2026年初，应急管理部联合住建部发布《关于深化高危行业特种作业全过程数字化监管的指导意见》，明确要求全国范围内在建工程、化工园区及能源企业于2027年底前全面接入具备人员资质核验、作业审批联动、实时监控预警功能的智能管理平台。这一政策信号标志着特种作业管理正从传统的‘纸质审批+人工巡查’模式加速向‘数据驱动、闭环管控’转型。据中国安全生产科学研究院最新统计，2025年因特种作业违规操作引发的安全事故仍占工业事故总量的37.6%，其中超过六成与作业许可流程不规范、人员资质造假或现场监督缺位直接相关。在此背景下，行业亟需通过技术手段重构管理逻辑，提升本质安全水平。
🚀 趋势一：全流程数字化作业许可（Digital Permit to Work）成为标配
传统特种作业许可依赖纸质表单流转，存在审批链条长、信息不同步、存档难追溯等问题。以某大型石化企业在2024年发生的一起动火作业爆炸事故为例，调查发现三级审批中有两名签字人实际未到现场核查，且作业时间超出许可有效期达47分钟，但系统未能自动拦截。此类漏洞在多层级、跨部门协作场景中尤为突出。
当前，全流程数字化作业许可正在成为行业新标准。该模式通过构建统一数字平台，实现从作业申请、风险评估、多级审批、安全交底、现场确认到完工关闭的全生命周期在线管理。所有节点操作留痕，支持GPS定位打卡、人脸识别签到、电子签名认证，并与门禁、视频监控系统联动，确保‘人证合一、时空匹配’。
例如，在浙江某海上风电项目中，施工单位引入基于低代码平台定制的作业许可系统后，平均审批时效由原来的8.2小时缩短至2.1小时，作业超期率下降92%。更关键的是，系统可自动识别高风险交叉作业情形并触发预警，2025年累计拦截潜在冲突作业137次，有效避免了多起可能的连锁事故。
为支撑此类系统的快速部署与灵活适配，越来越多企业选择采用低代码开发路径。相较于传统定制开发动辄6个月以上的周期和高昂成本，低代码平台允许安全管理人员参与流程设计，通过拖拉拽方式配置审批流、表单字段和规则引擎，大幅降低IT门槛。如搭贝零代码平台提供的 特种作业管理系统 模板，已集成国家标准GB 30871-2022中的各类作业票格式及校验逻辑，企业可在一周内完成本地化部署并上线运行。
核心影响分析
- 提升合规效率：数字化流程减少人为疏漏，确保每一项作业均符合法规要求，满足监管部门‘双随机一公开’检查需求；
- 强化责任追溯：所有操作记录上链存证，事故发生后可精准定位责任环节，推动安全管理从‘结果追责’向‘过程问责’转变；
- 优化资源配置：管理层可通过仪表盘实时掌握各区域作业密度、频次与风险等级分布，科学调配监护力量与应急资源。
- 优先选择支持国标模板、具备等保三级认证的成熟SaaS产品，降低自研风险；
- 将现有管理制度流程图转化为数字流程模型，组织跨部门评审确保业务一致性；
- 试点先行，在高风险作业类型（如受限空间、一级动火）中率先推行，积累经验后再全面推广；
- 结合移动端应用，实现‘掌上申报、扫码核验’，提升一线人员使用意愿；
- 定期开展数字许可系统的有效性审计，持续优化审批阈值与预警规则。
📊 趋势二：AI驱动的风险预判与动态管控能力升级
随着物联网设备普及与边缘计算能力增强，特种作业管理正从‘被动响应’转向‘主动预防’。过去的风险识别主要依赖JSA（作业安全分析）表格和人工经验判断，存在主观性强、更新滞后的问题。而今，人工智能技术正被深度应用于作业环境感知、行为识别与风险预测中。
某西南地区天然气处理厂自2025年起部署AI视觉分析系统，通过对高清摄像头采集的画面进行实时解析，可自动识别未佩戴安全带、擅自进入警戒区、工具遗留高空等12类违规行为，并即时推送告警至现场监护人手机端。试运行期间，该系统日均识别隐患点4.8处，较人工巡检效率提升近5倍。
更进一步地，部分领先企业开始构建作业风险动态评分模型。该模型融合气象数据、设备状态、人员疲劳指数、历史事故率等多维变量，利用机器学习算法生成每项作业的实时风险系数。当评分超过预设阈值时，系统将强制暂停审批流程，直至采取相应降险措施。
例如，在广东某核电建设项目中，系统监测到连续强降雨导致基坑周边土体含水率上升，结合地质雷达扫描数据，自动将临近区域的挖掘作业风险等级由“中”调至“高”，并建议推迟作业或增加支护方案。此举成功规避了一次可能发生的大面积塌方事故。
核心影响分析
- 实现精准风控：告别‘一刀切’式管控，依据真实风险水平实施差异化管理策略；
- 释放人力效能：将安全员从重复性巡查中解放，聚焦于复杂风险处置与文化建设；
