基于數據驅動的化工企業安全管理體系

[摘 要]針對企業日常安全管理長期依賴人的主觀能動性及責任心、缺乏科學性和系統性、難以有效應對各類風險的痛點，中鹽常州化工股份有限公司以數據驅動為著力點，運用大數據、云計算、人工智能等新一代數字技術，系統構建契合化工企業生產特點的安全管理體系，通過多維度數據收集、分析與應用，助推安全管理精細化、智能化，保障了企業生產安全和員工生命安全，并為政府安全監管提供了有力支持。

[關鍵詞]化工企業；數據驅動；安全管理

一、公司簡介

作為中國鹽業集團有限公司重要三級企業，中鹽常州化工股份有限公司（簡稱“中鹽常化”）是一家綜合性化工企業，擁有全資子公司常州新東化工發展有限公司和金壇、濱江兩個生產基地，資產總額22.52億元，職工總數972人。主要生產經營燒堿、液氯、鹽酸、次氯酸鈉、氫氣、雙氧水、鄰（對）氯甲苯、氯化芐、鄰（對）氯氯芐、鄰（對）氯苯甲醛等一系列產品，形成“基礎化學品、化工新材料、電子化學品”三大核心板塊，擁有“蘭陵”“常化”“漢和”注冊商標。

近年來，中鹽常化以建設“一流化工企業+幸福常化”為目標，貫徹落實“綠色發展、低碳發展、和諧發展、融合發展”的發展理念，不斷以現代先進技術改造現有生產裝置，促進節能降耗減排，提升品質和安全，同時不斷加強產學研合作，增強企業創新能力，優化產品結構，構建起產業特色鮮明、產業延伸度高、產業關聯性強、資源利用合理、安全綠色環保的高端化工生產體系，加快由氯堿基礎化工逐步向精細化工轉型。

公司先后榮獲“中央企業先進集體”“中國化工企業五百強”“中國精細化工百強企業”“國家級兩化融合管理體系貫標試點企業”“江蘇省節水型企業”“江蘇省信息化與工業化融合轉型升級示范企業”“江蘇省安全文化建設示范企業”等榮譽，連續多年被評為“常州市明星企業”。

二、實施背景

安全生產是企業的生命線，也是現代企業管理的重點和難點。

多年來，企業安全管理方式不斷迭代升級，經歷了從傳統的“依賴于經驗和直覺”到“以紙質表單為主要載體的標準化、流程化”，再向“以系統為主要載體的信息化管理”的轉變，管理效率和效果不斷提升。然而，企業日常安全管理對“人的主觀能動性及責任心”的依賴還未完全實現實質性改變，缺乏科學性和系統性，難以有效應對復雜多變的安全風險。

近年來，數字技術的廣泛利用，為促進生產經營本質安全提供了有效支撐。基于此，中鹽常化開始以數據驅動為著力點，開始構建契合化工企業發展需要的安全管理體系。

（一）企業提升安全管理水平的迫切需要

安全是企業生存發展的基石，是企業最大的效益。化工企業生產具有高溫高壓、易燃易爆、毒害性腐蝕性、生產連續性等特點，安全管理難度大、壓力大。

一是化工生產涉及眾多的易燃、易爆、有毒、有害等危險化學品，這些物質的生產、儲存、運輸和使用過程中，稍有不慎就可能引發嚴重的安全事故。

二是化工生產工藝多涉及化學反應，危險系數大，特別是高危生產裝置管控稍有不到位，就可能引起爆炸、火災、中毒等后果。

三是設備管理是化工企業安全管理的關鍵。作為流程性行業的典型代表，化工企業設備管理有著不同于其它企業的特殊性，特別是裝置運行中的檢維修環境復雜，且技術要求高，是行業事故的多發環節。

四是化工企業對員工的素質、技術水平要求相對較高。日常運營過程中，員工不僅需要熟練掌握設備操作、維修等技術，還要及時、定時進行安全檢查，高效處理安全隱患，做到防患于未然。

對于中鹽常化而言，作為地處經濟高度發達的蘇南地區的重點危化品生產單位，在多年的發展過程中，積累了許多寶貴的安全管理經驗和有效措施，安全管理取得了階段性成效。然而，近年來，面對日益嚴苛的安全環保要求，中鹽常化受安全管理骨干退休、調崗及階段性人才斷檔以及咨詢項目結束等多種因素影響，安全生產壓力與日俱增。

