基于物联网的工业生产安全管理系统、方法及设备与流程

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1.本发明涉及生产安全管理技术领域，具体涉及基于物联网的工业生产安全管理系统、方法及设备。

背景技术：

2.工业生产安全管理是为了加强安全生产事故隐患的排查和管理，确保企业安全生产，以及保护职工在生产过程中的安全与健康。
3.现有的工业生产安全管理方案在实施时，大多数还是基于单维度的数据监测和分析，比如环境方面各项监测的数据是否正常，或者工作人员的各项体征是否正常，没有将各个不同维度之间的数据进行联立整合实施不同的评估策略，导致前期对生产安全隐患的分析评估结果存在片面性；并且在后期实施安全管理措施后不能动态的追溯和评估对应的效果是否有效，进而导致工业生产安全管理的整体效果不佳。

技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供基于物联网的工业生产安全管理系统、方法及设备，用于解决现有方案中前期没有从不同的维度对工业生产安全进行差异化的监测管理，以及后期没有对管理后的状态进行动态追溯和评估，导致工业生产安全管理的整体效果不佳的技术问题。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
6.基于物联网的工业生产安全管理系统，包括区域处理模块、区域监测模块、处理分析模块和管理评估模块；
7.区域处理模块：对工业生产的各个区域进行模块化处理规划，得到区域规划集；
8.区域监测模块：对区域规划集中规划的不同监测区域进行不同维度的监测，得到包含温度数据和生产数据的区域监测集；
9.处理分析模块：根据温度数据对各个监测区域内的生产违规情况进行预处理，得到包含标记的各项数据和违估度的处理数据；包括：
10.获取温度数据中的温度标签并实施不同的评估策略，同时获取监测区域中的型号权重值以及监测面积并分别标记为j1和j2；
11.当温度标签为0时，将生产数据中各个监测区域内人工的总数标记为r1，以及每个人工的工作时长标记为r2；提取标记的各项数据的数值并进行联立，通过第一评估公式计算获取违估度wg；
12.当温度标签为1时，获取实时温度与标准温度之间的温度差并标记为w1；将生产数据中各个监测区域内人工的总数标记为r3，以及每个人工的工作时长标记为r4；提取标记的各项数据的数值并进行联立，通过第二评估公式计算获取违估度wg；
13.标记的各项数据以及违估度构成处理数据；
14.根据违估度对工业生产中各个监测区域的生产违规情况进行评估，得到分析数
据；
15.管理评估模块：对各个监测区域生产过程中的安全管理状态进行评估并追溯提示。
16.优选地，对工业生产的各个区域进行模块化处理规划，包括：
17.获取工业生产的不同设备型号及其对应的型号权重值，设备型号及其对应的型号权重值构成型号数据；
18.获取工作生产过程中不同设备所占的长度和宽度并分别进行拓展得到监测长度和监测宽度，监测长度和监测宽度构成划分后的监测区域，不同设备的监测长度和监测宽度构成面积数据；
19.型号数据和面积数据构成区域规划集。
20.优选地，对区域规划集中规划的不同监测区域进行不同维度的监测，包括：
21.对区域规划集中各个监测区域的实时温度进行监测并与预设的标准温度进行匹配；
22.若实时温度不高于标准温度时，则判定对应监测区域的温度状态正常并将对应的温度标签设置为0；若实时温度高于标准温度时，则判定对应监测区域的温度状态异常并将对应的温度标签设置为1；
23.实时温度与匹配后的温度标签构成温度数据；
24.对各个监测区域内各个人工以及对应的工作时长进行统计，得到生产数据。
25.优选地，第一评估公式为：
[0026][0027]
式中，r20为温度标签为0时对应的标准工作时长；
[0028]
第二评估公式为：
[0029][0030]
式中，a1、a2为不同的比例系数且0＜a1＜a2；r40为温度标签为1时对应的标准工作时长。
[0031]
优选地，根据违估度对工业生产中各个监测区域的生产违规情况进行评估，包括：
[0032]
获取违估度并与预构建的违估表中的若干个违估范围进行匹配获取对应的违估级别，并将除正常级别外的各个级别对应的监测区域标记为异常区域，以及将对应的人工和管理人分别标记为异常人工和异常管理人；
[0033]
匹配获取的违估级别以及标记的异常区域、异常人工和异常管理人构成分析数据。
[0034]
优选地，对各个监测区域生产过程中的安全管理状态进行评估时，在预设的评估时段内，获取分析数据中各个异常人工对应的异常权重并分别标记为y1、y2和y3，以及将级别的异常人工出现的总次数分别标记为c1、c2和c3；
[0035]
将标记的各项数据进行联立并通过公式计算获取异估度yg；该公式为：
[0036]
[0037]
