企业安全管理的数字化转型活动往往伴随着具体的管理业务需求，必须在具体的内部和外部驱动力下开展数字化转型的具体工作。企业不会为了数字化转型而转型。其目的是利用数据科技的发展成果，将数据技术应用到具体的安全管理业务实践中，解决安全生产管理的实际痛点。对于不同的行业，每个行业的安全管理痛点和难点是不同的。因此，解决数字化转型问题的具体类型也不同。企业安全生产数字化转型安全生产问题有哪些？

　　1.安全基础数据共享

　　企业安全管理的许多业务流程和管理规定，通常需要企业多个业务部门和安全管理设备收集的数据。

　　如果企业管理数据和信息的位置分布非常分散，就很难充分利用企业管理积累的数据资源，并将其用于有效的安全管理决策和风险预警，安全生产关口无法向前推进。

　　解决企业安全基础数据信息共享问题，在企业安全管理数字化转型中发挥着非常重要的作用。

　　一般来说，具体的实现方法是在公司层面建立统一的安全管理数据资源技术基础，并利用其集中整合企业数据资源。典型的安全管理数据资源技术基础形式包括安全数据湖、数据仓库、安全基础数据中心等。

　　分析和共享安全数据。在物理层面，它可以连接各部门、各种设备、摄像头、传感器和其他前端系统产生的大量数据，收集和整合深度数据，获取安全预警信息，及时规避安全风险；

　　同时，在逻辑层面，可以打破企业不同业务部门之间的“信息墙”，促进数据信息资源、安全管理数据共享、任务协调和创新管理，消除各级、各部门、各职能组织之间的隐患。

　　2.安全生产管理决策

　　企业安全生产管理经营活动中存在许多重要的管理决策问题。

　　例如，安全生产体系的建设、安全风险点的分布、安全防控措施的落实、安全管理主体责任的落实、安全生产投资是否到位、安全培训教育评估结果、安全基础设施建设等...

　　要保证安全管理决策的科学合理，必须依靠大量的企业经营数据来辅助决策。

　　对于成熟的数字企业来说，为了提高安全管理人员对数据资源的综合计算、处理和分析能力，除了保证数据的完整性和可获得性外，还需要提供更可靠的数据分析工具和数据管理手段。

　　可以构建具有互动分析能力的企业大数据平台，提供常见的统计分析功能，如相关性、筛选、排序、汇总、透视、挖掘、采集和合并，以及安全基础数据挖掘算法模型，如聚类分析、相关分析、时间分析、回归分析、规则挖掘和路径分析。

　　安全管理大数据可视化也是安全管理决策的常见技术功能，可以实时、直观地获取相关安全技术参数，及时为管理者提供决策依据。

　　3.安全管理要求匹配

　　安全培训业务场景中主要出现安全管理需求匹配问题。

　　在互联网产业经济的商业形式中，企业的用户规模和服务机构群体都非常庞大。传统方式难以开展有效、准确的服务，如企业安全培训教育、以往的线下培训。无论老师讲什么主题，公司都会组织听力。企业的工作类型复杂，不可避免地会形成形式主义。

　　数字化安全培训技术可实现基于偏好的智能推荐算法，实现“人-课”或“岗位-课程”的匹配。

　　在传统的线下安全培训场景中，学生被动学习，听岗位与课程不匹配；在数字安全培训中，学生主动学习，系统推送适合学生自己岗位的课程。

　　大量的背景大数据实时记录学生的学习过程、学习课程、学时、学分、学习时间段、人脸识别、模型测试记录、答案数量、同一问题的错误率、答案的准确性、测试结果等。它们是学生与平台进行数字互动的重要数据信息，为企业安全管理部门和人事管理部门定义人员职位提供了重要的参考数据。

　　当学生与系统进行长期数字互动时，系统可以通过智能推荐算法模型实现学生与培训平台的自动匹配，通过动态系统地满足学生“长尾”的在职培训需求，通过行为触发的数据服务动态。

　　4.工作环境异常检测

　　本质上，异常检测属于企业生产区域系统自动分类的业务场景。

　　从安全管理的具体实现方法来看，安全管理目标的核心区域属性分为两种基本类型：大数据统计数据参考、国家标准、行业标准、安全评价指标、安全管理要求或数据模型。

　　异常检测广泛应用于企业安全生产场景，如气体检测、压力检测、温湿度检测、液位监测等；

　　异常检测应用主要是监测和检测设备和环境的工作状态，判断设备是否发生故障、泄漏和故障停机的潜在事故隐患；实时动态了解工作环境质量，确保工作环境安全。

　　在矿山、危险化学品企业、金属冶炼、建筑施工、仓储、有限空间等各行各业的生产场景中应用异常检测。

　　5.人工智能安全预警

　　人工智能安全预警是指将数字能力应用于“类机器人”的场景，使人工智能算法与各种硬件终端相结合，提供智能、自动的安全管理能力或安全，而不是传统的人工操作