智能制造典型场景是智能工厂的基本组成单元，为指导企业掌握工信部《智能工厂梯度培育行动》涉及的40个智能制造典型场景的核心思想，现对每个典型场景进行解读。智能制造典型场景参考指引（2025年版）原文，生产管理-安全一体化管控：面向安全风险识别、安全应急响应等业务活动，针对安全风险高、实时监控难、处置效率低等问题，搭建生产安全管控和应急处置系统，应用生产运行风险动态监控、危险行为识别等技术，提升安全态势感知能力；基于人工智能等技术实现安全风险预测预警和处置方案自动生成，降低事故发生率和损失。

安全一体化管控典型场景解读：

一、概念定义

安全一体化管控是指通过整合生产安全管理的各个环节（风险识别、监测预警、应急处置、数据分析等），构建统一平台，实现全流程、全要素、全场景的智能化安全管理模式。其核心目标是提升安全管理的系统性、实时性和协同性，降低事故风险，实现从“被动应对”到“主动防控”的转变，形成闭环安全管理生态。安全一体化管控包括两类实施路径：

实施路径一：生产安全管控和应急处置系统平台应用

针对安全风险高、实时监控难、处置效率低等问题，搭建生产安全管控和应急处置系统，应用生产运行风险动态监控、危险行为识别等技术，提升安全态势感知能力；

实施路径二：基于人工智能技术应用的安全风险预警

基于人工智能等技术实现安全风险预测预警和处置方案自动生成，降低事故发生率和损失。

二、实施路径一：生产安全管控和应急处置系统平台应用

（一）功能与作用

该系统是一个集成化的数字平台，旨在实现安全管理的流程化、可视化、智能化和协同化。其主要功能模块包括：风险辨识与管控、隐患排查与治理、应急准备与资源管理、监测预警与报警联动、应急处置与指挥、数据统计与分析等，本质上是通过数字技术重塑安全管理业务流程和组织协同方式。

通过生产安全管控和应急处置系统平台应用，实现安全生产管控模式从“事后处理向事前预防、事中控制”的主动化和精准化模式转变，并通过一键应急启动（即：发生事故时，一键启动预案，自动通知应急指挥小组和救援队伍）提升响应效率，实现应急响应从“层层上报”变为“秒级联动”，指挥决策从“经验判断”变为“数据支撑”，大幅缩短处置时间。

（二 ）关键技术

生产安全管控和应急处置信息化系统是多种现代信息技术的集成体，一般包括感知与数据采集层、数据与平台层、数据模型层、数据应用与智能分析层以及可视化数据展示层。

1.多源数据融合技术

包括物联网技术、射频识别技术、视频智能分析技术以及GPS/北斗、蓝牙/UWB高精度定位技术等，整合传感器、视频监控、人工巡检等多维度数据，消除信息孤岛，例如：化工企业通过物联网设备实时采集温度、压力、气体浓度等数据；应用视频智能识别技术开展 人员行为识别（未戴安全帽、未穿工服、闯入危险区域）、作业过程监控（动火作业监护人在岗）、烟雾火焰识别、设备状态异常（跑冒滴漏）等，变“被动监控”为“主动预警”。

2.5G/边缘计算技术

5G和边缘计算是赋能下一代生产安全与应急系统的两大基石技术。5G解决了数据“传得快、连得广”的问题，而边缘计算解决了数据“处理得快、响应得及时”的问题。例如：在大型化工厂，边缘计算节点部署在每个生产车间，实时分析本车间的视频和传感器数据，实现毫秒级的本地安全报警和设备联动。同时，通过5G网络，将所有边缘节点的报警信息、关键视频片段、设备状态等数据，稳定、高速地同步到中央云平台。指挥中心在云端纵览全厂安全态势，进行大数据风险预测，并在发生全厂级应急事件时，通过5G网络统一调度各边缘区域的资源和信息，实现高效协同指挥。

3.生产运行风险动态监控技术

基于实时数据建立动态风险评估模型，识别异常状态。例如：某大型化工厂基于安全一体化平台，部署5G+AI摄像头识别工人未佩戴安全帽行为，动态风险模型分析反应釜压力阈值，使事故率下降60%，应急响应时间缩短至3分钟内。