鑒于此，公司迫切需要苦練安全管理內功和創新安全管理模式，通過大數據、云計算和人工智能等新一代數字技術驅動企業安全管理水平實現全面提升。

（二）企業加快數字化轉型的迫切需要

當前，數字化轉型已成為企業提升競爭力、實現高質量發展的關鍵路徑，是企業持續穩健發展的必然選擇。

數字化轉型是企業發展理念、組織方式、業務模式、經營手段等全方位的變革，需要統籌規劃、頂層設計、系統推進。近年來，許多企業在“智改數轉”上持續加大投入，并取得顯著成效。而化工企業推進數字化，主要體現在裝置智能化生產上，但是在管理數字化方面與一流企業相比還有不小的差距。

中鹽常化數字化建設起步較早，具有系統多、品牌雜、寬度夠、深度淺等典型特點，“信息孤島”現象較為突出。這嚴重制約了企業管理效率和效果的持續提升。

在對標一流企業后，中鹽常化深刻意識到，通過推動數字技術與業務深度融合，加強系統間的互聯互通和數據共享，以數據驅動業務運營效率提升已成為公司把握數字化發展新機遇和應對新挑戰的迫切需要，尤其推進安全管理數字化更是化工企業數字化轉型的首選發力點。

（三）企業實現高質量發展的迫切需要

高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務。作為黨執政興國的重要支柱和依靠力量，國有企業的高質量發展不僅要體現在效益上，更應具備持續發展的能力。

作為以氯堿化工為基礎的傳統制造企業，中鹽常化面對安全、環保要求趨嚴以及同質化競爭激烈等日益嚴峻的形勢，公司生產裝置運行自動化、智能化程度尚可，但產品結構不合理、整體運行效率不高的問題較為突出，迫切需要通過數字化轉型推動企業加快實現高質量發展。

具體而言，就是需要充分采集和深度利用數據，發揮數據的創新驅動價值，有效完善企業治理體系，壓實安全環保責任，做好成本控制，提升整體管理效率和效果，推動企業從“人治”走向“智治”，保障企業在安全生產的基礎上持續盈利，不斷鞏固和擴大競爭優勢。

（四）國有企業責任擔當的需要

習近平總書記多次強調指出，“科技是國家強盛之基，創新是民族進步之魂，科技創新是提高社會生產力和綜合國力的戰略支撐。必須把科技創新擺在國家發展全局的核心位置，堅持走中國特色自主創新道路，把創新驅動發展作為面向未來的一項重大戰略實施好，堅定不移創新、創新再創新，加快創新型國家建設步伐”。

作為中國特色社會主義的重要物質基礎和政治基礎，黨執政興國的重要支柱和依靠力量，國有企業必須堅持創新驅動發展，特別是要在突破關鍵核心技術和提升自主創新能力上有所作為。

在創新安全管理模式、推動安全數字化轉型等方面，由于涉及面廣、投入高、難度大、風險多等因素影響，不少企業存在不愿投、不敢投和保持觀望的思想，以及消極等待“拿來主義”。

作為落實國家重大科技創新部署的骨干力量和國家隊，中鹽常化有責任、有義務主動響應國家加快企業“智改數轉”號召，不斷強化科技創新能力，深入探索構建實施基于數據驅動的安全管理體系，以實現對安全管理各要素的全過程管控，對安全風險的精準識別和預警，全面提高安全管理的效率和效果，為解決化工企業安全管理難題提供“中鹽常化”方案。

三、主要內涵及目標

（一）主要內涵

中鹽常化構建基于數據驅動的安全管理體系，旨在通過數據的收集、分析與應用，實現安全管理的精細化、智能化，從而確保公司生產安全和員工的生命安全，同時也為政府安全監管提供支持。這不僅體現了公司對安全生產的高度重視、創新精神和實踐能力，也積極響應了政府對化工行業安全生產的高標準、嚴要求。

系統的核心在于對各類安全數據的全面采集與深度分析。公司通過在生產現場安裝傳感器、監控設備等，實時收集設備運行數據、環境參數數據以及員工操作數據等，形成一個龐大的數據網絡。這些數據經過系統的清洗、整合后，通過大數據技術分析，可以發現潛在的安全隱患，預測可能發生的安全事故，為公司安全管理提供決策支持。

