AI+安全管理人员履职能力提升
本课程紧扣安全管理岗位转型需求，系统梳理AI赋能安全管理的技术逻辑与实践路径。通过解析政策法规、核心履职六维能力及AI工具实操，让参训团队构建专业基础+智能工具复合能力体系，解决传统管理效能瓶颈，实现合规履职与智能化升级的深度融合
1天 生产管理
课程大纲
AI赋能安全管理的时代背景与技术基础
AI时代的发展与主要概念
- 全球AI大模型演进里程碑
- AI重点概念：三要素、提示词工程、大模型及训练、知识库、智能体、技能Skills
- AI行业应用场景：制造业、医疗健康、金融、零售电商、交通运输、教育
企业安全生产管理的现实瓶颈
- 传统安全管理模式的效能瓶颈：人工巡检盲区、经验依赖风险、闭环形同虚设、数据孤岛滞后、履职能力限制、应急响应迟滞
- 企业安全合规转型压力：全员责任追溯、刑事风险倒逼、非现场执法对接、资本绩效绑定、安责险增效
- 安全生产数字化转型演进路径：信息化筑基、数字化贯通、智能化介入、自主化免疫
- 相关政策解读：《工业互联网+安全生产行动计划》、《安全生产治本攻坚三年行动方案2024-2026年》、国务院人工智能+行动意见
- AI赋能安全核心价值维度：范式跃迁、智能值守、决策透明、人机置换、价值显性化
赋能安全生产的核心AI技术体系
- 计算机视觉与行为识别技术：核心能力矩阵、场景适配、优势对比、工况局限
- 物联网感知与大数据分析：全域感知终端、边云协同架构、大数据风险研判、分级闭环预警
- 知识图谱与大语言模型：安全知识图谱构建、大模型安全应用能力、人机协同决策、知识沉淀传承
安全管理人员核心认知体系
政策法规核心认知
- 我国安全生产法律法规体系框架与层级效力
- 《安全生产法》等核心上位法的安全管理核心条款
- 安全管理人员法定职责范围与核心义务
- 安全生产违法行为的行政、刑事与民事责任界定
- 履职免责的法定情形与合规留证要求
- 典型场景：法律法规符合性查询
安全管理核心认知
- 经典事故致因理论与事故预防底层逻辑
- 风险分级管控与隐患排查治理双重预防机制核心逻辑
- 事故三级预防原则与源头管控思路
- 安全第一、预防为主、综合治理方针的内涵与落地
- 全员安全生产责任制的核心内涵与层级责任划分
- 零事故安全文化理念与正向安全激励逻辑
安全管理人员履职能力六维核心要求
制度建设与落地能力
- 安全生产管理制度体系层级架构与核心制度清单
- 制度编制的合规性要求与标准化核心要素设计
- 危大工程、特殊作业等专项管理制度编制要点
- 制度全员宣贯、岗位交底、监督考核与动态优化
- 典型场景：制度编制审核、岗位交底文件编制
风险与隐患管控能力
- 作业活动与设备设施风险辨识方法（JHA/SCL）实操
- 风险等级评估方法（LEC法/风险矩阵法）与分级管控
- 风险清单动态更新与变化预警管控
- 多维度隐患排查机制建立与分级排查频次
- 隐患分级分类标准、治理责任划分与五落实闭环管理
- 典型场景：风险分析评级、隐患排查表编制、隐患数据闭环管理与分析
作业风险管控能力
- 常规作业前风险交底与安全条件确认流程
- 作业过程关键风险点管控与现场巡查要点
- 作业完工后现场安全确认与收尾管控
- 八大特殊作业分级审批规则与作业票证管理
- 特殊作业前专项安全条件确认与交底
- 现场监护人法定职责与应急处置要点
- 典型场景：作业交底文件编制、特殊作业安全管控方案、作业风险识别
应急处置与演练组织能力
- 现场处置方案核心要素与岗位应急卡编制
- 火灾、触电、高处坠落等常见事故先期处置流程
- 现场应急物资配置标准与维护管理
- 应急演练类型选择与年度计划编制
- 现场实战演练组织流程与关键环节管控
- 演练效果评估与应急预案持续优化
- 典型场景：应急预案编制审核、应急卡制作、应急资源数据化管理
安全培训与文化建设能力
- 不同层级岗位人员安全培训需求分析
- 三级安全教育培训标准化流程与核心内容
- 特殊作业、转岗复岗等专项培训课程设计
