理系统能够完成对关联信息的挖掘，以及对数据质量的控制工作。在对数据进行开工至的过程中，经由人、机、环境组成的多源数据能够随时完成融合，在此过程中无法获取的数据以及遗漏的数据，需要借助作业信息组合完成填补，这样一来能够确保数据的全面性以及准确性，并且能够将数据的动态性特点充分发挥出来。在实现数据采集的过程中，只有人具有主动意识，因此，在人、机、环境联网系统中，需要将人作业核心内容，借助人在网络中录入个人的行为信息，机与环境借助监测器、传感器以及检测仪等设备，进行状态信息的采集，然后将其录入网络系统中。信息关联挖掘系统中包含以下内容：(1)对安全事件进行检测的系统。该系统是借助对检查作业中各项系统进行检查，及时掌握员工的实际操作情况，对于操作中出现的不安全行为，以及设备与环境的不安全状态等及时予以检测，以此来有效提升各项作业的安全度。(2)预测短时间内的安全生产作业。该系统通过对各项数据信息进行详细地分析，之后再对其安全性进行检查，借助历史数据建立数学物理模型，借助祖业信息组合填补提供的数据以及现场人、机、环境的多源数据，对短期的安全生产作业进行预测。(3)监测安全生产趋势。该系统的检测内容可以分为宏观以及微观两个方面，是对整个过程的监测，包括监测整个生产过程的宏观生产状况以及对各个环节的微观处理等。除此之外，该项工作还需要对处于人、机、环境结合中的数据进行“活化”处理，从而实现对各项数据的反复利用，通过这种方法来不断提升数据的运用价值。具体如图2所示。

图2 人－机－环境联网安全管理系统数据活化流程

3.2 增强经营、管理过程中的信息安全管理工作

在对企业的信息安全管理体制进行构建的过程中，应该按照自身的经营特点以及实际情况进行，并且在进行体系构建的过程中，需要制定满足公司经营需要以及发展战略的安全管理体系，同时，还应该将风险评估以及实际的现状调查融入其中。除此之外，需要结合信息的发展现状，并且通过对软件以及硬件进行相应的改善，使其在服务以及功能的基础上实现扩充。与此同时，还应该充分了解企业的管理体制，重视企业监督管理的内容，防止在监督管理工作中存在漏洞，从而导致企业的信息泄露。强化企业员工的安全意识，随着智能手机的不断出现，员工工作过程中会使用自带电子设备，通过实现个人电子设备与公司内部的无限网络的连接，来完成办公所需各种文件的传输，下班之后，员工可以带着设备回家办公。即便这种工作的方法提高了公司的业务处理能力以及工作质量，但是，也存在泄漏公司信息的隐患，如果员工使用个人设备进行机密文件的传输，一旦设备丢失，将很有可能造成重要信息的遗漏。面对这种问题，应该不断提升员工的安全意识，并且要做好员工的培训工作，将可能会导致信息遗漏的操作指明，从而借助相关制定予以制止可能泄密的行为。

3.3 将“大数据”挖掘技术应用于安全预警系统中

如今，企业收集安全生产数据之后，主要将其用在生成SPI方面，通过这种方法阿里显示企业的安全状态。通过对这些数据进行科学合理的使用，企业能够制作出事故分布图以及事故趋势图，隐患分布以及隐患趋势图等，借助图像，能够直观了解到企业的安全生产管理状况。此外，之前所用的数据统计分析方法，不利于充分使用数据的深度以及不利于对数据进行有效的管理，从而使得数据的价值被埋没。将“大数据”引入到以往的统计分析工作之中，实现对数据的挖掘，可以在很大程度上实现对安全工作的预警，以及对可能出现故障的预测，从而能够真正发挥出企业预防安全事故的作用。例如：海因里希通过分析55万起工伤事故的发生概率，提出了著名的海因里希事故理论，就是对“大数据”利用的成功案例。另外，企业以往对安全隐患工作的排查主要使用的是工作经验的方法，在开展该项工作的过程中，一旦安全管理工作中存在隐患，就很容易受到主观因素的干扰，从而导致判断失误，给企业带来无法预计的损失，严重者甚至会引起人员伤亡。但是，通过建立隐患标准库，能够实现将往年典型隐患的统一，从而在开展现在的工作过程中，能够更加快捷的发现隐患，还能够对隐患出现的重复率进行统计。最后，使用“大数据”挖掘技术有助于政府开展监管工作，政府部门通过分析以及总结大量数据信息的规律，能够不断对相关政策作出调整，并且能够强化监督管理工作的针对性，以此来提高监管工作的效率。

4 结语

综上所述，随着科学技术的不断发展，大数据时代更是推动了各行各业的发展，与此同时，大数据的出现也给企业的发展带来了一系列的挑战。在此时代背景下，为了确保企业安全管理工作的顺利开展，就需要科学合理的运用大数据，通过构建安全管理体制、建立信息预警系统，以此来不断强化企业的安全管理工作，从而保障企业各个环节的顺利实施，促进企业的长效可持续发展。