系統構建過程中，公司注重與政府部門的溝通與協作。一方面，積極響應政府的安全生產政策，按照相關法規和標準，完善自身的安全管理體系；另一方面，充分利用政府提供的安全生產監管平臺，將自身的安全數據與政府數據進行對接，實現信息共享。這樣，政府部門可以更加準確地了解公司的安全生產狀況，及時發現并糾正存在的問題，從而加強對公司的安全監管。

此外，公司通過運行該系統，可實現安全管理智能化。系統可以根據歷史數據和實時數據，自動調整安全管理策略，優化安全資源配置。例如，當系統檢測到某個生產環節存在安全隱患時，可以自動觸發預警機制，提醒相關人員進行處理。同時，系統還可以根據隱患的嚴重程度，自動調整生產流程，降低事故發生的概率。這種智能化的安全管理方式，不僅可提高公司安全管理效率，還能有效降低安全事故的發生風險。

（二）主要目標

1.指標精準推送，責任有效壓實

圍繞公司戰略制訂安全管理目標，并根據目標明確重點工作；通過利用數字化技術，對安全管理目標在線逐級分解，切實將安全目標指標壓實到各責任組織、責任崗位和責任人；通過系統將重點工作任務下達至責任人，指導責任人圍繞明確的目標和任務開展工作，形成“千斤重擔大家挑，人人肩上有指標”的工作合力。

2.職責與績效掛鉤，履職與薪酬關聯

圍繞崗位職責精準推送植入指標計算方式的考核指標，通過數字化技術實現考核目標指標在線自動分解、目標指標完成情況實時跟蹤記錄和完成結果自動驗證，并在線計算出績效分數，同時將分數與崗位工作關聯，計算出責任人當月薪酬，督促崗位人員履職、盡責。

3.落實制度條款，夯實基礎管理

建立健全公司管理制度，通過數字化技術推動制度標準化、標準流程化、流程數字化，切實發揮出NFC卡、手操器及各套系統作用，實現主要業務在線高效、規范辦理，并將流程執行情況與責任人績效掛鉤，通過預警、報警等方式，確保規章制度有效落實。

4.不符合項集中管控，數據驅動閉環

對于機器人巡檢發現的異常（自動抓取）、職能部門日常檢查發現的異常（在線推送）、生產作業人員巡檢中發現的異常（在線填報）及外部檢查發現的異常（人工干預），系統除了推送給責任人外，還集中匯總至不符合項庫，提示責任人處置。同時，對未按規定時限完成處置不符合項的責任人扣除績效，并提示其上級及時干預處置，通過數據驅動不符合項及時關閉。

5.數據驅動業務流程優化，促進安全管理持續提升

對照相關標準，利用數據實現預警及報警功能，督促責任人按要求落實好相關要求，同時對所有業務數據導出分析，通過對數據進行建模，指導優化業務流程，持續提升安全管理的科學性、有效性。

四、實施過程及做法

中鹽常化構建基于數據驅動的安全管理體系，在軟件架構方面，通過微服務架構，進行多業務系統的建設和集成，提高系統的可擴展性，滿足企業數字化轉型過程中業務場景的不斷升級迭代；通過數據中臺，建立主數據管理與分發機制，實現跨系統、多模態數據的有效互聯與應用。

在基礎能力方面，通過搭建數據實時計算引擎，對產量、原材料消耗、關鍵工藝參數進行實時計算，實現生產狀態的實時感知；通過搭建OLAP數據倉庫，對數據進行聯機處理與分析，充分挖掘數據內部價值；通過開發基于人工智能的目標檢測工具，及時發現視頻、圖像、生產時序數據中的異常行為和潛在風險。

在應用方面，通過統一門戶、統一認證，對各系統入口、權限、消息和事務進行有效集成 ，提升員工信息獲取、業務辦理的效率。

（一）總結和借鑒同行安全管理經驗，形成適應公司發展的安全管理體系架構，并開發安全管理數字化場景

總結和借鑒同行的安全管理經驗和做法，避免走彎路、減少安全風險，是中鹽常化構建適應自身發展特色的安全管理體系的重要一環。

公司通過對同行業企業的安全管理情況進行深入調研，系統了解他們的安全管理理念、制度設計、技術手段等，尤其是關注那些在安全管理上表現突出的企業，全面分析他們是如何通過有效的安全管理措施，實現生產過程的穩定和安全。

