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    基于異常檢測的煙草企業(yè)智能安全響應(yīng)系統(tǒng)研究

    2024-12-14 00:00:00尤麗珍王彥凱林宏
    今日自動化 2024年11期
    關(guān)鍵詞:數(shù)字化轉(zhuǎn)型物聯(lián)網(wǎng)安全管理

    [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]TH625 [文獻標志碼]A [文章編號]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)險評估、異常檢測及預(yù)警信息的實時發(fā)布等方面。盡管這些研究在提高預(yù)警準確性和響應(yīng)速度方面取得了一定的進展,但在煙草行業(yè)這一特定領(lǐng)域,如何結(jié)合行業(yè)特點,設(shè)計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,生成切實可行的安全響應(yīng)策略,目前還缺乏系統(tǒng)性的研究和實踐案例。

    針對上述問題,本研究綜合分析煙草企業(yè)面臨的安全風(fēng)險,包括消防、安防、電氣、車輛、災(zāi)害天氣等多個方面,并考察現(xiàn)代技術(shù)對這些風(fēng)險的影響。為應(yīng)對這些挑戰(zhàn),本研究開發(fā)一個基于異常檢測的煙草企業(yè)智能安全預(yù)警系統(tǒng),能夠?qū)崟r監(jiān)控和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù),以便及時發(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)警是一個動態(tài)過程,涉及識別、評估、監(jiān)測及響應(yīng)潛在安全威脅。其包括數(shù)據(jù)收集、風(fēng)險分析、預(yù)警信號生成及應(yīng)對措施制訂,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營效率。煙草企業(yè)在多個環(huán)節(jié)面臨火災(zāi)、爆炸及有毒物質(zhì)泄漏等風(fēng)險。傳統(tǒng)安全管理方法依賴人工檢查和經(jīng)驗判斷,效率低且易受人為因素影響。安全預(yù)警系統(tǒng)通過自動化數(shù)據(jù)收集和分析,實現(xiàn)對安全風(fēng)險的實時監(jiān)控和評估,從而更有效地管理風(fēng)險。

    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)準確性和完整性、處理大數(shù)據(jù)、設(shè)計有效響應(yīng)機制等挑戰(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)警的準確性,采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來擴大監(jiān)測范圍,以及使用模擬和虛擬現(xiàn)實技術(shù)來增強應(yīng)急演練的真實性。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)機制等部分組成,這些組件共同工作,以實現(xiàn)對環(huán)境和設(shè)備狀態(tài)的實時監(jiān)控,并據(jù)此生成預(yù)警信號和采取應(yīng)對措施。

    1.2煙草企業(yè)安全風(fēng)險

    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,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、維護不當,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,電力供應(yīng)不穩(wěn)定影響生產(chǎn)。

    車輛方面,內(nèi)部運輸車輛可能超速、超載、疲勞駕駛,車輛維護不及時,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,影響倉庫儲存;強風(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)險管理策略,如定期檢查維護生產(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,確保穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展。

    2方案設(shè)計

    2.1系統(tǒng)整體框架設(shè)計

    基于異常檢測的煙草企業(yè)智能安全預(yù)警系統(tǒng)旨在建立一個多層次、模塊化的架構(gòu),實現(xiàn)對安全風(fēng)險的全面監(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)層包括異常檢測和安全策略響應(yīng)生成兩大核心功能。異常檢測利用先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù)監(jiān)控數(shù)據(jù),識別生產(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)合異常檢測技術(shù)和大語言模型,提高預(yù)警準確性和響應(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基于異常檢測的智能預(yù)警構(gòu)建

    基于異常檢測的煙草企業(yè)智能安全預(yù)警系統(tǒng)依賴于異常檢測技術(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)來識別異常行為。系統(tǒng)采用統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)方法建立正常行為模型,實時監(jiān)測數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)偏差。設(shè)計包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、異常檢測、預(yù)警生成及響應(yīng)機制等環(huán)節(jié)。系統(tǒng)收集實時數(shù)據(jù),經(jīng)過預(yù)處理后,異常檢測引擎分析并識別異常行為,同時提供預(yù)先定義的響應(yīng)策略。系統(tǒng)通過監(jiān)測以上安全數(shù)據(jù)來識別安全風(fēng)險,并不斷優(yōu)化以適應(yīng)新威脅。這種系統(tǒng)幫助企業(yè)實時監(jiān)控風(fēng)險,快速應(yīng)對,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,并利用注意力機制捕捉文本中的復(fù)雜關(guān)系。在基于異常檢測的煙草企業(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)用為實現(xiàn)響應(yīng)策略的生成提供強大的支持。在基于異常檢測的煙草企業(yè)智能安全預(yù)警系統(tǒng)檢測到異常行為后,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)重用異常檢測技術(shù)實時監(jiān)控,快速識別安全威脅,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,建立持續(xù)改進的文化氛圍,鼓勵員工提建議,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 個層面上共同構(gòu)建一個強大的安全防護體系,以應(yīng)對復(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、異常檢測技術(shù)及大語言模型驅(qū)動的響應(yīng)策略生成??蚣芎w實時監(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方面。盡管提出的框架和策略在理論上具有可行性,但實際應(yīng)用中可能面臨技術(shù)和操作挑戰(zhàn)。未來研究可進一步優(yōu)化異常檢測算法,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,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)對不斷演變的安全威脅。

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