［關(guān)鍵詞］智能預(yù)警；應(yīng)急響應(yīng)；安全管理；物聯(lián)網(wǎng)；數(shù)字化轉(zhuǎn)型

［中圖分類號(hào)］TH625 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號(hào)］2095–6487（2024）11–0015–03

目前，煙草企業(yè)安全預(yù)警系統(tǒng)的研究主要集中在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、異常檢測(cè)及預(yù)警信息的實(shí)時(shí)發(fā)布等方面。盡管這些研究在提高預(yù)警準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度方面取得了一定的進(jìn)展，但在煙草行業(yè)這一特定領(lǐng)域，如何結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)出既高效又具有行業(yè)適應(yīng)性的智能安全預(yù)警系統(tǒng)，仍然是一個(gè)亟待解決的問題。

大語言模型技術(shù)發(fā)展迅速，在自然語言處理、信息檢索、決策支持等領(lǐng)域展現(xiàn)出的巨大潛力，為智能安全預(yù)警系統(tǒng)的策略生成提供了新的解決方案。然而，如何將大語言模型與煙草企業(yè)的安全預(yù)警系統(tǒng)有效結(jié)合，生成切實(shí)可行的安全響應(yīng)策略，目前還缺乏系統(tǒng)性的研究和實(shí)踐案例。

針對(duì)上述問題，本研究綜合分析煙草企業(yè)面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)，包括消防、安防、電氣、車輛、災(zāi)害天氣等多個(gè)方面，并考察現(xiàn)代技術(shù)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)的影響。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，本研究開發(fā)一個(gè)基于異常檢測(cè)的煙草企業(yè)智能安全預(yù)警系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)并預(yù)警潛在的安全問題。此外，研究還利用大語言模型技術(shù)來生成有效的安全響應(yīng)策略，這一創(chuàng)新方法可提高策略制訂的效率和質(zhì)量。

1安全預(yù)警方法基礎(chǔ)

1.1安全預(yù)警概述

安全預(yù)警是一個(gè)動(dòng)態(tài)過程，涉及識(shí)別、評(píng)估、監(jiān)測(cè)及響應(yīng)潛在安全威脅。其包括數(shù)據(jù)收集、風(fēng)險(xiǎn)分析、預(yù)警信號(hào)生成及應(yīng)對(duì)措施制訂，旨在通過科學(xué)方法提前向決策者提供信息，以便預(yù)防或減輕安全事故。在煙草企業(yè)中，安全預(yù)警系統(tǒng)至關(guān)重要，其能減少事故概率，快速響應(yīng)事故，以降低損失并提高運(yùn)營效率。煙草企業(yè)在多個(gè)環(huán)節(jié)面臨火災(zāi)、爆炸及有毒物質(zhì)泄漏等風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)安全管理方法依賴人工檢查和經(jīng)驗(yàn)判斷，效率低且易受人為因素影響。安全預(yù)警系統(tǒng)通過自動(dòng)化數(shù)據(jù)收集和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和評(píng)估，從而更有效地管理風(fēng)險(xiǎn)。

煙草企業(yè)的安全預(yù)警系統(tǒng)雖然已經(jīng)在一定程度上取得成效，但仍需要解決確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和完整性、處理大數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)有效響應(yīng)機(jī)制等挑戰(zhàn)。目前系統(tǒng)正在通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)來提高預(yù)警的準(zhǔn)確性，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來擴(kuò)大監(jiān)測(cè)范圍，以及使用模擬和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)來增強(qiáng)應(yīng)急演練的真實(shí)性。安全預(yù)警系統(tǒng)通常由傳感器網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理中心、預(yù)警引擎及響應(yīng)機(jī)制等部分組成，這些組件共同工作，以實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境和設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，并據(jù)此生成預(yù)警信號(hào)和采取應(yīng)對(duì)措施。

1.2煙草企業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)

消防方面，存有大量易燃原材料和成品，火災(zāi)隱患大。

安防方面，有盜竊、搶劫等外部入侵風(fēng)險(xiǎn)，監(jiān)控有盲區(qū)或故障，門禁管理不善，重要區(qū)域安保不足。

電氣方面，電氣設(shè)備老化、過載、維護(hù)不當(dāng)，易導(dǎo)致短路、漏電、火災(zāi)，電線敷設(shè)不規(guī)范有觸電風(fēng)險(xiǎn)，電力供應(yīng)不穩(wěn)定影響生產(chǎn)。

車輛方面，內(nèi)部運(yùn)輸車輛可能超速、超載、疲勞駕駛，車輛維護(hù)不及時(shí)，駕駛員安全培訓(xùn)缺乏。

災(zāi)害天氣方面，暴雨致廠區(qū)積水，影響倉庫儲(chǔ)存；強(qiáng)風(fēng)可能吹倒設(shè)施；雷電可能擊中電力設(shè)備或引發(fā)火災(zāi)。

煙草企業(yè)應(yīng)采取綜合性風(fēng)險(xiǎn)管理策略，如定期檢查維護(hù)生產(chǎn)設(shè)備、建立多元化供應(yīng)鏈、構(gòu)建信息安全體系、制訂應(yīng)急預(yù)案等，以降低安全風(fēng)險(xiǎn)，確保穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展。

2方案設(shè)計(jì)

2.1系統(tǒng)整體框架設(shè)計(jì)

基于異常檢測(cè)的煙草企業(yè)智能安全預(yù)警系統(tǒng)旨在建立一個(gè)多層次、模塊化的架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)的全面監(jiān)控和管理。

