人工智能与大数据融合下的建筑工程安全管理系统探究

"这篇论文是《Open Journal of Business and Management》2020年的一篇文章，作者为Xizhe Yi和Jiaye Wu，来自四川理工大学。文章的DOI为10.4236/ojbm.2020.83067，主要探讨了大数据与人工智能在建筑工程人员安全管理中的应用及其发展趋势。 正文： 随着信息技术的飞速发展，传统的建筑工程安全管理正逐渐被大数据和人工智能技术所革新。这两项先进技术的引入，为解决工程安全管理中的复杂问题提供了新的视角和解决方案。大数据能够处理海量的施工现场信息，包括工人行为、设备状态、环境条件等，通过数据分析预测潜在风险，从而实现预防性安全管理。 人工智能则通过机器学习、深度学习等方法，让系统能够自我学习和改进，以更精准地识别安全隐患和异常行为。例如，通过对历史事故数据的学习，AI模型可以预测可能导致事故的模式，并提前发出预警。此外，人工智能还能用于安全培训，通过虚拟现实技术模拟危险场景，提高工人的安全意识和应急处理能力。 在实际应用中，虽然大数据和人工智能在建筑工程安全管理的应用仍处于初级阶段，但已展现出巨大的潜力。目前的研究主要集中在系统架构设计、数据集成与分析以及智能决策支持等方面。然而，关于这些技术如何在具体操作层面，如一线人员的安全管理上发挥作用，相关的文献报道仍然较少，这正是未来研究的一个重要方向。 论文中，作者提出了一个基于人工智能的建筑工程人员安全管理大数据系统架构，该架构旨在整合现场数据，通过智能算法进行实时分析，实现对人员安全的动态监控。这样的系统不仅可以及时发现和处理安全隐患，还能通过对数据的深入挖掘，帮助管理层制定更有效的安全策略，提升整体的工程安全管理水平。 未来，随着技术的进步和更多实践案例的积累，大数据和人工智能在建筑工程安全管理中的应用将更加广泛和深入。可能的发展趋势包括更精细化的风险评估、更智能的预警系统以及更加个性化的安全培训方案。这项研究为理解并推动大数据与人工智能在建筑行业的安全实践中发挥更大作用提供了重要的理论基础和实践指导。"