智能制造与工程安全管理如何协同推进？企业转型中的风险防控新路径
在新一轮科技革命和产业变革加速演进的背景下，智能制造已成为推动制造业高质量发展的核心驱动力。然而，随着工业机器人、物联网（IoT）、大数据分析、人工智能（AI）等技术在工程场景中的广泛应用，传统工程安全管理范式正面临前所未有的挑战。如何实现智能制造与工程安全管理的深度融合，构建一套适应数字化、智能化趋势的风险防控体系，成为当前企业转型升级的关键命题。
一、智能制造带来的安全新挑战
智能制造不仅仅是设备自动化或流程数字化，更是一种系统性重构：从设计、制造到运维全生命周期的智能协同。这种深度集成虽然提升了效率与柔性，但也带来了全新的安全隐患：
- 人机交互复杂化：协作机器人（Cobot）与人类员工共同作业时，若未建立有效的感知-决策-响应机制，易引发误操作或碰撞事故。
- 数据安全风险上升：大量传感器实时采集的数据若缺乏加密传输与权限管理，可能被恶意利用，甚至导致生产线瘫痪。
- 系统耦合度增强：一旦某个环节出现故障（如PLC控制器异常），可能通过网络快速扩散至整个生产链，造成连锁反应。
- 人员技能断层：一线工人对新型智能设备理解不足，可能导致误判或忽视预警信号，增加人为失误概率。
二、工程安全管理的传统模式亟需升级
传统的工程安全管理多依赖于静态标准、定期检查和事后追责机制，难以应对智能制造环境中动态变化的风险特征。例如：
某汽车零部件工厂曾因MES系统与ERP系统接口异常，导致订单信息错误下发至产线，进而引发物料错装事件，虽未造成人员伤亡，但经济损失达数十万元。
这一案例凸显了传统“被动响应型”安全管理模式的局限性。要真正实现安全可控，必须向“主动预防+实时监测+智能干预”的方向转变。
三、智能制造与工程安全管理融合的关键路径
1. 构建数字孪生驱动的安全仿真平台
利用数字孪生技术，将物理工厂映射为虚拟模型，可在部署前模拟各类工况下的潜在风险点，提前识别隐患。例如：
- 通过仿真验证机械臂运动轨迹是否与操作员活动区域重叠；
- 模拟突发断电情况下各子系统的联动逻辑，评估应急响应能力；
- 测试不同工艺参数组合下设备热应力分布，防止过载损坏。
此类平台不仅降低试错成本，还能为制定应急预案提供科学依据。
2. 引入AI辅助风险识别与预测
基于机器学习算法对历史事故数据、设备运行日志、环境传感器数据进行挖掘，可构建高精度的风险预测模型。典型应用包括：
- 利用LSTM神经网络预测关键设备故障概率，实现预测性维护；
- 结合视觉识别技术自动检测作业人员是否佩戴防护装备；
- 通过自然语言处理分析维修工单语义，发现高频问题并优化流程。
3. 建立统一的安全数据中台
打通分散在不同系统（如SCADA、MES、EAM）中的安全相关数据，形成标准化、结构化的数据资产。这有助于：
- 实现跨部门、跨厂区的安全指标可视化管理；
- 支持实时告警与分级响应机制；
- 为管理层提供决策支持，比如资源配置优化、培训重点调整等。
4. 推动全员安全意识与技能提升
智能制造时代要求从业人员具备“懂技术、知风险、会处置”的复合能力。建议采取以下措施：
- 开展沉浸式VR/AR安全培训，模拟真实危险场景强化记忆；
- 设立“智能安全大使”岗位，负责日常巡检与知识传播；
- 将安全绩效纳入KPI考核体系，激励员工主动参与安全管理。
四、典型案例解析：某新能源电池厂的实践探索
该企业投入超5000万元建设智能制造安全一体化平台，主要成果如下：
- 部署边缘计算节点，在本地完成图像识别与异常判断，减少云端延迟；
- 开发自研安全评分模型，综合考虑设备状态、人员行为、环境因子等因素，每日生成安全报告；
- 建立“红黄蓝”三级预警机制，对应不同级别的响应动作（如暂停作业、启动应急预案、通知主管）；
- 半年内事故率下降62%，同时生产效率提升18%。
该案例表明，智能制造与工程安全管理并非对立关系，而是可以相互赋能、共同提升的有机整体。
五、未来展望：从合规导向走向价值创造
当前多数企业仍将安全视为成本支出，而未来领先者将把安全作为竞争优势的一部分。具体体现在：
- 通过持续改进的安全体系赢得客户信任，特别是在高端制造领域；
- 借助安全数据反哺产品设计，推动本质安全理念落地；
- 探索“零事故工厂”认证体系，打造行业标杆形象。
总之，智能制造与工程安全管理不是选择题，而是必答题。只有将安全嵌入智能系统的每一个环节，才能确保企业在迈向高质量发展的道路上走得更稳、更远。
