引言

安全是企业正常运营的前提。科技的快速发展推动了现代智能设备的广泛应用，但也增加了生产的复杂性和潜在安全风险。为确保工厂安全运营，我们建立了双重预防机制，包括安全风险分级管控和隐患排查治理。这一机制的关键在于有针对性地管理问题，将安全管理置于生产的早期阶段，具有重要的实际意义。考虑到国内工厂安全生产的现状，我们提出了双重预防机制建设，包括风险分级管控和隐患排查治理，为工厂安全管理提供新的思路和方法。当前国内对双重预防机制的研究有限且应用不广泛，因此，本文的分析和探讨为进一步研究和应用提供了有益的参考。

1 案例企业概况

A石化企业，位于我国东南某省，是该地石化产业领域的龙头企业，同时也是由省政府国有资产监督管理委员会出资的企业。其主要业务领域包括炼油化工的投资与贸易、化工产品的生产与经营、科研以及设计等多个领域，涵盖了四大类别中的二十多种产品。

随着我国经济的快速发展和科学技术的不断进步，A石化企业的发展呈现出以下特点：生产工艺日益复杂、大型生产设备数量逐渐增加、智能化生产水平不断提高，同时设备维修与监测过程的危险性也在增加。在这种发展趋势下，加强A石化企业的安全管理工作具有极其重要的现实意义。

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2 智能工厂双重预防机制构建

A石化企业的双重预防机制涵盖了风险分级管控和隐患排查治理两个关键部分。为确保机制的有效运作，首先需要明确定义构建程序和具体内容，并在此基础上建立智能工厂安全指标体系。该双重预防机制的建设流程如下所示（见图1）。

图1 双重预防机制

2.1 风险分级管控

风险分级管控涉及将风险按照其管控难度等级进行分类。通常，风险的分级是根据风险后果的不同程度来划分的，并在企业内各级管理层中实施相应的监督和管控措施。风险分级管控程序包括以下四个关键步骤：

2.1.1 风险点识别

在进行风险点识别之前，需要首先确定和划分风险点的级别，可根据风险后果的严重程度进行划分。此外，还可以结合工厂生产车间布局等因素，以建立相对独立的风险识别和控制单元。

2.1.2 危险源识别

危险源的识别通常采用问卷访谈、调研、记录调取和信息整理等方法。危险源的范围包括生产活动、人员活动、设备设施、原材料和产品等。

2.1.3 风险评估与分级

对于智能工厂，常用的风险评估和分级方法包括作业条件危险性评估、风险矩阵分析和层次分析法等。这些方法的特点如表2所示。

表2 风险评估分级方法

2.1.4 风险管控措施

风险管控措施通常包括工程控制、管理措施、个体防护和应急管控四个方面。工程控制通过生产设备和工艺的优化来减少或消除风险。管理措施则通过制定作业程序和安全操作规程来降低人员和设备在危险环境中的暴露时间。个体防护涉及在高风险工作中的个人防护措施。应急管控是关键环节，旨在提前预测风险并制定切实可行的防控措施。

2.2 风险分级指标体系构建

风险指标体系是由多个风险指标构成的完整体系，用于评估风险。选择风险指标时，需要遵循客观、科学、系统和可操作的原则。本文基于这些原则，通过实地调查，采用层次分析法，整理了风险分级管理指标，并进行了分类，具体指标如表3所示。

表3 智能工厂风险分级指标

为确保指标分数的科学和合理性，本文采用了量化分析方法，并使用专家评分法对每个指标进行了量化。评分标准如表4所示，并根据风险后果的影响程度进行分级和打分，具体如表5所示。  

