安全管理数据化的目的在于通过数字化手段将传统安全管理模式中分散、模糊、依赖经验的管理方式，转变为精准、动态、基于数据的科学决策体系，从而全面提升安全管理的效率、准确性和前瞻性，在当前企业生产经营规模扩大、风险复杂度提升的背景下，数据化已成为安全管理实现现代化转型的核心驱动力，其具体目的可从风险防控、决策优化、流程效率、责任落实及持续改进五个维度展开阐述。
实现风险精准识别与动态预警，筑牢安全防线
传统安全管理多依赖定期检查和人工排查，存在覆盖面有限、滞后性强、主观判断偏差等问题，数据化通过整合设备运行数据、环境监测数据、人员行为数据等多源信息，构建风险动态评估模型，实现对风险的精准识别与实时预警，在矿山领域，通过传感器实时采集瓦斯浓度、顶板位移、设备温度等数据，结合算法分析可提前预判瓦斯突出、顶板垮塌等风险，并自动触发预警机制；在化工行业，对生产过程中的压力、流量、温度等参数进行实时监控，一旦数据偏离安全阈值，系统立即自动调节或报警，避免事故发生。
数据化还能通过历史事故数据与风险数据的关联分析，挖掘风险发生的规律和薄弱环节，如表1所示，通过对某制造企业近三年工伤事故数据的统计分析，可明确“设备操作不当”“防护缺失”“违规作业”为主要致因，从而针对性制定防控措施，将有限的安全资源聚焦于高风险环节。
表1：某制造企业工伤事故数据统计分析（2021-2023年）
| 致因类别 | 事故次数 | 占比（%） | 主要环节 |
|----------|----------|------------|----------|
| 设备操作不当 | 28 | 42.4 | 机械加工、装配 |
| 防护缺失 | 19 | 28.8 | 高空作业、有限空间 |
| 违规作业 | 12 | 18.2 | 动火作业、临时用电 |
| 其他 | 7 | 10.6 | 环境因素、个人健康 |
| 合计 | 66 | 100.0 | —— |
推动管理决策科学化，提升资源配置效率
安全管理长期面临“经验决策”与“资源有限”的矛盾，数据化通过量化风险与绩效指标，为决策提供客观依据，避免盲目投入，企业可通过“风险等级-隐患整改率-事故发生率”三维模型，评估各部门安全管理的实际效果，将资源向高风险、低绩效区域倾斜；在安全投入决策中，基于历史事故成本、预防措施投入产出比等数据，测算不同安全方案的经济性，选择“成本最优、效益最大”的防控路径。
数据化还能实现安全目标的动态分解与过程监控，通过将企业整体安全目标（如“零重伤事故”）拆解为各部门、各环节的关键指标（如“隐患整改及时率≥95%”“培训覆盖率100%”），并实时采集指标完成数据，管理层可及时掌握目标进度，对偏离计划的情况进行干预,确保目标落地。
优化安全管理流程，降低运营成本
传统安全管理流程存在环节冗余、信息孤岛、响应滞后等问题，数据化通过流程数字化与系统集成，实现管理效率的跨越式提升，隐患排查流程中，通过移动终端APP实现隐患上报、整改、验收、闭环的全流程线上化，系统自动跟踪整改时限，超时未整改则自动升级预警，较传统纸质流转效率提升60%以上；在安全培训环节，通过在线学习平台记录员工培训时长、考核成绩，并结合岗位风险数据推送个性化培训内容，避免“一刀切”培训资源浪费。
数据化可减少重复性人工劳动，自动监测系统替代人工巡检，不仅降低人力成本，还能实现24小时不间断监控，避免因人为疏忽导致的风险漏判，据某电力企业统计，通过数据化巡检系统，年节约人工成本约200万元,同时因及时发现设备隐患避免的潜在损失超千万元。
强化安全责任落实，构建追溯管理体系
安全管理中“责任不清、推诿扯皮”是常见痛点，数据化通过“留痕管理”与“数据溯源”，明确各环节责任主体，形成“可追溯、可考核、可问责”的闭环管理体系，在作业许可管理中，通过电子签批系统记录申请人、审批人、监护人等各环节的操作时间与行为数据，一旦发生事故，可快速调取数据厘清责任；在设备全生命周期管理中，记录设备采购、安装、检修、报废等各环节数据，实现设备故障与维护责任的精准追溯。
数据化还能通过“人员行为数据”强化责任意识，通过智能监控分析员工是否按规定佩戴劳保用品、是否遵守操作规程，对违规行为实时记录并纳入绩效考核,倒逼员工主动落实安全责任。
支撑安全绩效持续改进，推动文化落地
安全管理的终极目标是培育“人人讲安全、事事为安全”的文化氛围，数据化为安全绩效的量化考核与持续改进提供工具支撑，通过建立安全绩效指标体系（如表2所示），企业可定期对各部门、员工的安全表现进行量化评估，评估结果与晋升、奖惩挂钩，形成“安全优先”的激励机制。
表2：企业安全绩效量化指标体系示例
| 指标类别 | 具体指标 | 目标值 | 数据来源 |
|----------|----------|--------|----------|
| 风险防控 | 重大风险管控率 | 100% | 风险评估系统 |
| 隐患治理 | 隐患整改及时率 | ≥95% | 隐患管理平台 |
| 培训教育 | 培训覆盖率 | 100% | 在线培训系统 |
| 事故控制 | 轻微事故发生率 | ≤0.5次/月 | 事故数据库 |
| 行为安全 | 违规作业率 | ≤1% | 智能监控系统 |
数据化可支撑安全文化的动态评估，通过定期开展员工安全意识调研、安全行为观察等数据采集，分析文化薄弱环节，针对性开展宣传活动（如安全知识竞赛、事故案例VR体验等），推动安全文化从“被动遵守”向“主动践行”转变。
安全管理数据化的核心目的，是通过数据赋能实现从“事后处置”向“事前预防”、从“经验驱动”向“数据驱动”、从“分散管理”向“系统管理”的三大转变，在数字化浪潮下，企业需以数据为纽带，串联风险防控、决策优化、流程提效、责任落实与文化培育等环节，构建“数据驱动、智能防控、全员参与”的现代安全管理体系,为高质量发展筑牢安全基石。
