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【課程背景】

在科技飛速發展的時代浪潮中，人工智能（AI）技術正以前所未有的速度改變著各個行業的格局，安全生產領域也不例外。目前，AI在安全生產中的應用已從概念走向大規模實踐，其核心是從被動響應轉向主動預防。當前應用一是基于AI模型的文本應用，如編制安全管理文件、了解特定崗位或設備的安全風險與防范措施等，二是主要基于AI視覺識別算法，通過對監控視頻的實時分析，如自動識別安全帽佩戴、違規闖入、吸煙等行為。此外，行業大模型（如“小安”大模型）也開始應用，能理解安全專業知識，提供智能問答和決策支持。

在 AI 技術的賦能下，企業安全生產正邁向一個全新的階段。通過智能風險識別、高效隱患處理以及典型解決方案的應用，企業能夠有效提升安全生產水平，降低成本，提高效率。隨著 AI 技術的不斷發展和創新，它將為企業安全生產構筑起更加堅固的防線，助力企業實現可持續發展。

【課程目標】

采用 AI 技術進行安全生產管理，企業能夠顯著降低人力成本。以往需要大量人工進行的巡檢、監控等工作，現在由 AI 系統高效完成。例如，某大型制造企業在引入 AI 安全生產解決方案后，安全管理部門的人力成本降低了 30%。同時，事故發生率大幅下降，減少了因事故導致的直接和間接經濟損失，如設備維修費用、停工損失、賠償費用等，經統計，該企業每年因事故造成的損失減少了 200 萬元以上。

【課程大綱】

第一講 安全意識與安全管理原理

1、什么是安全

2、典型事故案例

事故案例視頻、圖片

3、安全生產的“0”與“100”

達成“零”事故目標

隱患排查必須“100%”（不漏一個）

〖案例分析〗響水爆炸案看隱患排查現狀

4、什么是安全意識？

隨時注意身邊的風險

評估現場風險大小

處置不能承受之風險

安全敏感性在保障安全中的作用

5、安全生產管理四個階段

經驗管理

制度管理

風險管理

文化管理

6、安全管理要具備的三個認知

安全是相對的，不安全是絕對的

要解決安全教育、培訓效果差的問題

保障安全是為了自己和家人

解決員工要我安全還是我要安全的問題

安全是需要知識和技能的

提升員工的安全敏感度，解決安全管理的落地問題

7、安全事故的演變過程

事故成因分析

8、識別和管理危險源是抓安全的根本之路

什么是危險源？

什么是安全隱患？

9、風險與隱患治理的兩大要素

隔離

高調

10、安全操作三循環

暫停-確認-操作

第二講 安全管理從“人防”到“智防”

1、認識AI、了解AI

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI

人工智能大模型

“安全知識百科全書+智能助理”

它能理解、生成和推理安全相關信息

人工智能應用平臺

2、AI解決安全問題的四大核心價值

從“人盯不過來”到“全天候無縫監測”

從“事后響應”到“事前預警與事中控制”

從“經驗依賴”到“數據驅動的精準決策”

從“成本高昂”到“降本增效與模式創新”