式中，g1、g2、g3为不同的比例系数且0＜g1＜g2＜g3。
[0038]
优选地，根据异估度yg对异常管理人的安全管理情况进行评估时，将异估度yg与预设的异估阈值ygy进行匹配；
[0039]
若异估度yg≤异估阈值ygy，则判定对应异常管理人的安全管理状态正常；若异估度yg＞异估阈值ygy，则判定对应异常管理人的安全管理状态不佳，并将异常管理人的异常管理次数加一并生成管控信号，根据管控信号提示对应的异常管理人对其所管理的监测区域的安全生产管理进行调整。
[0040]
优选地，若后续的k个评估时段中至少存在k-v个管控信号，k和v均为正整数且k＞v，则判定对应异常管理人的管理调整效果不佳并告警提示；此外，则判定对应异常管理人的管理调整效果正常并提示。
[0041]
为了解决问题，本发明还提出了基于物联网的工业生产安全管理方法，包括：
[0042]
对工业生产的各个区域进行模块化处理规划，得到包含型号数据和面积数据的区域规划集；
[0043]
对区域规划集中规划的不同监测区域进行不同维度的监测，得到包含温度数据和生产数据的区域监测集；
[0044]
根据温度数据对各个监测区域内的生产违规情况进行预处理，得到包含标记的各项数据和违估度的处理数据；根据违估度对工业生产中各个监测区域的生产违规情况进行评估，得到分析数据；
[0045]
对各个监测区域生产过程中的安全管理状态进行评估，将分析数据中标记的各个数据项进行联立获取异估度；
[0046]
将异估度与预设的异估阈值进行匹配来对异常管理人的安全管理情况进行评估，并对后续的若干个评估时段中的评估结果进行追溯以及提示。
[0047]
为了解决问题，本发明还提出了一种电子设备，电子设备包括：
[0048]
存储器，存储至少一个指令；及
[0049]
处理器，执行存储器中存储的指令以实现根据上述的基于物联网的工业生产安全管理系统。
[0050]
相比于现有方案，本发明实现的有益效果：
[0051]
1、本发明通过对工业生产的各个区域进行模块化处理规划，可以对不同的生产区域进行差异化的监测分析；针对不同的温度标签实施不同的监测管理方案，可以对工业生产的安全实施智能化监测，同时将环境方面与人工工作方面进行联立整合来对不同的监测区域进行独立的分析评估，进而可以实现工业生产的模块化监测和管理。
[0052]
2、本发明通过对不同级别异常状态的监测区域实施针对性的管理和追溯，以及将后续的若干个评估时段的分析结果进行整合来对异常管理人的安全管理情况进行监测分析，以便可以对安全管理的方案进行完善，来提高工业生产安全管理在后期的整体效果。
附图说明
[0053]
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
[0054]
图1为本发明基于物联网的工业生产安全管理系统的模块框图。
[0055]
图2为本发明基于物联网的工业生产安全管理方法的流程示意图。
[0056]
图3为实现本发明实施例的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0057]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0058]
实施例一
[0059]
如图1所示，本发明为基于物联网的工业生产安全管理系统，包括区域处理模块、区域监测模块、处理分析模块和管理评估模块；
[0060]
区域处理模块：对工业生产的各个区域进行模块化处理规划，得到区域规划集；具体的步骤包括：
[0061]
获取工业生产的不同设备型号，将获取的设备型号与预构建的设备型号-权重表进行匹配获取对应的型号权重值，设备型号及其对应的型号权重值构成型号数据；
[0062]
其中，设备型号-权重表包含若干个不同的设备型号及其对应的型号权重值，不同的设备型号预先设置一个型号权重值，型号权重值基于现有的工业生产设备运行的大数据进行设定，此外，通过型号权重值可以实现对不同的设备型号进行数字化和差异化的表示；
[0063]
获取工作生产过程中不同设备所占的长度和宽度并分别将其设定为基准长度和基准宽度，根据设备型号获取对应的拓展长度和拓展宽度分别对基准长度和基准宽度进行拓展得到监测长度和监测宽度，监测长度和监测宽度构成划分后的监测区域，不同设备的监测长度和监测宽度构成面积数据；这里进行拓展的目的是以便于对监测区域内的设备以及工作的人工进行更高效的监测以及管理；
[0064]
型号数据和面积数据构成区域规划集。
[0065]
本发明实施例中，通过对工业生产的各个区域进行模块化处理规划，可以实现对不同的生产区域进行差异化的监测分析，进而可以有效提高不同区域监测以及管理的整体效果。
[0066]
区域监测模块：对区域规划集中规划的不同监测区域进行不同维度的监测，得到包含温度数据和生产数据的区域监测集；具体的步骤包括：
