智见风险，数治安全：AI驱动企业安全生产履职增效实战

AI赋能安全管理的底层逻辑与实践认知先把对象、任务和边界讲清，计算机视觉赋能现场安全落地实操再帮助团队对齐现场处理口径

2天，12小时 合规管理
授课讲师： 戚锐 · 企业安全健康管控实战赋能专家
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课程大纲

AI赋能安全管理的底层逻辑与实践认知

一、企业安全管理的现实痛点与症结
  • 1. 责任传递存在断层与执行偏差
  • 2. 现场风险感知滞后且片面化
  • 3. 安全数据分散沉淀无实际价值
  • 4. 管理工作陷入低效率重复内耗
  • 5. 经验主导决策易引发管控疏漏
二、AI赋能安全管理的核心技术解析
  • 1. 计算机视觉对接现场监控的逻辑
  • 2. 自然语言处理挖掘安全文本的思路
  • 3. 预测性分析研判风险趋势的原理
  • 4. 物联网与AI联动实现风险预警的路径

计算机视觉赋能现场安全落地实操

一、计算机视觉安全应用的底层逻辑
  • 1. 机器视觉识别现场风险的逻辑框架
  • 2. 视觉系统捕捉信息的核心传导路径
  • 3. AI提取异常行为特征的核心逻辑
  • 4. 识别结果的初步判定与反馈机制
二、计算机视觉的核心应用场景
  • 经典案例：汽车零部件厂用AI视觉降低现场违章率
  • 1. 人员不安全行为的智能识别方向
  • 2. 劳保用品佩戴合规性的识别
  • 3：人员闯入危险区域的识别与预警
  • 4. 设备运行异常状态的视觉监控要点
  • 5. 厂区烟火泄漏的突发风险识别
三、视觉系统落地的关键决策把控
  • 1. 明确现场对视觉系统的核心需求
  • 2. 研判各区域监控场景的优先级

AI与自动化技术赋能安全运营效率落地

一、RPA技术在安全日常事务的应用
  • 1. 梳理安全管理的自动化重复事务
  • 2. 搭建隐患处置的RPA自动化框架
  • 3. 设计合规数据填报的RPA采集路径
  • 4. 规划安全报告生成的RPA模板适配
二、智能巡检系统的构建与落地
  • 经典案例：机械加工厂智能巡检提升隐患整改效率
  • 1. 界定巡检自动化改造的核心需求
  • 2. 匹配智能巡检的软硬件适配标准
  • 3. 设计融合图像识别的巡检点位方案
  • 4. 搭建巡检数据采集与实时上传体系
  • 5. 规划巡检缺陷的分级推送处理路径
三、AI驱动的安全知识智能管理
  • 现场互动：梳理法规检索等知识管理的实际效率痛点
  • 1. 搭建安全法规条文的智能检索框架
  • 2. 设计事故案例的智能标签分析体系
  • 3. 搭建安全规程的智能问答推送机制
  • 4. 建立知识文档的智能更新版本管理
四、自动化安全流程闭环的搭建
  • 小组
  • 讨论：探讨串联自动化工具实现流程闭环的方法
  • 1. 识别安全管理流程的关键衔接节点
  • 2. 搭建多工具融合的安全运营数据中台
  • 3. 设计风险发现到整改的自动化链路
  • 4. 建立自动化流程的运行监控预警体系

数据融合与安全决策驾驶舱落地实战

一、企业安全数据资产盘点与治理
  • 1. 梳理安全相关数据的核心分类维度
  • 2. 识别各系统的安全数据资产分布
  • 3. 明确安全数据的质量管控标准
  • 4. 搭建数据资产的统一管理框架
  • 5. 制定数据定期采集更新规则
  • 6. 建立数据质量问题整改流程
  • 7. 规划数据治理的阶段性目标
二、多源安全数据融合的实操路径
  • 经典案例：工业园区整合多源数据实现安全一屏统管
  • 1. 分析多源数据的格式与接口适配逻辑
  • 2. 搭建数据融合的技术对接转换框架
  • 3. 设计视频与传感器数据的融合规则
  • 4. 构建跨部门数据共享的权限管控机制
三、分层级安全决策驾驶舱设计
  • 现场互动：梳理不同管理层级的驾驶舱核心需求
  • 1. 明确高层战略级驾驶舱的决策指标
  • 2. 设计部门运营级驾驶舱的绩效维度
  • 3. 规划专职人员战术级驾驶舱的任务模块
  • 4. 构建风险热力图的可视化呈现逻辑