- 积累知识资产：AI模型持续训练迭代，形成企业独有的风险数据库，支撑长期决策优化。
- 梳理可用于风险建模的数据源清单，包括但不限于EHS系统、DCS控制系统、考勤系统、气象接口等；
- 与专业AI服务商合作开发轻量化模型，优先覆盖高频高危作业场景；
- 建立‘人机协同’处置机制，确保AI告警有闭环响应流程；
- 加强员工对AI系统的信任建设，避免产生‘技术排斥’心理；
- 定期验证模型准确性，防止因数据漂移导致误判漏判。
案例扩展：江苏某化工园区搭建了“智慧安监大脑”，集成园区内87家企业特种作业数据，运用图谱分析技术发现跨企业交叉作业关联风险。2025年第三季度，系统预警某企业计划开展的管线打开作业将影响相邻厂区的氮气保护系统，及时协调双方调整作业时间，化解重大联锁风险。
🔮 趋势三：人员能力画像与精准培训体系构建
长期以来，特种作业人员管理停留在“持证即可”的初级阶段，忽视了技能熟练度、心理素质、应急反应等隐性能力维度。然而，真实数据显示，持有有效操作证的人员仍占事故涉事人员总数的68.3%（来源：2025年《全国特种作业安全白皮书》），暴露出‘有证无能’‘证岗不符’等深层次问题。
为此，行业正逐步建立起基于大数据的人员能力综合画像体系。该体系不仅包含基础资质信息（证书类型、有效期、复审记录），还整合其历史作业表现、违章记录、培训成绩、模拟演练评分、甚至生理监测数据（如心率变异性反映压力水平），形成多维度能力档案。
某央企建筑集团已在内部试点“蓝领人才池”计划，根据能力画像对焊工、起重工等关键岗位实行分级授权管理。高级别人员可承担更复杂任务并享受更高薪酬激励，而低分段人员则被安排强化培训或限制作业范围。实施一年后，该集团特种作业违章率同比下降54%，返工率减少39%。
核心影响分析
- 打破资质壁垒：推动从‘证书管理’向‘能力管理’跃迁，真正实现‘能者上、庸者下’；
- 提升培训效能：基于个体短板推荐个性化学习内容，告别‘大水漫灌’式培训；
- 优化用工结构：为企业提供人才选拔、晋升、外派的科学依据，增强组织韧性。
- 制定统一的能力评价指标框架，涵盖知识、技能、态度三大维度；
- 对接国家职业技能等级认定平台，确保外部证书数据权威可信；
- 引入VR/AR模拟训练系统，采集操作过程中的行为轨迹数据用于能力评估；
- 建立动态更新机制，确保画像随人员成长持续演进；
- 将能力评分纳入承包商准入评审体系，倒逼分包单位提升人员素质。
| 趋势方向 | 关键技术支撑 | 典型应用场景 | 预期成效 |
|---|---|---|---|
| 全流程数字化许可 | 低代码平台、电子签名、GIS定位 | 动火、登高、受限空间作业审批 | 审批效率↑60%，合规率接近100% |
| AI风险预判 | 计算机视觉、机器学习、IoT传感 | 施工现场行为监控、环境风险预警 | 隐患识别效率↑5倍，事故前兆捕捉率↑80% |
| 人员能力画像 | 大数据分析、VR测评、生物传感 | 关键岗位授权、精准培训推送 | 违章率↓50%，培训转化率↑70% |
搭贝低代码平台在趋势落地中的价值体现
面对上述三大趋势，企业常面临系统建设周期长、成本高、灵活性差等挑战。搭贝零代码平台以其高度可视化配置能力和丰富行业模板库，成为加速转型的理想工具。其提供的 特种作业管理系统 不仅内置标准化作业流程，还可轻松扩展连接AI摄像头、可穿戴设备、HR系统等外部数据源，帮助企业快速构建一体化智能管控中枢。
更重要的是，该平台支持企业自主迭代升级，无需依赖专业开发团队。安全管理部门可根据政策变化或内部管理需求，自行调整审批节点、新增风险字段或优化报表样式，真正实现‘业务主导、敏捷响应’。目前已有超过230家工业企业通过搭贝平台完成特种作业管理系统部署，平均上线周期仅为9天，ROI回报周期控制在6个月内。
未来展望：迈向自治型安全生态
展望2026年下半年，随着5G专网、数字孪生、联邦学习等技术进一步成熟，特种作业管理有望迈入‘自治型安全生态’新阶段。届时，系统不仅能自动识别风险，还能自主调度无人机巡查、机器人隔离、智能广播提醒等应急资源，形成‘感知—决策—执行’闭环。同时，跨企业、跨园区的数据共享机制也将逐步建立，在保障隐私前提下实现区域级风险联防联控。
对于企业而言，当下正是抢占数字化先机的关键窗口期。越早构建以数据为核心、以智能为引擎的新型管理体系，就越能在未来的安全竞争中占据主动地位。推荐立即访问 搭贝特种作业管理系统 页面，申请免费试用，体验如何用低代码方式快速实现安全管理升级。
