建筑工程项目安全管理中人员行为管控的方法与实践研究

1 建筑工程项目人员行为安全风险的核心特征与识别维度

1.1 人员行为安全风险的核心特征

建筑施工人员行为风险呈现出复杂性、动态性与传染性三大特征。复杂性源于施工人员构成多元，包括劳务工人、技术人员、管理人员等，不同群体的安全意识、操作技能、责任认知差异显著；动态性体现在施工场景随工序推进不断变化，如基坑开挖阶段的临边防护行为、高空作业阶段的系挂安全带行为需实时调整；传染性则表现为“群体行为模仿”效应，若少数人员出现违章操作未被及时纠正，易引发其他人员跟风效仿，形成“破窗效应”。

1.2 多维度风险识别体系构建

基于“人-机-环-管”系统理论，构建人员行为安全风险识别体系。在“人员维度”，重点识别安全意识薄弱、技能不足、疲劳作业、情绪异常等风险点；在“设备维度”，关注因操作不规范导致的设备误动、防护装置失效等衍生风险；在“环境维度”，聚焦恶劣天气、夜间施工、交叉作业等环境因素对人员行为的干扰；在“管理维度”，排查安全培训不到位、奖惩机制缺失、监管流于形式等管理漏洞。通过建立风险清单，实现人员行为风险的精准定位。

2 建筑工程项目人员行为管控的创新方法

2.1 基于物联网技术的实时监控与预警系统

通过部署智能安全帽、高精度定位手环、高清视频监控设备等物联网终端设备，构建起全方位、多层次的“人员行为感知网络体系”。其中，智能安全帽采用军工级防护设计，内置高灵敏度GPS 定位模块、三轴加速度传感器及降噪语音通讯模块，能够 7×24 小时不间断采集施工人员的实时位置坐标、运动状态特征（如突然坠落、剧烈晃动等异常情况）、危险区域闯入等关键安全数据；视频监控系统则采用4K 超高清摄像头，结合深度学习算法的人工智能图像识别技术，可精准识别未正确佩戴安全帽、违规攀爬脚手架、高空作业未系安全带等12 类典型不安全行为，经实际测试，系统识别准确率稳定保持在90%以上。当监测到潜在风险时，系统会立即启动三级预警机制：首先通过终端设备向当事人发出实时语音警示，同时将预警信息及现场画面推送至项目管理人员的移动终端APP，并自动生成电子台账记录，真正实现“风险秒级响应、处置全程留痕”的智能化安全管理。

2.2 基于行为心理学的个性化干预体系

引入国际先进的“行为安全21 要素”理论框架，通过建立“观察－记录－分析－干预”的闭环工作机制，系统性地开展行为安全管理。专业安全观察员每日深入施工现场，采用标准化表单记录施工人员的各类安全行为与不安全行为，运用心理学分析方法深入剖析行为背后的心理动因（如常见的侥幸心理、经验主义思维、逆反心理等）。基于分析结果，制定差异化的“一人一策”干预方案：针对因技能欠缺导致的不安全行为，组织资深技师开展“手把手”的个性化实操培训；对于存在侥幸心理的违规操作人员，创新采用“三维警示教育法”，即通过VR 技术沉浸式模拟事故场景、播放真实事故案例纪录片、设置事故后果体验区等方式强化风险认知；针对群体性习惯违章现象，实施“正向激励工程”，通过每月评选“安全之星”、建立“安全行为积分银行”、设置阶梯式奖励等措施，充分发挥安全标兵的示范引领作用，逐步实现群体安全行为的正向转变。