在此基礎上，公司結合自身的生產特點、技術水平和人員狀況，系統構建具有自身特色的基于數據驅動的安全管理體系。這一體系涵蓋安全管理制度、安全責任落實、安全培訓教育、安全檢查與隱患排查等多個方面，以保證安全管理工作的全面性和系統性。（如圖1所示）

結合數字技術發展趨勢，中鹽常化持續開發安全管理數字化場景。其中包括：利用大數據、云計算、物聯網、數據中臺等技術手段，構建安全管理信息平臺，并根據前期梳理的系統功能結果，進行系統性整合，將原有、新建及規劃中的各系統均與數據平臺對接，有效實現數據共享，為深度開發利用數據資源打好基礎；對DCS、SIS、ERP、OA、全面預算管理系統、全面質量管理系統、無人值守系統、“五位一體”等系統的數據進行實時采集、存儲和備用，更加精準地識別安全風險，及時采取防范措施，提高安全管理效率。（如圖2所示）

在安全管理數字化場景的開發建設中，公司注重數據的互聯互通和共享，通過與政府監管部門、行業協會等外部機構的數據對接，獲取到更多的安全管理資源和信息支持，進一步提升安全管理水平。

（二）推進業務數字化，實現安全管理各主要流程在線運行，同時與黨建、考核等其他工作深度融合

業務數字化是化工行業安全管理現代化的必然趨勢。通過數字化技術手段，將安全管理的主要流程在線運行，不僅可以提高安全管理效率，還可以確保安全管理的規范性和準確性。

業務數據化是業務數字化的基礎。通過對業務流程進行全面梳理和數據收集，進一步明確各個環節的數據輸入、輸出和處理方式，在此基礎上架構數字化業務應用場景。如安全生產監控系統、風險預警系統等，這些應用場景有助于實現生產過程的實時監控和風險預警。

利用數字化技術手段將業務數據應用到業務流程中，可以實現業務流程的優化和升級。例如，利用數據分析技術，對生產過程中的安全數據進行深度挖掘和分析，可以發現潛在的安全隱患和風險點，為安全管理提供決策支持。

持續完善數據中臺建設是實現業務數字化的關鍵。作為中鹽常化數字化轉型的核心基礎設施，數據中臺可實現對各生產過程、業務流程中重點數據的采集、治理、存儲全覆蓋，確保數據的準確性、完整性和一致性，為安全管理數字化提供有力支撐。（如圖3所示）

在推進業務數字化的過程中，中鹽常化十分注重與其他工作的深度融合。例如，與黨建系統的互通，可實現安全管理與黨建工作的相互促進；與考核系統的融合，可將安全管理成果量化為具體的考核指標，激勵員工更加重視安全工作。（如圖4所示）

（三）推進數據業務化，以數據為中心，通過數據分析和挖掘，優化業務流程，提高業務效率和競爭力

數據業務化是化工企業數字化轉型的高級階段，也是實現安全管理精細化和智能化的關鍵。具體而言，就是以數據為中心，通過深度分析和挖掘數據中的價值信息，來優化和升級業務流程。

中鹽常化充分利用數據分析技術，對安全數據進行多維度、多層次的挖掘和分析。通過對歷史數據的回顧和對比，發現安全管理的規律和趨勢；通過對實時數據的監控和預警，及時發現和處理安全風險。

公司基于數據分析結果，有針對性地優化業務流程。例如，針對生產過程中的瓶頸問題，通過優化工藝流程、提高設備效率等方式來降低安全風險；針對人員操作的不規范行為，通過加強培訓教育、完善操作規程等方式來提高員工的安全意識和技能水平。

公司還利用數字化技術手段，將數據應用到業務流程中，推動業務自動化、智能化。例如，利用機器學習技術，構建安全風險預測模型，實現對安全風險的自動識別和預警；利用物聯網技術，實現對生產設備的遠程監控和維護，提高設備的運行效率和安全性。

