2026年初，国家应急管理部联合住建部发布《高危作业全过程数字化监管试点指导意见》，明确要求在建筑、能源、化工等重点行业推进特种作业管理的全流程在线化、可视化与可追溯。与此同时，多起因无证上岗、违规操作引发的安全事故再次将特种作业现场监管推上舆论风口。据不完全统计，2025年全国涉及特种作业的安全生产事故中，约67%源于人员资质不符或作业审批流程缺失。在此背景下，传统依赖纸质台账、人工巡检和事后追责的管理模式已难以为继。行业正加速向以数据驱动、智能预警和平台协同为核心的新一代特种作业安全治理体系转型。
🚀 趋势一：全链条数字化管理成为标配
近年来，随着工业互联网基础设施的完善与企业数字化转型的深入，特种作业管理正从“碎片化记录”迈向“端到端闭环”。传统的作业申请、审批、执行、监护、验收等环节普遍依赖纸质单据或Excel表格，信息孤岛严重，难以实现实时监控与动态响应。而当前领先企业已开始部署集成化的数字作业管理系统，实现从作业计划提报到完工归档的全流程线上流转。
以某大型石化集团为例，其在2025年上线的特种作业一体化平台，整合了LIMS（实验室信息管理系统）、EAM（资产管理系统）与DCS（分布式控制系统），实现了动火、受限空间、高处作业等八大类高风险作业的自动关联风险评估与工艺隔离状态。系统可根据实时工艺参数判断是否满足作业条件，并强制锁定不符合安全联锁逻辑的作业申请。数据显示，该平台运行一年后，作业违规率下降43%，平均审批周期由原来的4.2小时缩短至1.1小时。
这一趋势的核心驱动力在于监管压力升级与企业内控需求增强。2026年新修订的《安全生产法实施条例》明确提出，高危企业必须建立覆盖所有特种作业活动的电子档案，且保存期限不少于十年。同时，越来越多的企业将特种作业合规性纳入KPI考核体系，推动基层单位主动拥抱数字化工具。
- 核心趋势点：作业流程全面线上化，打破部门壁垒，实现跨系统数据联动
- 电子票证取代纸质单据，支持扫码核验与移动端签批
- 作业历史可追溯，支持按项目、人员、时间多维度审计分析
- 与视频监控、门禁系统联动，确保“人票一致”
值得注意的是，全链条数字化并非简单地将线下流程搬到线上，而是对原有管理模式的重构。例如，在某冶金企业实施过程中发现，原有审批层级过多导致效率低下，通过流程再造将三级审批压缩为两级，并引入AI辅助判断常规作业风险等级，显著提升了用户体验。这也提示企业在推进数字化时应同步优化组织流程，避免“穿新鞋走老路”。
- 梳理本单位特种作业类型清单，明确每类作业的关键控制节点
- 选择具备开放API接口的低代码平台，便于与现有ERP、MES系统集成 [ 推荐特种作业管理系统 ]
- 制定电子作业票使用规范，明确各角色权限与操作责任
- 开展全员培训，重点提升一线监护人员与审批人的系统操作能力
- 设立试运行阶段，收集反馈并持续迭代优化流程设计
📊 趋势二：基于大数据的风险预测与智能预警兴起
如果说全链条数字化解决了“看得见”的问题，那么基于大数据分析的风险预测则致力于解决“防得住”的挑战。过去的安全管理多为被动响应型，即事故发生后再进行调查整改。而如今，借助机器学习算法与历史数据挖掘，企业已能初步实现对高风险作业行为的前置识别与干预。
某央企电力公司在其智慧安监平台中构建了“特种作业风险画像模型”，通过对近三年2.7万条作业记录的分析，提取出包括作业时段、天气条件、人员组合、设备状态在内的18个关键影响因子。模型训练结果显示，夜间作业（22:00-6:00）发生异常的概率是白天的2.3倍；同一班组连续作业超过3天，事故倾向性上升37%；新员工与资深员工搭配作业时，整体风险降低21%。这些洞察被转化为系统内置的智能提醒规则。
实际应用中，当系统检测到某次高处作业安排在雨后第二天且由两名入职不足半年的员工执行时，会自动触发黄色预警，推送至属地安全主管手机端，并建议增加一名经验丰富的监护人。2025年下半年试点期间，此类智能预警共触发1,426次，其中有效干预占比达68%，避免潜在险情近百起。
| 风险因子 | 风险系数 | 典型场景 | 建议措施 |
|---|---|---|---|
| 作业时间（夜间） | 2.3x | 凌晨设备检修 | 增配照明与双人监护 |
| 人员疲劳度（连续作业≥3天） | 1.8x | 抢修任务密集期 | 强制轮休或调岗 |
| 新人比例＞50% | 2.1x | 新项目启动阶段 | 配备导师制指导 |