數(shù)據(jù)收集層從消防系統(tǒng)、安防系統(tǒng)、車載ADAS系統(tǒng)、智慧用電系統(tǒng)等收集關(guān)鍵數(shù)據(jù)，如設(shè)備狀態(tài)、存儲(chǔ)條件、物流信息及網(wǎng)絡(luò)訪問記錄。經(jīng)過預(yù)處理后，數(shù)據(jù)供服務(wù)層使用。

服務(wù)層包括異常檢測(cè)和安全策略響應(yīng)生成兩大核心功能。異常檢測(cè)利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，識(shí)別生產(chǎn)過程中的異常模式，如設(shè)備故障、供應(yīng)鏈中斷或網(wǎng)絡(luò)攻擊。安全策略響應(yīng)生成利用大語言模型學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)有策略，生成針對(duì)特定安全事件的響應(yīng)方案。

應(yīng)用層是系統(tǒng)的輸出界面，將預(yù)警信息和響應(yīng)策略以直觀、易理解的方式展示給企業(yè)決策者。系統(tǒng)結(jié)合異常檢測(cè)技術(shù)和大語言模型，提高預(yù)警準(zhǔn)確性和響應(yīng)策略的效果，為煙草企業(yè)的安全生產(chǎn)提供支持。系統(tǒng)整體框架如圖1 所示。

2.2基于異常檢測(cè)的智能預(yù)警構(gòu)建

基于異常檢測(cè)的煙草企業(yè)智能安全預(yù)警系統(tǒng)依賴于異常檢測(cè)技術(shù)，通過分析消防系統(tǒng)、安防系統(tǒng)、車載ADAS 系統(tǒng)、智慧用電系統(tǒng)等安全數(shù)據(jù)來識(shí)別異常行為。系統(tǒng)采用統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立正常行為模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)偏差。設(shè)計(jì)包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、異常檢測(cè)、預(yù)警生成及響應(yīng)機(jī)制等環(huán)節(jié)。系統(tǒng)收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理后，異常檢測(cè)引擎分析并識(shí)別異常行為，同時(shí)提供預(yù)先定義的響應(yīng)策略。系統(tǒng)通過監(jiān)測(cè)以上安全數(shù)據(jù)來識(shí)別安全風(fēng)險(xiǎn)，并不斷優(yōu)化以適應(yīng)新威脅。這種系統(tǒng)幫助企業(yè)實(shí)時(shí)監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)，快速應(yīng)對(duì)，提升安全性和效率。

2.3基于大語言模型的響應(yīng)策略生成

大語言模型是自然語言處理領(lǐng)域的重要成果，能夠理解和生成復(fù)雜的文本。這些模型采用Transformer架構(gòu)，通過編碼器和解碼器處理文本，并利用注意力機(jī)制捕捉文本中的復(fù)雜關(guān)系。在基于異常檢測(cè)的煙草企業(yè)智能安全預(yù)警系統(tǒng)中，大語言模型用于生成安全報(bào)告、定制響應(yīng)策略，并作為智能接口與用戶交互。

在基于異常檢測(cè)的煙草企業(yè)智能安全預(yù)警系統(tǒng)中，大語言模型的應(yīng)用為實(shí)現(xiàn)響應(yīng)策略的生成提供強(qiáng)大的支持。在基于異常檢測(cè)的煙草企業(yè)智能安全預(yù)警系統(tǒng)檢測(cè)到異常行為后，大語言模型能夠根據(jù)之前的預(yù)警信息和相關(guān)知識(shí)庫，生成相應(yīng)的安全策略和響應(yīng)措施。

3綜合安全策略

在煙草企業(yè)的安全管理中，綜合安全策略的制訂是多維度的，要將技術(shù)、組織、文化及管理體系緊密結(jié)合。

技術(shù)層面，側(cè)重用異常檢測(cè)技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控，快速識(shí)別安全威脅，借助大語言模型生成響應(yīng)策略，建立應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制。

組織層面，建立完整的安全管理體系，包括明確政策、規(guī)程、培訓(xùn)及監(jiān)督措施，還要通過定期教育和培訓(xùn)提升員工安全意識(shí)和應(yīng)急能力。

文化層面，將安全理念融入企業(yè)文化，培養(yǎng)員工安全文化意識(shí)，建立持續(xù)改進(jìn)的文化氛圍，鼓勵(lì)員工提建議，優(yōu)化提升安全策略。

通過這樣全面的策略，煙草企業(yè)能夠在技術(shù)、組織及文化3 個(gè)層面上共同構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的安全防護(hù)體系，以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的商業(yè)環(huán)境和安全威脅，確保企業(yè)的長期穩(wěn)定發(fā)展。

4結(jié)束語

文章提出煙草企業(yè)智能安全預(yù)警與響應(yīng)策略的綜合安全框架，包括數(shù)據(jù)處理、異常檢測(cè)技術(shù)及大語言模型驅(qū)動(dòng)的響應(yīng)策略生成?？蚣芎w實(shí)時(shí)監(jiān)控安全狀況、快速生成響應(yīng)方案及綜合管理體系等多個(gè)方面。盡管提出的框架和策略在理論上具有可行性，但實(shí)際應(yīng)用中可能面臨技術(shù)和操作挑戰(zhàn)。未來研究可進(jìn)一步優(yōu)化異常檢測(cè)算法，提高大語言模型的生成質(zhì)量和適應(yīng)性，并更好地將安全策略與具體業(yè)務(wù)流程相結(jié)合。同時(shí)，關(guān)注新興技術(shù)在安全預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用，考慮如何將這些技術(shù)與現(xiàn)有安全管理體系相融合，以應(yīng)對(duì)不斷演變的安全威脅。