[0067]
对区域规划集中各个监测区域的实时温度进行监测并与预设的标准温度进行匹配；
[0068]
若实时温度不高于标准温度时，则判定对应监测区域的温度状态正常并将对应的温度标签设置为0；若实时温度高于标准温度时，则判定对应监测区域的温度状态异常并将对应的温度标签设置为1；
[0069]
实时温度与匹配后的温度标签构成温度数据；
[0070]
对各个监测区域内各个人工以及对应的工作时长进行统计，得到生产数据。
[0071]
本发明实施例中，基于实时温度来对工业生产的环境进行标签化处理，以便后续实施不同的评估策略；由于工业生产过程中会产生大量的热量，以及在不同的季节，比如夏天，室内温度过高会影响到工人的身体健康，现实的工业生产考虑到成本问题在降温方面并不能做到位，导致异常高温环境以及超负荷的工作状态存在较大的安全隐患；因此，本发
明实施例在基于工业生产的环境温度方面实施差异化的评估策略，以此来提高不同场景以及条件下工业生产安全管理在前期的整体效果。
[0072]
处理分析模块：根据温度数据对各个监测区域内的生产违规情况进行预处理，得到包含标记的各项数据和违估度的处理数据；具体的步骤包括：
[0073]
获取温度数据中的温度标签并实施不同的评估策略，同时获取监测区域中的型号权重值以及监测面积并分别标记为j1和j2；监测面积的单位为平方米；
[0074]
当温度标签为0时，将生产数据中各个监测区域内人工的总数标记为r1，以及每个人工的工作时长标记为r2；工作时长的单位为小时；提取标记的各项数据的数值并进行联立，通过第一评估公式计算获取违估度wg；第一评估公式为：
[0075][0076]
式中，r20为温度标签为0时对应的标准工作时长；
[0077]
当温度标签为1时，获取实时温度与标准温度之间的温度差并标记为w1；将生产数据中各个监测区域内人工的总数标记为r3，以及每个人工的工作时长标记为r4；提取标记的各项数据的数值并进行联立，通过第二评估公式计算获取违估度wg；
[0078]
第二评估公式为：
[0079][0080]
式中，a1、a2为不同的比例系数且0＜a1＜a2；r40为温度标签为1时对应的标准工作时长；公式中的比例系数由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得，比如，a1可以取值为1.867，a2可以取值为3.735；
[0081]
标记的各项数据以及违估度构成处理数据；
[0082]
本发明实施例中，违估度是用于对工业生产时各个监测区域的生产状态的违规情况进行整体评估的数值；针对不同的温度标签实施不同的监测管理方案，可以对工业生产的安全实施智能化监测，同时将环境方面与人工工作方面进行联立整合来对不同的监测区域进行独立的分析评估，进而可以实现工业生产的模块化监测和管理；
[0083]
此外，对不同维度的数据监测基于物联网相关的设备来实现，比如环境监测时的温度传感器，以及人工工作监测时的智能手环。
[0084]
根据违估度对工业生产中各个监测区域的生产违规情况进行评估，得到分析数据；具体的步骤包括：
[0085]
获取违估度并与预构建的违估表中的若干个违估范围进行匹配获取对应的违估级别，并将除正常级别外的各个级别对应的监测区域标记为异常区域，以及将对应的人工和管理人分别标记为异常人工和异常管理人；其中，违估级别包含正常级别、初级异常级别、中度异常级别和高度异常级别，对应的违估范围分别为(0,j1]、(j1,j2]、(j2,j3]和(j3,+∞]；j1、j2、j3均为大于零的实数；
[0086]
匹配获取的违估级别以及标记的异常区域、异常人工和异常管理人构成分析数据。
[0087]
本发明实施例中，基于违估度来对工业生产时各个监测区域的生产状态的违规情况进行整体评估并分类，以便可以对不同级别异常状态的监测区域实施针对性的管理和追
溯，实施追溯的目的是对实施安全管理后的效果进行分析评估，来克服现有方案中不同级别异常状态的监测区域实施安全管理后的效果无法动态评估的缺陷。
[0088]
管理评估模块：对各个监测区域生产过程中的安全管理状态进行评估并追溯提示；具体的步骤包括：
[0089]
对各个监测区域生产过程中的安全管理状态进行评估时，在预设的评估时段内，评估时段可以按天进行设定，比如3天为一个周期，获取分析数据中各个异常人工对应的异常权重并分别标记为y1、y2和y3，以及将级别的异常人工出现的总次数分别标记为c1、c2和c3；不同异常级别对应的异常权重需要预先进行设定，具体的数值可以基于现有的工业生产的大数据进行设定；
[0090]
将标记的各项数据进行联立并通过公式计算获取异估度yg；该公式为：
[0091][0092]
式中，g1、g2、g3为不同的比例系数且0＜g1＜g2＜g3，g1可以取值为1.425，g2可以取值为2.683，g3可以取值为3.631。
[0093]