在具體實施中，主要從以下幾個方面入手：

一是結合政府雙重預防管控要求，對原有的“五位一體”平臺進行升級，通過拓展和優化平臺功能，更好地適應政府的安全管理要求，提升安全管理水平。

二是結合生產實際，新建巡檢巡查功能模塊，通過引入先進的巡檢巡查技術和管理理念，實現對生產現場的全面監控和實時反饋，確保生產過程的穩定和安全。

三是結合設備管理現狀，完善設備全生命周期管理系統，通過對設備信息的全面采集和管理，實現對設備的精準維護和保養，延長設備使用壽命，提高設備效率。

四是新建績效管理系統，并關聯安全生產工作各主要環節，通過將安全生產工作與績效考核相結合，激勵員工更加重視安全工作，提高安全意識和責任心。

五是推進安全相關數據與黨建系統互聯互通，將安全重點工作作為黨支部及黨員考核硬指標，通過數據的互通共享，推進黨建工作與安全生產的深度融合，推動公司加快高質量發展。

六是構建會議系統，對安全會議進行監督，并對會議部署的重點工作持續跟蹤和考核。通過會議系統的建設，確保安全會議的高效進行和重點工作的有效落實，提高公司的執行力和響應速度。（如圖5所示）

五、主要創新點

（一）數據賦能考核，安全工作與績效工資深度掛鉤，督促責任人履職盡責

將安全績效指標分為基本量化指標、重點工作、工作標準和基礎管理等四類。其中，通過績效系統將量化指標分解至各組織、各責任人，在系統運行過程自動抓取、自動考核；實施重點工作遵循SMART原則；工作標準對審批流程效率及速度進行監管；基礎管理包含績效干預。

（二）NFC卡創新巡檢新模式，過程自動引導和記錄，促進安全檢查做實做細

根據安全生產責任制要求，結合NFC技術和巡檢管理系統，采用NFC卡創新巡檢新模式，對各崗位巡檢任務進行分類，實現巡檢工作更加高效和準確。同時，根據風險排查相關要求，可靈活確定巡檢確認項，使巡檢數據通過無線方式傳輸到管理系統中，實現巡檢數據收集和處理自動化。

（三）數據驅動安全隱患集中閉環管控，提高效率，減少人工干預和錯誤

通過對NFC巡檢系統、原有的“五位一體”管理平臺、設備全生命周期管理系統等進行整合，推進多系統數據共享和協同工作，實現以數據驅動安全隱患集中閉環管控。對于巡檢時發現的問題，采取相應的措施，進行工單處理及關閉，大大提高整體工作效率，減少人工干預和錯誤。

（四）小終端大作為，以手操器助推安全管理標準化、智能化，為安全生產保駕護航

通過集成傳感器和智能算法，手操器能夠實時監控操作狀態和環境變化，及時發出預警信息，提醒操作人員采取相應措施。

通過標準化、智能化的管理，手操器能夠減少操作過程中的安全隱患和誤操作風險，從而降低事故發生的概率。

手操器的優化使用和管理，能夠減少設備故障和停機時間，提高生產效率和企業效益。同時，手操器的安全性能保障和智能監控預警功能，能夠及時發現并處理潛在的安全隱患，保障操作人員的生命安全。

（五）數據賦能設備管理升級，實現全過程監測，保障設備運維效率和質量雙提升

通過建設DCS系統、設備全生命周期管理系統、自動巡檢系統，實時掌握設備運行狀態，及時發現問題和異常；通過對設備運行數據的分析，發現設備的性能瓶頸和優化空間，并提出優化建議和改進措施，實現設備運維的效率和質量雙提升。

（六）系統互聯互通，實現黨建工作與安全生產深度融合、雙輪同轉

通過打通不同系統之間的信息壁壘，推進數據共享和業務協同，可以促進黨建工作與安全生產有機銜接、深度融合，切實讓黨建工作與安全生產在決策、執行、監督等各個環節“雙輪同轉”，從而提高工作效率和效果。