- 多场景安全文化宣贯渠道搭建与实施
- 基于柯氏模型的安全培训效果四级评估
- 安全培训档案规范化管理与合规留证
- 典型场景：培训课程设计、安全文化方案编制
数字化管理能力
- AI应用场景构建能力：熟悉场景构建逻辑与主流应用场景
- AI工具使用能力：检索、生成、审核、知识积累、自动化工作流、数据管理与分析
AI赋能安全履职能力提升实操
AI应用准备
- AI应用需求分析：思维创新、查询检索、内容生成、知识数据积累、经验延用等
- AI工具选择原则：简易性、实用性、兼容性
- 六大类工具介绍：大模型、知识库、智能体、编程工具、通讯工具、数据管理工具
- 主流工具推荐：豆包、Workbuddy、IMA、Coze、Trae、飞书等
- 提示词应用：标准模版与应用技巧
AI应用场景设计
- 场景选择底层逻辑9问：收集、编制、培训、管理、审查、咨询、查询、分析、运用
- 40个典型应用场景示例解析
应用场景实操
- 文档编制类：安全生产责任书、承包商管理制度、事故应急预案、施工方案
- 风险分析类：特殊作业JSA分析、关键设备SCL检查表、临时用电专项方案
- 审核校验类：应急预案审核、事故调查报告审核（三步法）
- 知识检索类：设备故障原因查询、隐患排查依据查询、重大事故隐患条款查询、法规适用性查询
- 知识管理类：多渠道资料导入知识库、共享知识库搭建
- 自动化与数据类：事故案例自动收集推送、隐患数据分析与可视化、资格证书自动识别与管理
- 系统搭建类：接入Deepseek API、制作本地隐患管理系统
- 实操练习：豆包进行JSA/SCL/方案编制；IMA个人/订阅/共享知识库操作；Trae/Workbuddy等工具综合应用
适合对象
企业专职安全管理人员、EHS部门负责人及主管、生产运营管理者、希望提升数字化安全管理能力的从业者
课程定位与主要问题
传统人工巡检存在盲区，隐患排查治理流于形式，难以实现闭环管理 管理决策过度依赖个体经验，缺乏数据支撑，导致应急响应迟滞 面临全员责任追溯、刑事风险倒逼及非现场执法对接等多重合规压力 内部数据孤岛效应显著，信息流转滞后，无法有效支撑风险研判 缺乏AI工具应用能力，难以利用新技术提升文档编制、法规检索等日常工作效率 对AI技术在安全场景中的适配方向与应用边界认知不清，落地困难
核心收益
- 熟悉AI技术发展脉络与核心概念，掌握安全生产智能化转型的政策要求与演进路径
- 提示与校验更稳定：安全管理人员法定职责与法律责任边界，熟知合规履职留证要求与免责情形
- 流程复用更容易：制度建设、风险管控、作业管理等六大维度履职标准，筑牢岗位专业能力基础
课程背景与交付信息
AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从AI赋能安全管理的时代背景与技术基础切入，再对齐安全管理人员核心认知体系与课后复用方式。
授课方式
理论讲授、案例拆解、实操练习、小组互动、互动答疑
课程内容重点
01第一讲 AI赋能安全管理的时代背景与技术基础
02第二讲 安全管理人员核心认知体系
03第三讲 安全管理人员履职能力六维核心要求
04第四讲 AI赋能安全履职能力提升实操
讲师介绍
齐林
AI+安全生产实战应用专家
齐林，AI+安全生产实战应用专家，18年央企及海外安全管理经验。国家注册安全工程师，深圳市首席人工智能官。擅长AI技术赋能安全管理体系构建与落地，累计授课咨询超500场，服务石油化工、电力能源等行业龙头。本课程与其AI+安全管理方向相关
石油化工电力能源医药化工港航物流政府应急保险金融
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课程差异说明
本课程紧扣安全管理岗位转型需求，系统梳理AI赋能安全管理的技术逻辑与实践路径。通过解析政策法规、核心履职六维能力及AI工具实操，让参训团队构建专业基础+智能工具复合能力体系，解决传统管理效能瓶颈，实现合规履职与智能化升级的深度融合