| 环境湿度＞80% | 1.6x | 夏季户外作业 | 暂停电气类作业 |
该趋势的背后，是企业对“零事故”目标的追求以及保险机构对风控能力的要求提升。部分保险公司已开始提供差异化保费方案，对于部署智能预警系统的企业给予最高15%的费率优惠。这进一步激励企业投入技术升级。
- 核心趋势点：从“经验判断”转向“数据决策”，构建个性化风险评估模型
- 整合多源数据（HR、气象、设备运维）提升预测精度
- 建立分级预警机制（黄/橙/红），匹配不同处置流程
- 结合边缘计算设备实现现场即时告警
然而，数据质量仍是制约模型效果的关键瓶颈。许多企业在初期建模时面临数据缺失、标签不准等问题。例如，某化工厂试图分析“高温天气对动火作业的影响”，却发现历史记录中仅有30%的作业单标注了当日气温。因此，在推进智能预警建设前，必须先完成基础数据治理工作。
- 建立统一的数据采集标准，确保关键字段完整录入
- 利用OCR技术自动识别纸质档案中的历史数据并结构化入库
- 引入专业数据分析团队或第三方服务商共建预测模型
- 设置A/B测试机制，验证预警策略的实际干预效果
- 定期更新模型参数，适应季节变化与组织调整
🔮 趋势三：全员参与的协同治理模式逐步成型
特种作业安全管理长期存在“安全部门热、业务部门冷”的困境。一线作业人员往往认为安全是“上面的事”，缺乏主动参与意识。而2026年的行业实践表明，通过构建激励相容的协同机制，正有效破解这一难题。安全管理不再局限于安环部门的专属职责，而是演变为涵盖作业人、监护人、审批人、承包商、甚至周边岗位员工的集体行动。
江苏某装备制造基地推行“安全积分制”，每位员工拥有初始100分安全信用分。正确执行作业流程、及时上报隐患、提出改进建议均可加分；反之，违规操作、未按规定佩戴PPE、漏签记录则扣分。积分结果与月度绩效奖金挂钩，并在车间大屏实时公示排名。实施半年后，员工主动申报隐患数量增长3.2倍，特种作业合规率达到98.7%。
更深层次的变化体现在承包商管理上。传统模式下，外包队伍流动性大、培训不到位，成为安全管理的薄弱环节。现在，一些龙头企业开始建立“承包商安全能力评估平台”，对其人员资质、过往业绩、现场表现进行动态评分，并作为招标评审的重要依据。某石油工程公司规定，年度安全评分低于80分的承包商不得参与重点项目投标，此举倒逼分包单位加强内部管理。
“我们不再只是检查他们有没有戴安全帽，而是帮助他们建立自己的安全文化。”——该企业HSE负责人在接受采访时如是说。
这种协同治理还体现在跨岗位联动上。例如，在实施受限空间作业时，系统不仅通知作业组成员，还会自动向相邻区域的操作员发送提醒：“XX区域即将进入密闭作业，请注意通风系统状态”。这种信息共享机制大大降低了误操作引发连锁反应的风险。
- 核心趋势点：构建“人人有责、人人尽责”的安全共同体
- 通过积分、荣誉、经济激励等方式激发员工主动性
- 打通业主与承包商之间的管理边界，实现标准统一
- 建立双向反馈通道，鼓励基层提出流程优化建议
落地过程中，文化重塑比技术部署更具挑战。某国企曾尝试直接复制上述积分制度，但因绩效关联力度不足、宣传不到位，最终流于形式。成功的案例通常具备三个特征：高层亲自推动、制度设计透明、反馈机制灵敏。
- 成立由管理层牵头的专项工作组，明确协同治理的战略定位
- 设计公平合理的激励规则，避免“走过场”或“过度惩罚”
- 利用移动App实现便捷打卡、隐患上报与积分查询 [ 免费试用特种作业管理系统 ]
- 定期举办“安全之星”评选活动，强化正向引导
- 建立承包商准入-评价-退出全周期管理机制
搭贝低代码平台助力趋势快速落地
面对上述三大趋势，中小企业常面临开发资源有限、定制成本高昂的现实难题。此时，采用像 搭贝特种作业管理系统 这样的低代码平台，成为高效破局的选择。该平台预置了动火、高处、吊装等常见作业类型的标准化流程模板，用户可通过拖拽方式快速配置审批流、表单字段与通知规则，无需编写代码即可完成系统搭建。
更重要的是，搭贝支持与主流OA、监控平台及人脸识别终端对接，帮助企业实现“一次建设、多端协同”。某食品加工厂仅用两周时间便完成了从需求调研到上线运行的全过程，系统上线首月即拦截3起无证上岗行为，获得当地应急管理局通报表扬。
此外，平台内置的数据看板功能，可自动生成作业频次、风险分布、整改闭环率等关键指标图表，为管理层提供决策支持。其开放的API接口也为后续接入AI预警模块预留了扩展空间，契合企业长远发展需要。