3、安全工作場景的AI適配性

文本處理：安全規程、檢查記錄、事故報告分析

圖像識別：現場照片隱患識別

預測分析：風險趨勢判斷

4、常用工具介紹

通用大模型平臺(Deepseek、文心一言、通義千問、ChatGPT等）

專用安全AI工具

“小安”大模型一體機等

高風險作業智能監管

監管場景：動火、吊裝、高處、有限空間等特殊作業

監管方式：視頻監控+電子作業票+人員定位

行為識別：AI識別安全帽、安全帶佩戴，闖入危險區域等

智能安全培訓與考核

沉浸式體驗：利用VR“親歷”事故，強化記憶

個性化學習：基于AI分析員工知識短板，推送定制課程

智能考核與檔案：線上考試、AI監考、自動生成電子檔案

隱患排查與智能分析

智能巡檢：AI視頻自動掃描，識別人員聚集、粉塵堆積、煙點火點等

移動排查：員工掃碼上報隱患，AI輔助識別

應急指揮與決策支持

智能預警與調度：融合多源信息，實現“秒級指揮”與資源調度。

數字預案與推演：將應急預案數字化，利用AI進行模擬推演

第三講 AI在基層安全管理中的應用

1、AI快速提煉法律、法規或安全文件要點

將目標文檔輸入大模型

大模型按要求快速生成簡短關鍵信息

案例：將《安全生產法》全文輸入AI大模型，要求提煉出全部與安全責任相關的內容

2、AI輔助風險識別與預防

每日安全交底內容生成

作業前風險AI快速分析

行為安全觀察的智能提示

案例1：某化工班組長使用AI分析“受限空間作業”風險，生成定制化檢查清單，發現被忽視的通風隱患

案例2：通過輸入近期隱患數據，AI識別出“夜班疲勞時段”為高風險環節，班組針對性調整巡檢頻率

實操演練：學員用AI工具生成一份“高處作業”風險預控提示卡

3、AI賦能安全培訓與溝通

生成個性化安全培訓材料（如安全要點、試卷、案例分析）

模擬安全事故對話，進行應急溝通訓練

案例1：班組長用AI將枯燥的安全規程轉化為問答對話形式，班組成員記憶率提升40%

案例2：利用AI模擬員工違章對話，訓練班組長的現場溝通技巧

實操演練：針對“吊裝作業手勢規范”，生成一份3分鐘培訓腳本

4、AI提升隱患排查與整改

智能分析歷史隱患數據，預測高頻隱患點

根據隱患描述自動推薦整改措施

檢查報告自動匯總與歸類

案例1：某車間輸入三年隱患記錄，AI發現“雨季周三電氣故障率高”的規律，提前預防

案例2：班組成員拍照上傳現場，AI初步識別潛在隱患（如工具擺放不當、安全帽佩戴不規范）

實操演練：用AI分析一段隱患描述，輸出結構化整改建議

5、基層班組AI安全應用三步法

從簡單文本處理開始（如生成提醒）

建立班組安全知識庫供AI學習

定期評估應用效果并優化

6、AI智能大模型應用技巧

大模型的選擇

提示詞構成

提示詞設計要點

7、Deepseek提示詞（提問）設計

設定角色

任務描述

提出要求

背景說明

注意事項

輸出要求

朱老師

朱建農老師簡介

【專業資質】

實戰派生產管理、安全管理專家和資深顧問

浙江省企業培訓師協會原副會長

（現常住武漢）

高級工程師

高級人力資源管理師

浙培協認證高級講師

全國多所大學和機構特邀講師

浙江省應急管理培訓中心特聘講師

十多年企業和大學專職培訓講師

【從業經歷】

朱建農老師有30多年的企業管理與技術管理、行政人事管理和教育培訓實踐經歷，曾赴日本京都等地企業考察學習管理。

在大型央企工作近20年、在浙江全國民營500強企業“浙江天圣控股集團”工作近10年，先后擔任過工程師、高級工程師、廠長、設備動力部部長、企管部經理、公司副總經理、集團人力資源總監等職。

【擅長領域】

朱老師在企業精細化（精益化）管理、生產管理、安全管理、中基層管理等方面都有自己獨到的見解，課程呈現不是僅僅讓學員“知其然”，更多的是讓學員“知其所以然”，課堂上常常讓學員有耳目一新、頓悟開悟的感覺。

【主講內容】

安全管理、精益管理、精細化管理、班組管理、6S現場管理、設備管理、質量管理、成本管理、倉儲物流管理、團隊與溝通、高效執行力等

【授課原則】

不接僅僅為完成培訓計劃而舉辦的課程（培訓是為了解決問題，不應是只有簽到表）

課堂上與學員約定：相互都不講空話、套話、大話、假話，只講實話

【授課風格】

朱老師有十多年的企業內訓經驗，對企業和學員的需求、心理較為了解，在培訓中朱老師引導學員先理出實際工作中的問題或難點，然后通過理論講解、案例分析、情境游戲、討論互動等方式，針對問題感性啟發、理性升華，讓學員在培訓中有所思、有所悟，讓學員在以后的工作中思路更清晰，解決問題的方法更多、更實用，工作更輕松、更有效。

朱老師擅長將深厚的理論知識與豐富的實踐經驗結合，化繁為簡，以大家喜聞樂見的方式進行授課，善于引導學員共同思考。注重對企業管理問題的分析和解決、講求實效性和適用性。以互動、情景式培訓見長，注重受輔導人員的感悟及參與，培訓風格深入淺出、條理清晰、氣氛輕松、活躍、實戰性強，通過各種實際案例及管理游戲等方式充分調動學員的學習熱情。

【服務客戶】

制造業

華潤集團、美的集團、深圳富士康、一汽集團、東風汽車、中國航發燃氣輪機、合肥叉車、福田汽車、重慶力帆汽車、中車集團、中國彩虹無人機、中核集團、中核華辰、中鋁集團、江銅集團、山東臨工、武船重工、中建一局、中建三局、中交集團一公局、中交集團三公局、中交集團重慶資管、中鐵上海市政工程公司、湖北交投集團、上海普惠（美國）發動機、無錫先導智能裝備、沈陽發動機研究所、大連4810軍械廠、寶鋼集團、攀鋼集團、西部銅業、長城潤滑油、上海華誼集團、云南紅塔集團、武漢烽火集團、熊貓電子、青島雙星、水星家紡、福臨門、風帆電池、TaTa木門、蒙牛乳業、珠江投資管理集團、協鑫（集團）控股有限公司、鄂爾多斯集團、旗濱集團、京東方合肥光電科技、鑫美半導體、湖南九芝堂、天能集團（天能電池）、四川美豐化工、天津煙草、紅塔集團、中煙集團武漢卷煙廠（黃鶴樓）、中煙紅安卷煙廠、福建鑫葉集團、中石化岳陽石化、中石化催化劑公司、盛虹石化集團、中國航天合肥樂凱科技產業公司、湖北祥云集團、浦林成山（山東）輪胎有限公司、南都新能源、山東浩信集團、伍爾特（中國）有限公司（德）、杭州丘比食品（日）、采埃孚轉向系統有限公司（德）、四川美豐化工、紛美包裝有限公司、神華集團（煤礦、電廠、港口）、日本東特(浙江)有限公司、中國紙業駿泰漿紙有限公司、江蘇藍豐生物化工、中國星月集團、重慶國際復合材料公司、浙江三美化工股份有限公司、山東玻纖集團股份有限公司、遼寧科隆精細化工股份有限公司、浙江信匯新材料股份有限公司、包頭盛泰汽車零部件制造有限公司等

電力煤炭

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