[發明專利]企業安全隱患追蹤模型的建模方法及系統在審

申請號：	202110650865.2	申請日：	2021-06-10
公開（公告）號：	CN113379247A	公開（公告）日：	2021-09-10
發明（設計）人：	楊耀黨;孔慶端;吳朕君;田雷;王文龍;穆仕芳;陳曉明;申超霞;王彥磊;胡松濤;趙珊珊;李思敏;趙毅麗;紀學峰;白小杰	申請（專利權）人：	鑫安利中（北京）科技有限公司
主分類號：	G06Q10/06	分類號：	G06Q10/06
代理公司：	北京權智天下知識產權代理事務所(普通合伙) 11638	代理人：	周春
地址：	100028 北京市朝陽***	國省代碼：	北京;11
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摘要：
搜索關鍵詞：	企業安全隱患追蹤模型建模方法系統
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【說明書】：

本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及一種企業安全隱患追蹤模型的建模方法及系統。該方法通過崗位之間的固定關聯性和崗位區域中生產設備的安全隱患等級獲取每個崗位的隱患程度；根據隱患程度確認該崗位存在安全隱患時，基于崗位之間的實際關聯性得到影響該崗位的安全隱患崗位；獲取安全隱患崗位上對應員工的在崗狀態和熟練程度，根據由隱患程度、在崗狀態和熟練程度建立的企業安全隱患追蹤模型預測隱患根源。根據每個崗位的隱患程度和企業安全隱患追蹤模型來排查該崗位上對應員工的工作狀態，根據工作狀態得到具體隱患原因，從而根據隱患原因解決生產安全隱患的根源問題，以提高安全管理水平，降低生產安全隱患。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及一種企業安全隱患追蹤模型的建模方法及系統。

背景技術

安全管理對企業來說是重中之重，現有技術中基于數據分析的大數據技術已經引起越來越多行業的高度關注。目前大數據在安全科學領域的應用過程中還存在管理標準不一、安全監管部門信息未進行有限的關聯性分析等問題，且現有技術均利用大數據技術實現風險預測，卻忽略了帶來風險的根源問題，因此急需實現數據分析賦能安全管理，實現從風險預測到風險溯源的提升，解決產生安全隱患的根源問題，提升安全管理水平。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明的目的在于提供一種企業安全隱患追蹤模型的建模方法及系統，所采用的技術方案具體如下：

第一方面，本發明一個實施例提供了一種企業安全隱患追蹤模型的建模方法，該方法包括以下具體步驟：

獲取每一個崗位區域對應生產設備的安全隱患；基于企業的生產工序確定各崗位之間的固定關聯性，利用所述固定關聯性、所述安全隱患和生產環境參數確認每一個所述崗位的隱患程度；

根據所述隱患程度確認該所述崗位存在安全隱患時，根據員工在崗位區域的停留時間得到所述崗位之間的實時關聯性，結合所述實時關聯性和所述固定關聯性得到實際關聯性，根據每一個所述崗位的所述實際關聯性確認安全隱患崗位，以構成安全隱患崗位集合；

獲取所述安全隱患崗位集合內每一個所述安全隱患崗位對應的所述員工的在崗狀態和熟練程度；

根據由所述隱患程度、所述在崗狀態和所述熟練程度建立的所述企業安全隱患追蹤模型預測隱患根源。

進一步地，所述企業安全隱患追蹤模型包括：

根據所述崗位上對應所述員工的所述在崗狀態確認所述員工是否需要加強管理、根據所述熟練程度確認所述員工是否需要離崗培訓。

進一步地，所述在崗狀態的獲取步驟，包括：

根據換班時間間隔內同一時刻同一所述崗位上多個所述員工的歷史位置數據，獲取該所述時刻對應的參考價值指標和標準崗位，進而得到所述換班時間間隔內每一個時刻對應的所述標準崗位和所述參考價值指標，以形成對應的標準崗位時序數據和參考價值指標數據；

將該同一所述崗位上所述員工的實時崗位時序數據與所述標準崗位時序數據進行對比，以得到崗位偏差序列，根據所述崗位偏差序列和對應的所述參考價值指標數據得到所述員工的在崗狀態。