2.3 基于数字化平台的全流程行为管控系统

构建集成化的建筑施工安全管理数字化平台，通过云计算、大数据等技术整合人员基础信息、安全培训档案、日常行为记录、奖惩数据等全维度数据，打造“准入－管控－优化”的全流程闭环管理体系。平台主要包含三大核心功能模块：首先是智能化准入管理模块，采用“线上理论考试+线下实操考核”双轨制，建立包含安全知识题库、VR 模拟考核等在内的多维度评估体系，确保每位进场人员都达到安全作业标准；其次是动态化行为管控模块，通过物联网设备实时采集更新人员行为数据，运用算法模型自动生成“个人安全画像”和动态安全评分，评分结果直接关联绩效奖金、晋升评优等关键人事决策；最后是智能化分析优化模块，基于海量行为数据构建预测模型，精准识别高频不安全行为模式、高风险人群特征及关键管控节点，通过可视化看板直观展示分析结果，为项目安全管理决策提供数据支撑，持续推动“数据赋能、精准管控”的安全管理升级。

3 人员行为管控的实践案例分析

以某超高层住宅项目为例，该项目建筑面积 28 万平方米，高峰期施工人员达500 余人，存在高空作业多、交叉施工频繁等风险。项目引入“物联网+数字化”人员行为管控体系，取得显著成效。

在技术应用方面，项目部署120 台智能安全帽、30 套AI 视频监控设备，建立行为感知网络。运行期间，系统累计识别未佩戴安全帽行为86 次、违规进入危险区域43 次、高空作业未系安全带 21 次，均通过实时预警及时制止；通过智能安全帽的定位功能，实现对人员的精准调度，减少交叉作业冲突 30%。

在管理创新方面，项目实施“行为安全积分制”，将安全行为转化为积分，积分可兑换生活用品或奖金，同时对不安全行为进行扣分与约谈。结合VR 事故模拟培训，组织施工人员体验高空坠落、物体打击等事故后果，参与培训人员的安全意识测评优秀率从培训前的 62%提升至 91% 。

通过 6 个月的实践，该项目因人员不安全行为导致的安全隐患数量下降 75% ，未发生一起一般及以上安全事故，较同期同类项目事故发生率降低80%，项目安全管理成本减少 20% ，验证了人员行为管控创新方法的可行性与有效性。

4 未来发展趋势分析

在技术革新的浪潮下，5G 技术的低时延、高带宽特性将进一步赋能物联网设备，使人员行为数据的传输更加及时、稳定，为实时精准管控提供坚实保障。数字孪生技术的深度应用，可构建与施工现场1：1 映射的虚拟场景，施工前便能模拟人员行为路径，提前预判潜在风险，制定针对性防控预案。同时，人工智能算法将持续进化，不仅能识别外在行为，还可通过分析人员的语音语调、肢体微动作，精准洞察其心理状态，提前察觉因疲劳、压力等引发的不安全行为倾向。

管理模式层面，协同化管理将成为主流。建筑工程项目涉及多方主体，未来各参与方将依托统一的数字化平台，实现人员信息、行为数据的实时共享与协同分析。如业主、施工方、监理方能够在同一界面查看人员行为动态，针对高风险行为共同研讨处置方案，打破信息壁垒，形成齐抓共管的强大合力，全方位提升建筑工程项目人员行为管控水平，推动行业安全管理迈向新高度。

5 结束语

未来建筑工程项目人员行为管控将呈现“技术智能化、管理协同化”的核心趋势。5G、数字孪生与AI 技术的深度融合，实现风险的精准预判与实时干预；协同化管理打破多方主体信息壁垒，形成管控合力。这些趋势不仅能破解传统管控难题，更能推动安全管理从“事后处置”向“事前预防”转变，为建筑行业高质量、安全发展提供有力支撑。

参考文献：

[1]施润斌. 浅谈建筑工程安全管理中存在的问题及对策[J].居业,2025,(04):133-135.

[2]汪炎. 建筑工程施工安全管理问题与对策研究[J].现代工程科技,2025,4(07):181-184.

[3]刘笑飞,王晨宇. 精细化管理模式在建筑工程安全管理中的应用与优化[J].房地产世界,2025,(05):92-94.