（三）典型案例

案例1：安全管控一体化-安全风险实时监测与识别

针对石化行业属于高危连续生产企业，高温、高压、易腐蚀、易泄漏等点位较多，人工巡检不能24小时连续巡检，存在盲区和滞后，一旦发生泄漏或火灾损失惨重的隐患。建设安全感知装置和安全生产管理系统，集成包含图像预处理、火焰智能识别、系统配置管理等功能的初期火灾智能识别报警系统，利用机器视觉、人工智能技术，分析提炼多种核心算法，结合自主知识产权的30 余种算法，逐步训练成亿级火焰特征库，通过与实时视频中疑似火焰的静态特征和动态特征跟踪对比，进行安全风险动态感知和精准识别，实现秒级报警和全天候并行监测预警，确保第一时间发现并处置火灾，最大限度的降低企业损失和对装置的影响。

安全生产管理系统

实施路径二：基于人工智能技术应用的安全风险预警

（一）功能与作用

基于人工智能的安全生产风险预警是通过对海量、多源数据的深度挖掘与智能分析，形成一个可7x24小时工作、不断进化的“超级安全专家”，实现从“被动响应”到“主动预测、预警、预防”的根本性转变。核心作用是从“阈值报警”到“模型预警”，超越传统基于固定阈值的简单报警，实现对复杂、非线性、隐蔽性风险的早期识别。从“事后复盘”到“事前预防”，将安全管理的重心最大限度地前移，在潜在风险演变为事故前进行干预。

（二）关键技术

1.感知与数据层技术

集成计算机视觉、声学感知、物联网传感等多种感知技术，获取全面、多维的现场数据。

2.安全预警技术

利用AI算法（如LSTM神经网络）分析历史数据，预测潜在风险。例如：地铁隧道通过振动监测预警结构变形，提前干预；某钢铁厂高炉利用红外热成像+机器学习，提前72小时预警耐火材料破损，避免爆炸。

3.智能应急处置系统

是事故发生后自动触发应急预案的系统，结合应急预案自动生成处置方案，联动应急资源，包括资源调度（无人机勘察）、人员疏散路径规划（AR导航）等。例如：智能应急疏散系统，依据大数据自动给出疏散路线，自动运算判断起火点后自动给出逃生。

（三）典型案例

案例1：安全管控一体化-电机过负荷预警

石化企业高温热油泵、高危轻烃泵等高危关键机泵往往工作环境恶劣，易发生泄漏，引发爆炸、火灾等重大安全事故的发生。为此建设对机泵的早期故障进行诊断、分析和预警的电机过负荷预警系统，集成故障机理分析、大数据、深度学习等技术，将瞬时电流采集装置直接接入SCADA 系统，通过SCADA 系统将采集的关键机泵的电压、电流的瞬时值通过网络交换机上传至早期故障预警系统进行对比分析，进行设备失效模式判断、预测性维护及运行参数调优，及时发现故障早期征兆，采取相应的措施，对避免重大事故的发生，降低故障损失和设备维修费用。

案例2：安全一体化管控-基于连接器接触件电镀高温的监测预警与应急处置系统

为确保电镀生产过程中设备的安全运行，针对高温熔具如电镀加热槽和电镀柜存在的火灾隐患，采用热成像测温技术实施全天候温度监控。通过在线温度监控装置、智能安全系统及预警系统，对设备特定区域的温度数据进行实时监测和分析，设置温度阈值并在超出限值时触发多渠道报警机制，包括现场声光报警、值班室提示及远程通知。

案例3：安全一体化管控-智能火灾识别系统

智能火灾识别系统是人工智能、物联网与边缘计算技术在安全生产领域最典型、最直接的应用之一，集成包含图像预处理、火焰智能识别、系统配置管理等功能，利用机器视觉、人工智能技术与实时视频中疑似火焰的静态特征和动态特征跟踪对比，开展火灾全天候并行监测预警和秒级报警，实现了对火灾风险的早期、精准、可视化主动预警。