（七）安全培訓智能化，提升員工安全意識和技能水平，筑牢安全生產防線

通過安全管理系統進行智能化培訓，提升員工的安全意識和技能水平，可以有效降低安全事故的發生概率，保障企業的正常運營和員工的生命安全。

（八）數據互通共享，強化特種作業管理，有效防范化解安全隱患

通過數據互通共享，建立統一的數據平臺，實時掌握特種作業人員的操作情況、設備運行狀態以及作業環境等關鍵信息，及時發現并處理潛在的安全隱患。同時，促進不同部門之間的協作與溝通，形成合力，共同推動特種作業的安全管理。

六、取得的成效

中鹽常化利用大數據等新一代數字技術，構建實施基于數據驅動的安全管理體系，不僅增強了企業安全決策的專業性和科學性，還提高了整體安全管理水平，取得了實實在在的安全效益。尤其是在安全風險識別、安全隱患管控、資源優化配置等多個維度成效顯著。

（一）進一步提升安全風險識別的準確性

通過實施該管理體系，公司能夠更精準地識別潛在的安全風險。

通過對歷史事故數據、員工行為數據、設備運行數據等進行深入分析，一些不易察覺的風險因素被及時發現，并進行有效防范。例如，通過分析以往的事故數據，發現一些特定操作或設備故障與事故發生有著高度的相關性，從而有針對性地加強這些領域的安全管理。（如圖6所示）

（二）進一步增強安全決策的科學性

傳統的安全管理決策往往依賴于經驗和直覺，而基于數據驅動的安全管理體系則提供了更為科學的決策依據。通過對大量數據進行分析，公司管理層能夠更加客觀地評估各種安全措施的效果，從而做出更加合理的決策。例如，通過對比實施某項安全措施前后的事故率變化，來判斷該措施的有效性等。

（三）有效管控各類安全隱患

實施基于數據驅動的安全管理體系以來，中鹽常化安全隱患得到有效控制。通過科學的決策支持和精準的風險識別，可以更有效地預防事故的發生；通過對事故數據的實時監控和分析，能夠快速響應并處理安全事件，減少事故造成的損失和影響。

（四）進一步優化安全資源配置

基于數據驅動的安全管理體系的實施，幫助中鹽常化進一步優化了安全資源的配置。安全數據分析，有助于識別安全管理中資源浪費或不足環節，并據此進行調整。例如，公司通過分析不同生產區域的安全事故數據，決定在一些特定區域增加安全投入，從而提高了資源使用的效率和效果。

（五）進一步提升員工安全意識

基于數據驅動的安全管理不僅關注技術和物理層面的安全，也關注人的安全。自實施基于數據驅動的安全管理體系以來，中鹽常化通過對員工安全行為數據進行分析，發現員工安全意識和行為的不足之處，有針對性地開展安全教育和培訓，不斷提升了員工的安全意識，從而避免了人為因素導致的安全事故。

七、展望與思考

隨著大數據、人工智能、物聯網等新一代數字技術的廣泛應用，基于數據驅動的企業安全管理將會出現更多的可能性和挑戰。對此，企業需要投入更多的資源和精力，建立更加完善的數據收集、分析和應用體系，持續進行優化和改進，探索形成新的安全管理技術和方法，為公司安全生產提供更加堅實的保障。同時，也將繼續加強與政府部門的溝通與協作，共同推動化工行業安全生產管理工作邁上新臺階。

（一）安全管理手段將更加智能化

通過深度學習和人工智能技術，安全管理系統能夠自動識別風險模式、預測安全事故并自動采取預防措施。特別是智能安全機器人和自動化工具將在危險環境中執行安全檢查和應急響應，降低人員的安全風險。

（二）安全管理策略將更加個性化

企業將能夠根據生產環境的特點、員工的行為習慣和工作特點等，制定個性化的安全管理策略，并根據實時數據分析結果動態調整，以適應不斷變化的安全環境。

（三）數據應用將更加系統化

企業將能夠收集和分析更多維度的數據，包括員工行為數據、設備運行數據、環境監測數據等。全面的數據分析將使得安全管理更加細致和全面，從而實現多維度識別和防范安全風險。

（四）數據管理將更加規范化

數據驅動的安全管理涉及到數據所有權、使用權、跨境數據流動等許多法規和倫理問題。企業需要密切關注相關法律法規的變化，并在遵守法規的同時，考慮倫理和社會影響，建立嚴格的數據安全管理制度，采用加密、匿名化等技術手段保護數據不被泄露或濫用。

編輯/王盈 統籌/簡單