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《西方工业安全和我国工业安全制度的比较与思考》读后感

作者:山河无恙3895 | 发布时间:2024-03-06 11:02:16 收藏本文 下载本文

《西方工业安全和我国工业安全制度的比较与思考》读后感

冯恩波博士在《西方工业安全和我国工业安全制度的比较与思考》一书中反复强调,工业安全机制未来的方向必然是是数字化产业、产业数字化。郑鹏主席也多次强调企业的转型要朝着数字化产业和产业数字化的方向来努力。

我们按传统观念来看,一个企业的运行,实际上是把每一个变量看成是单一的,互想独立的,我们相信,只要把每一个环节控制好,就能保证我们安全生产,保证企业效益,这实际上是不正确的,很多时候我们要考虑每一个变量的变化,导致的众多变量的变化,导致数个变量的集合效应,着就是数字产业化中最重要的大数据问题。作为安全工作者,我们要把数据看成互相之间关联的,互相有因果关系的,这才是大数据的本质思想。

作为处在转型期间的企业,我们必须要面对三个问题:

1、“痛点”。就是必须要立马解决的问题。比如安全问题、环境问题、还有效益问题。

2、“痒点”问题。就是那些今天不解决也行,明天不解决也过的去,但是终归要解决的。这些问题看起来没那么急迫,但是不解决就会有大问题的。例如设备耗能比较高,稳定性有问题,这些都是我们安全生产过程中需要解决的问题。

3、“盲点”问题。盲点有一类是物理性的,比方说测量方法或者仪器,我们拿不到这些信息,这就是盲点。还有一类盲点,可能更重要,就是我们有测量数据,但是数据太多了或者很复杂,我们不知道怎么分析,不知道数据能告诉我们什么,这些数据虽然是存在,但都在“睡眠”之中,对我们来讲也是一类盲点。而这种盲点事情非常普遍,解决起来需要很多的工艺知识和数据处理知识,这是需要领域专家和数据专家结合起来去做的。这方面的人才,或者叫“数据工程师”,现在是一个瓶颈,工业发达国家都有这样的问题,这使得我们的盲点问题越来越严重。

面对这些问题,解决的最好办法就是持续转型为数字产业化,产业数字化企业。把处理数据、数据挖掘和隐含信息显现工作自动进行,基于对海量数据处理,把结果实时推送给人,从而对人的决策时间和行动产生影响和帮助。

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