风险监测预警系统,锅炉房安全生产的“守卫军”
安全生产责任重于泰山,在城市和企业双轮驱动高速发展的同时,也伴随着综合性高风险的产生,时刻威胁着企业员工和人民群众的生命财产安全。其中。冬季供暖供热是集团重点任务之一,供热站、锅炉房等设施,因为工作环境特殊,运行中能量巨大,风险程度较高,传统的安全管理手段“用人看”、“用人管”、“用人查”已经无法匹配现代化企业的安全管理要求,企业需要对安全风险管控手段进行多元化转型升级。
首开集团锅炉房搭建的风险监测预警系统,结合了集团下属多家锅炉房的风险特点,实现风险要素数据的全面汇聚接入和数据共享,构建运行状态分析模型,利用Al视觉智能分析系统,实现人员不安全行为的识别,通过IOT技术,实现设备工况状态、环境数据的采集,通过一揽子接入手段,覆盖集团下属几百家供热单位,通过先试先行的方式,解决集团风险管理手段单一等问题,同时提高管理效率,增强集团对安全风险的抵抗力,有效落实企业安全生产主体责任,让安全管理由“以治为主”向“以防为主”,由“被动应付”向“主动监管”转变。
系统主要涵盖重点风险要素档案管理、物联感知设备融合接入、实时数据采集与实时分析、视频监控数据整合接入、视频图像智能分析、统一报警与处置、算法设备与场景绑定、安全态势与数据分析等功能。
系统综合运用物联网、大数据、人工智能(Al)、通信技术等新一代信息技术,与集团自身管理需求集合,提高了安全生产风险的数字化监督与管控能力,完善了集团安全风险管理体系,提高管理效率,降低安全管理成本。
其一,锅炉房现场可视化管理
通过整合供热站原有的视频监控,并对监控盲区进行了补点建设,增设了多台监控摄像头,与系统进行协议转换与视频融合对接,将安全管理触角深入安全管理一线,通过系统实现远程锅炉房现场远程监管,实时视频查看。使锅炉房现场“直观可视”。

其二,提高锅炉房运行安全值守和主动防御的能力
结合锅炉自身风险特点,通过前端视频图像采集器和环境数据采集器,结合图像预警算法(明火预警、烟雾预警、人员超限巡查预警)、气体环境数据预警算法(超限预警、底线预警、区间预警)以及分级预警策略,实现对锅炉房异常环境、违规行为、有毒有害气体数据的感知、监测和预警,预警事件发生后及时推送至处置人员和监管人员进行处置。
通过智能算法的赋能,让传统感知设备具备了“思考力”,结合预警策略,让它又具备了“判断力”。从而实现锅炉房运行安全值守和主动防御,强化企业安全管理。
其三,降低管理成本,提高监管效率
利用首开集团锅炉房风险监测预警系统,锅炉房监管人员可通过电脑和手机就可以及对锅炉房的现场情况、气体情况,进行远程监管。大大提高管理人员的监管效率,不用非要进到锅炉房才知道具体情况,减少因“不明情况”而产生的安全隐患,有效保障了人员自身安全,降低了安全管理成本,提高监管效率。
其四,实现数字化安全管理,提高违规行为取证能力
通过数据的方式将整个锅炉房风险防控过程、违章违规、异常因素数据进行分级分类存储,为后面的辅助决策提供有效的数据支撑,为管理者的奖惩行为提供了有效的数据依据,同时对日后的查询、回顾、抽检等工作提供对应记录档案。
其五,补齐了安全风险管理短板、提高了管控效率
通过首开集团锅炉房风险监测预警系统的实施,集团可有效掌握下属锅炉房的现场情况、气体环境情况、人员巡查等情况,通过数据的筛查与分析,可发现风险管控中存在的问题,违规情况、预警情况,并制定有针对性的管理与技术措施。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。