企业安全管理进行数字化转型的活动往往伴随着具体的管理业务需求，一定是在具体的内外因驱动力下开展数字化转型的具体工作的。
企业不会为了数字化转型而转型，目的是借助于数据科学技术的发展成果，把数据技术用在具体的安全管理业务实践中，解决实际面对的安全生产管理痛点，由陕西中安云北斗应用股份有限公司开发的《雲上中安--工业互联网+数字安全生产云平台》刚好解决了企业诸多这样的痛点。
对于不同行业来说，每个行业的安全管理痛点和难点都不同，因此数字化转型工作解决的具体问题类型也不一样。
针对这几年《雲上中安》为企业做过的数字化转型案例简单陈述下咋解决企业安全生产的痛点：
企业安全管理很多业务流程和管理规定，通常需要企业多个业务部门和安全管控设备采集的数据。
如果企业的各项管理数据和信息在位置分布上非常分散，就很难充分利用企业管理积累的数据资源，并将其用于有效的安全管理决策和风险隐患预警上，不能将安全生产关口前移。
企业的安全管理数字化转型工作的一个非常重要的作用就是解决企业安全基础数据信息共享的问题。
具体的实现方式一般是，构建公司级的统一安全管理数据资源技术底座，利用其进行企业数据资源的集中整合。典型的安全管理数据资源技术底座形式包括安全数据湖、数据仓库、安全基础数据中台等。
对安全数据进行分析与共享，在物理层级，可以贯通各个部门、各种设备、摄像头、传感器等前端系统产生的大量数据，进行深度的数据汇集和融合，得出安全预警信息，及时规避安全风险；
同时，在逻辑层级，可以打破企业不同业务部门之间的“信息墙”，促进各层级、各部门、各职能组织机构之间的数据信息资源、安全管理数据共享和隐患排除任务协同与创新管理。
在企业安全生产管理运营活动中，有很多重要的管理决策问题。
例如，安全生产制度的建设、安全风险点的分布、安全防控措施的落实、安全管理主体责任的落实、安全生产投入是不是到位、全员安全培训教育考核结果、安全基础设备实施的建设等... ...
为了保证安全管理决策结果科学合理，必须依赖于大量的企业经营数据来辅助决策。
对于成熟的数字化企业来说，除了要保障数据的完整性和可获得性之外，同时还要提供更多可靠的数据分析工具与数据管理手段，以此提高安全管理人员对数据资源的综合计算处理能力与分析能力。
可以构建具备交互式分析能力的企业大数据平台，提供关联、筛选、排序、汇总、透视、挖掘、采集、合并等常见的统计分析功能，以及聚类分析、相关分析、时序分析、回归分析、规则挖掘、路径分析等安全基础数据挖掘算法模型。
安全管理大数据可视化也是面向安全管理决策的常见技术功能，可以实时直观的获得相关安全技术参数，及时为管理者提供决策依据。
安全管理需求匹配问题主要产生于安全培训业务场景中。
在互联网产业经济的业态中，无论是企业用户规模还是服务机构群体，都非常庞大，靠传统方式很难开展有效的精准服务，如企业的安全培训教育，以往的线下培训，不管老师讲的主题是什么，公司统一组织在听，企业岗位工种复杂，难免做成形式主义。
数字化安全培训技术可以实现基于偏好的智能推荐算法，实现“人-课”匹配或“岗位-课程”匹配。
在传统的线下安全培训场景中，学员是被动学习，岗位与课程不匹配也在听；在数字化安全培训中，学员是主动学习，系统推送适合学员自身岗位的课程。
海量的的后台大数据，实时记录学员学习过程、学习课程、学时、学分、学习时间段、人脸识别、模考记录、答题数量、同题错误率，答题正确率、考试结果等内容，都是学员与平台进行数字化互动的重要数据信息，为企业安全管理部门、人事管理部分进行人员岗位二次界定提供重要的参考数据。
当学员与系统长期数字互动后，系统通过智能推荐算法模型，就可以实现学员与培训平台的自动匹配，通过行为触发的数据服务动态、系统准确地来满足学员“长尾”的岗位培训需求。
异常检测本质上属于企业生产区域系统自动分类的业务场景。
从安全管理的具体实现方式上看，是基于大数据统计数据的参考，基于国家标准、行业标准、安全评价指标、安全管理要求，或数据模型，将安全管理目标核心区域属性划分为正常和异常两个基本类型。
异常检测在企业安全生产场景中应用广泛：例如气体检测、压力检测、温湿度检测、液位监测等；
异常检测应用主要是对设备及环境的工作状态进行监控和检测，判断设备是否出现故障、泄露以及将要发生故障宕机的事故隐患；在就是对作业环境质量实时动态了解，保证作业环境安全。
异常检测应用在各行各业的生产场景中，如矿山、危险化学品企业、金属冶炼、建筑施工、仓储、有限空间等。
人工智能安全预警是指将数字化能力运用于“类机器人”的场景，让人工智能算法与各种硬件终端相结合，代替传统的人工操作，提供智能的、自动的安全管理能力或安全服务能力。
人工智能安全预警的本质是关于数字化的高阶技术应用场景，将人类的知识和智慧进行数字形式的编码，模拟人的日常操作活动。
将数字化用于安全预警的应用，目的是及时发现安全隐患，同时保障企业安全生产，降低企业安全管理运营成本。例如，在企业工业制造场景中，为监控系统加装数据智能分析，安全帽识别、抽烟提醒、明火烟雾报警等。
除了工业领域，人们对人工智能安全预警方面的业务需求还表现为消防安全场景的智能化服务。
例如，在仓储、大型商场、加油站等场景，一旦与人工智能技术相结合，就能够为企业安全管理提供个性化且便捷的服务。
在各个生产行业，安全管理智能APP、智能终端提醒的应用也十分广泛，这极大地提高了企业的安全管理效率，及时发现安全隐患，及时排除安全隐患，减少了企业生产经营安全风险。
人工智能安全预警将会逐渐普及在各行各业的生产经营活动中，为企业安全管理赋能，提高企业安全管理效率，降低安全生产风险，维护社会稳定具有积极的社会效益，目前陕西中安云北斗应用股份有限公司在陕西境内多家企业部署，得到企业、政府及社会各界的高度认可。
