大数据分析在烟草企业安全隐患精细化管理研究

引言：

烟草企业经营管理中，存在消防安全、专卖执法现场安全、用电用气安全、公务用车调度及使用、特种设备（如电梯、消防设备）维护等安全隐患，传统管理模式依赖人工巡检与定期排查，易出现“漏判、误判、滞后”问题。大数据分析通过整合多源安全数据、构建智能分析模型，可实现隐患的动态感知与精准管控。在此背景下，系统梳理大数据分析在烟草企业安全隐患精细化管理中的应用逻辑，解决实践痛点，对保障烟草企业生产安全、提升管理效能具有重要现实意义。

一、大数据分析在烟草企业安全隐患精细化管理中的核心应用路径

1.1 多源安全数据整合

大数据分析技术打破烟草企业安全数据“碎片化”困境，实现多维度数据的集中汇聚与标准化处理。在数据采集层面，通过物联网设备实时采集生产设备运行参数、环境数据、人员操作行为数据；同时，整合历史隐患数据、设备台账数据，形成覆盖“人、机、环、管”的全要素安全数据库。在数据预处理层面，通过清洗算法剔除异常值、通过标准化算法统一数据格式，确保数据质量，为后续分析提供可靠输入。

1.2 智能隐患识别与风险评估

依托大数据分析模型，烟草企业安全隐患管理实现从“人工判断”向“数据驱动”转型。在隐患识别环节，采用关联规则挖掘算法分析多源数据间的潜在关联，例如在车辆管理环节，通过分析车辆数据与故障记录的关联关系，自动识别“制动异常”等隐患前兆；采用图像识别算法对监控视频进行实时分析，自动检测电动车驾驶人员未佩戴头盔、物料违规堆放等行为隐患，替代传统人工盯屏，减少漏判风险。在风险评估环节，构建风险量化模型，结合隐患发生概率、影响范围、损失程度，对隐患进行风险等级划分，为差异化管控提供依据，避免“一刀切”式管理导致的资源浪费。

1.3 整改跟踪与闭环管理：强化管控实效性

大数据分析推动烟草企业安全隐患整改从“被动响应”向“主动跟踪”升级。通过构建隐患整改跟踪平台，实时记录隐患整改进度，并通过预警算法对超期未整改、整改不达标等情况自动推送提醒，确保整改流程不中断。同时，利用大数据追溯分析技术，对已整改隐患进行“回头看”，通过对比整改前后的安全数据，评估整改效果；对反复出现的同类隐患，深入分析根源，为制定长效防范措施提供数据支撑，形成“识别-评估-整改-验证”的管理闭环。

二、大数据分析在烟草企业安全隐患精细化管理中的应用瓶颈

2.1 数据壁垒显著，整合难度大

烟草企业内部各部门在一定程度上实现了数据共享（如专卖、营销通过统一数据平台，实现客户信息同步），但各自业务工作数据管理相对独立，一般分散存储在各个业务岗位工作设备中，存在“数据孤岛”现象，跨部门数据共享需人工申请，效率低下。同时，部分数据格式不统一，数据清洗与标准化耗时耗力，导致多源数据难以快速整合，影响大数据分析的及时性与全面性。

2.2 分析模型适配性不足，场景化应用弱

当前烟草企业引入的大数据分析模型多为通用型（如通用风险评估模型、常规隐患识别算法），未充分结合烟草行业特性与企业自身场景，适配性不足。例如，通用火灾风险模型未考虑烟草仓储中烟叶易燃、粉尘易堆积的特点，导致风险评估结果与实际情况偏差较大；通用人员行为识别模型难以精准识别烟草生产中的特殊违规操作。此外，模型更新迭代滞后，无法及时适配企业新业务场景（如智能化仓储、无人化物流）中的新型安全隐患，导致部分隐患难以被有效识别。

2.3 人员能力与技术应用不匹配，落地效果受限

大数据分析的落地依赖专业技术与安全管理知识的结合，但烟草企业相关人员能力存在“两极化”问题：一方面，安全管理人员熟悉业务场景，但缺乏大数据分析技能（如模型搭建、数据解读），难以充分利用分析结果制定管控策略；另一方面，技术人员掌握数据分析能力，但对烟草生产安全的业务逻辑理解不足，导致模型设计与实际需求脱节。此外，部分基层员工对大数据技术的接受度低，仍依赖传统经验开展工作，未形成“数据驱动安全管理”的意识，影响技术应用的深度与广度。

三、大数据分析在烟草企业安全隐患精细化管理中的优化对策

3.1 打破数据壁垒，构建一体化数据平台

一是建立企业级安全数据管理中心，制定统一的数据采集标准（如明确各部门数据的采集范围、格式、频率），推动生产、安全、设备等部门的数据实时共享，实现“一次采集、多端复用”；二是推动历史纸质数据电子化，通过 OCR 识别技术将过往隐患报告、巡检记录转化为结构化数据，纳入数据库；三是引入数据中台技术，通过 API 接口整合第三方数据（如气象数据、行业安全事故案例数据），丰富数据维度，为更全面的隐患分析提供支撑。

3.2 优化分析模型，强化场景化应用

一是开展“定制化模型开发”，联合高校、科技企业，结合烟草企业生产、仓储、物流等场景的特性，开发专属分析模型，提升模型与业务场景的适配性；二是建立模型动态更新机制，定期收集新场景、新隐患的数据，对模型参数进行调整优化，确保模型能及时识别新型隐患；三是开展模型验证与迭代，通过对比模型分析结果与实际隐患排查情况，修正模型偏差，提升分析精度。

3.3 提升人员能力，推动“技术+业务”融合

一是开展复合型人才培养，通过“专题培训+实践操作”的方式，对安全管理人员进行大数据基础技能培训（如数据解读、分析工具使用），对技术人员进行烟草安全业务培训（如生产流程、隐患类型），培养既懂业务又懂技术的复合型团队；二是建立“技术+业务”协同工作机制，明确技术人员与安全管理人员的职责分工（如技术人员负责模型搭建与数据输出，安全管理人员负责结果解读与策略制定），推动双方高效协作；三是加强宣传引导，通过案例分享（如大数据成功识别某类隐患的案例）、考核激励（将数据应用成效纳入绩效评价），提升基层员工对大数据技术的认可度与应用积极性，推动技术落地。

结论：

大数据分析为烟草企业安全隐患精细化管理提供了技术支撑，通过多源数据整合、智能隐患识别、闭环整改跟踪，有效提升了安全管理的精准性与前瞻性。然而，数据壁垒、模型适配性不足、人员能力不匹配等瓶颈，仍制约着技术价值的充分释放。未来，通过构建一体化数据平台、开发场景化分析模型、培养复合型人才，可进一步完善大数据在烟草企业安全隐患管理中的应用体系，助力烟草企业实现从“被动整改”到“主动防控”的转变，为企业安全生产保驾护航，推动烟草行业安全管理水平整体提升。

参考文献：

[1]昝军.烟草企业生产安全事故风险评估方法研究[J].安全与环境工程,2022,25(06):152-157+166.

[2]卓理鑫.简论精益管理理念在烟草企业安全管理中的运用[J].中国集体经济,2021(32):64-65.