一、课程背景 钢铁、化工、矿山、制造等工业企业生产现场，长期面临高温、高压、易燃易爆、大型设备运维等多重风险，传统安全管理依赖人工巡检与经验判断，普遍存在隐患识别滞后、数据处理低效、决策主观性强等痛点，难以应对精细化、智能化管控需求。随着 AI 技术迭代，其在数据采集、智能分析、预警决策等领域的优势已成为安全管理转型核心引擎，2024-2030 年工业安全 AI 渗透率将从 35% 提升至 85%，事故预防效率提升 90%。 但多数企业仍遭遇 AI 应用不深入、落地效果差、投入产出模糊等困境，且缺乏可直接套用的实操框架。本课程以钢铁行业为标杆，兼顾化工、矿山等跨行业适配性，系统拆解 AI 与安全生产的融合逻辑：从 AI 技术基础、多维度安全数据采集（传感器、人员行为、气体泄漏），到隐患智能识别（贴合 GB/T13861-2022 标准）、预警系统搭建、AI 辅助应急决策（如燃气泄漏），再到人员安全管理的 AI 应用。通过三一集团、中煤平朔、广西钢铁事故等真实案例，搭配预算测算、隐患排查等实操任务，帮助学员解决 “技术不会用、落地无方法、风险早发现难” 等问题，快速复制智能化安全管理体系。 课程收益 · 掌握 AI 技术基础与安全生产领域应用逻辑，明晰跨行业 AI 安全管理落地路径； · 学会震动、温度等设备数据、人员行为数据（智能手环 / 安全帽）、气体泄漏数据的采集方法及 AI 数据分析工具应用逻辑； · 熟练运用 AI 驱动的隐患识别技术（契合 GB/T13861-2022 标准），掌握预警系统搭建与风险等级判定实操技巧； · 理解 AI 决策支持系统原理与架构，能在燃气泄漏等突发场景中借助 AI 制定具体可落地的应急处置方案； · 掌握 AI 安全项目的投入预算测算与效益分析方法，可独立完成 AI 不安全行为识别系统等项目的可行性分析； · 学会运用 AI 优化人员安全管理，包括考勤异常检测、“三违” 行为监测、个性化安全培训方案生成等实操技能。 课程对象 · 工业企业安全管理岗：安全总监、安全经理、安全技术骨干； · 设备运维负责人：工业生产设备运维、检修管理人员； · 安全数字化推进人员：计划引入 AI 技术的安全管理、技术实施人员； · 企业决策层：负责安全管理体系搭建、安全技术投入决策的高层管理者。