AI安全应用的法律伦理与尽职落地

一、AI安全应用的法律合规边界
  • 1. 解读安全生产法的技术创新合规空间
  • 2. 明确数据安全法对安全数据的管控要求
  • 3. 界定个人信息保护法的AI采集边界
  • 4. 梳理AI应用全流程的法律合规节点
二、数字化时代的尽职减责实操
  • 经典案例：AI履职数据助力企业实现事故尽职减责
  • 1. 明确AI时代尽职减责的核心认定标准
  • 2. 梳理可作为履职证据的AI数据类型
  • 3. 搭建AI履职数据的采集与留存规范
  • 4. 设计履职证据与法律条款的对应逻辑
  • 5. 规范尽职证据的展示提交路径
  • 6. 建立尽职履责的常态化自查机制
  • 7. 留存完整的安全管理履职记录
三、AI应用的伦理与系统风险管控
  • 现场互动：梳理企业AI应用可能面临的伦理系统风险
  • 1. 识别AI算法偏见引发的安全伦理风险
  • 2. 管控对AI自动化决策的过度依赖风险
  • 3. 设计员工对AI应用的抵触情绪疏导方案
  • 4. 制定AI系统故障误判的应急处置预案
四、AI应用全生命周期的审查机制
  • 1. 搭建AI系统可靠性与稳定性保障框架
  • 2. 建立AI应用的内外部审查机制
  • 3. 规划审查结果的整改与跟踪验证路径
  • 4. 构建伦理与系统风险的持续监控体系

企业AI+安全实施路线图实战规划

一、AI+安全落地场景的优先级判定
  • 1. 构建场景评估的多维度核心指标体系
  • 2. 分析场景实施难度与企业资源匹配度
  • 3. 评估场景所需数据基础的可获取性
  • 4. 建立场景优先级的综合加权判定方法
  • 5. 规划试点与全面推广场景的衔接逻辑
二、AI+安全落地的实施推进策略
  • 经典案例：跨职能团队高效推进AI安全试点与推广
  • 1. 组建包含多部门的跨职能推进团队
  • 2. 界定团队各成员的核心职责与边界
  • 3. 规划AI落地概念验证与试点周期
  • 4. 制定试点效果评估与问题整改机制
  • 实战工作坊：结合企业实际绘制AI+安全落地初步路线图
  • 5. 对比成品SaaS与定制开发的适配
  • 6：建立供应商资质与服务能力评估标准
  • 7. 设计AI落地的内部沟通宣贯方案

适合对象

公司决策层、中高层管理、一线管理人员、专职安全管理人员及以上人员，适宜人数30人之间

课程定位与主要问题

《智见风险，数治安全：AI驱动企业安全生…》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接

核心收益

  • 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
  • 围绕AI赋能安全管理的底层逻辑与实践认知校准目标和边界，明确课堂重点动作
  • 流程复用更容易：计算机视觉赋能现场安全落地实操安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
查看更多收益 收起更多收益
  • 人工复核有抓手：AI与自动化技术赋能安全运营效率落地相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

当前企业安全生产管理深陷责任悬空、风险失察、数据沉睡、效率低下的困境，决策层难实时感知全局风险，管理者被繁杂流程报表牵绊，专职安全人员陷入保姆式监管，推动责任落实举步维艰，传统管理模式效能已触顶。AI技术为破解这些难题提供了契机，但市场上AI+安全的探讨多停留在概念层面，落地性极差，让企业望而却步。本课程摒弃空泛技术幻想，聚焦通用行业普适、易见效的AI应用场景，为企业管理及安全人员打造实战工具箱，将安全责任转化为可视可追溯的管理行为，整合风险信息赋能决策，推动安全管理从人防向智防转型，助力企业合规构筑安全竞争力

课程时间

2天，12小时

授课方式

课堂讲解、案例教学、实战演练、小组讨论、情景模拟、游戏活动

课程内容重点

01AI赋能安全管理的底层逻辑与实践认知
02计算机视觉赋能现场安全落地实操
03AI与自动化技术赋能安全运营效率落地

讲师介绍

戚锐 讲师头像

戚锐

企业安全健康管控实战赋能专家

企业安全健康管控实战赋能专家。国家注册安全工程师，19年HSE管理实战经验。擅长将复杂HSE理论转化为落地工具，构建风险管控与应急体系，服务数百家大型企业，助力客户实现安全绩效显著提升。本课程与其安全管理方向相关

石油石化电力能源烟草轨道交通制造业建筑施工
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课程差异说明

本课程页面围绕《智见风险，数治安全：AI驱动企业安全生产履职增效实战》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

公司决策层、中高层管理、一线管理人员、专职安全管理人员及以上人员，适宜人数30人之间。

学习这门课可以获得什么收益？

明确工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差；围绕AI赋能安全管理的底层逻辑与实践认知校准目标和边界，明确课堂重点动作。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按2天，12小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用课堂讲解＋案例教学＋实战演练＋小组讨论＋情景模拟＋游戏活动，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配