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清华大学
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领域模型驱动的工业安全大数据智能软件平台

2024-12-26 17:18:33
云上高博会 https://heec.cahe.edu.cn
所属领域:
电子信息
项目成果/简介:

1. 痛点问题

我国工业企业生产的工业品种类丰富,化工过程中涉及的反应千变万化,工业生产流程安全管理困难,迫切需要为企业生产、储运和安全从业人员提供高质量的数据与知识服务工具。基于企业安全生产事故预防的现实需求,提供特定领域的安全知识图谱以及数据库构建技术,高效整合多源异构数据资源,为用户提供上下文相关的危化品知识查询服务是工作重点和难点。

2. 解决方案

清华大学-中国人寿财产保险股份有限公司工业安全大数据联合研究中心以规避人身伤害风险为目标,开展大数据和智能化软件技术研发,形成了危化品知识服务、工艺危害分析辅助工具、工作场景隐患智能识别、基于智能穿戴设备的现场服务记录、安全培训智能辅助系列技术和服务产品,为有效普及和提升企业员工安全风险意识和安全风险管理水平提供解决方案。

本项成果以相关法规政策要求为背景,采用基于关注点与因果模型,为用户提供灵活可定制的风险分级管控和隐患排查治理过程数据化支持工具。针对特定类型事故的预防,构建视觉可见、设备可感知安全隐患的数据集的构建、模型训练,快速搭建智能应用软件。成果支持目标检测结果和隐患知识库联合识别方法,大语言模型辅助的目标检测结果隐患识别,多模态大语言模型端到端隐患识别。针对工业、建筑行业事故的预防过程中的服务现场记录需求,基于清华数为平台的智能穿戴设备可以有效开展工业场景数据收集、管理和分析,以及端侧智能应用敏捷开发。针对事故预防服务的安全培训智能辅助需求,研发了移动端多场景智能应用。

应用范围:

本项目的核心成果服务于企业事故预防服务的过程中的多个环节,例如:企业安全培训过程中的报告自动分析,企业双控流程的数据化管理,生产场景下特定视觉可见隐患的专项排查,危化品MSDS数据的自动入库与问答检索。

项目阶段:

本成果计划通过技术许可等形式进行转化。本成果转化后,将形成由保险公司-服务平台-技术提供方-企业与一线员工-共同形成的生态,也会形成独特的盈利模式:保险公司为企业提供事故预防服务,安全培训智能辅助系统利用人工智能和大数据分析,提供高效、准确的安全培训解决方案,显著降低企业安全培训成本,提高培训效果和员工安全意识,从而直接降低企业安全风险。

效益分析:

本平台根据具体行业企业的安全关注点,结合事故预防服务的领域特色和一线人员安全培训智能辅助需求,利用人工智能和大数据分析,提供高效、准确的安全智能技术解决方案,市场上暂无相同设计和技术服务产品。

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