表4 风险因素打分标准

表5 风险后果影响程度打分标准

2.3 风险等级划分

为减少主观评分的不准确性，本文采用层次分析法对风险分数进行处理，并通过一致性检验来评估结果的准确性。处理流程如下：

(1)建立层次结构模型 包括高层、中层和底层三部分，以确定风险因素的等级划分。

(2)构建判断矩阵 采用两两比较法。此方法降低了因素复杂性，提高了权重的准确性。

(3)进行风险等级划分 通过模糊综合评价法综合评估，以确定风险指标的分数。

(4)采用模糊综合评价法 结合所构建的风险指标体系，评估对象的风险度。

2.4 隐患管理

石化企业的隐患治理措施包括以下方面：

(1)强化特殊作业的安全管理 防止“三违”现象的发生。需要加强特殊作业现场的安全管理，提供特殊作业人员的安全生产培训，确保他们熟悉安全规章和操作规程，具备必要的安全知识和技能。

(2)持续进行隐患排查和治理工作 加强各个环节的安全管理和监督。隐患排查工作要深入持续，对发现的隐患立即整改，制定整改计划，确保隐患得到及时有效治理。

(3)强化危险化学品的安全管理 特别是危险化学品的重大危险源。需要明确责任，强化措施，确保安全生产。

3 智能工厂安全管理系统

本文根据双重预防机制构建了A石化企业的智能工厂安全管理系统，如图2所示。

图2 智能工厂安全管理系统

该系统具备以下主要功能：

(1)安全数据可视化管理：系统实现了对工厂各个生产单元安全数据的监控和分析，通过高效整合安全数据，提升了工厂的安全管理效能。

(2)安全工作流程化管理：系统通过实时公示和预警，对安全工作进行监督，实现了全员、全方位的安全监管，同时实时跟踪工厂生产进度，使工厂生产过程变得可追溯。

(3)安全培训全员落实：系统制定了全员安全培训计划，建立了全员安全培训档案，实现了对全员安全培训的全过程跟踪管理，确保员工在培训合格后方可持证上岗。

(4)安全管理全过程保障：系统建立了全过程的事前防范、事中监测和事后应急保障机制，以确保应急信息能够根据管理权限进行共享，从而协助企业全面提升应急管理能力、响应能力和保障能力。

(5)与物联网系统多重对接：系统具备与DCS（分布式控制系统）、设备管理系统等工厂管理常用系统的多重对接能力，以实现信息流的无缝衔接，实现资源的动态调配，建立了集实时监测、超前预警、联动处置和系统评估于一体的安全管理体系，不断提升智能工厂的安全生产数字化管理水平。

(6)AI智能识别：系统还集成了AI智能识别和动态追踪等功能，可用于智能化检索和视频实时监控报警，以便识别生产过程中的违规操作等行为。

4 结论

综上所述，在信息化时代，先进设备和系统广泛应用于生产，智能工厂建设成为工厂发展的趋势。工厂智能化提高了生产效率和质量，带来更多经济效益。然而，复杂控制系统和精密设备也带来了安全管理挑战，智能工厂中的双重预防机制可在一定程度上解决这个问题。风险分级管控和隐患排查治理支持了工厂的安全管理，确保企业安全运行。

参考文献：

[1] 基于企业安全生产双重预防机制的左领结图分析法研究与应用[J]. 侯玮;徐志强;王龙.安全与环境工程,2023(02)

[2] 基于AI的煤矿安全管理智能预警体系构建分析[J]. 朱良嘉;刘大伟.内蒙古煤炭经济,2023(02)

[3] 构建智能平台 系统监管控制——人工智能在加油站安全管理中应用分析[J]. 陈友明.中国应急管理,2023(01)

[4] 基于双重预防机制的磷矿山安全管控系统的设计与应用[J]. 陈洋洋;李先福;吝曼卿;秦孙巍;藏英涵.矿业研究与开发,2023(01)

[5] 基于区块链技术的核安全管理体系信息化研究[J]. 赵永登.核安全,2022(06)

[6] 人工智能技术、消防物联网在消防安全标准管理中的应用[J]. 卢胤舜.大众标准化,2022(22)