需要说明的是，异估度是用于对不同异常级别的监测区域实施安全管理后的对应异常管理人的安全管理状态进行整体评估的数值；即对异常管理人的安全管理措施是否落实到位，以此来评估和监督实施安全管理后是否依旧存在安全隐患；
[0094]
上述中涉及的公式均是去除量纲取其数值计算，是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式。
[0095]
根据异估度yg对异常管理人的安全管理情况进行评估时，将异估度yg与预设的异估阈值ygy进行匹配；
[0096]
若异估度yg≤异估阈值ygy，则判定对应异常管理人的安全管理状态正常；
[0097]
若异估度yg＞异估阈值ygy，则判定对应异常管理人的安全管理状态不佳，并将异常管理人的异常管理次数加一并生成管控信号，根据管控信号提示对应的异常管理人对其所管理的监测区域的安全生产管理进行调整；
[0098]
若后续的k个评估时段中至少存在k-v个管控信号，k和v均为正整数且k＞v，则判定对应异常管理人的管理调整效果不佳并告警提示；此外，则判定对应异常管理人的管理调整效果正常并提示。
[0099]
本发明实施例中，由于单一的数据分析存在较大的误差，因此通过将后续的若干个评估时段的分析结果进行整合来对异常管理人的安全管理情况进行监测分析，以便可以对安全管理的方案进行完善，来提高工业生产安全管理在后期的整体效果。
[0100]
实施例二
[0101]
如图2所示，基于物联网的工业生产安全管理方法，包括：
[0102]
对工业生产的各个区域进行模块化处理规划，得到包含型号数据和面积数据的区域规划集；
[0103]
对区域规划集中规划的不同监测区域进行不同维度的监测，得到包含温度数据和生产数据的区域监测集；
[0104]
根据温度数据对各个监测区域内的生产违规情况进行预处理，得到包含标记的各项数据和违估度的处理数据；根据违估度对工业生产中各个监测区域的生产违规情况进行
评估，得到分析数据；
[0105]
对各个监测区域生产过程中的安全管理状态进行评估，将分析数据中标记的各个数据项进行联立获取异估度；
[0106]
将异估度与预设的异估阈值进行匹配来对异常管理人的安全管理情况进行评估，并对后续的若干个评估时段中的评估结果进行追溯以及提示。
[0107]
实施例三
[0108]
如图3所示，是本发明实施例提供的实现基于物联网的工业生产安全管理系统的计算机设备的结构示意图。
[0109]
计算机设备可以包括处理器、存储器和总线，还可以包括存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，如基于物联网的工业生产安全管理程序。
[0110]
其中，存储器至少包括一种类型的可读存储介质，可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：sd或dx存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器在一些实施例中可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的移动硬盘。存储器在另一些实施例中也可以是计算机设备的外部存储设备，例如计算机设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(smart media card，smc)、安全数字(secure digital，sd)卡、闪存卡(flash card)等。进一步地，存储器还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器不仅可以用于存储安装于计算机设备的应用软件及各类数据，例如基于物联网的工业生产安全管理程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0111]
处理器在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(central processing unit，cpu)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。处理器是计算机设备的控制核心(control unit)，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部件，通过运行或执行存储在存储器内的程序或者模块(例如基于物联网的工业生产安全管理程序等)，以及调用存储在存储器内的数据，以执行计算机设备的各种功能和处理数据。
[0112]
总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。总线被设置为实现存储器以及至少一个处理器等之间的连接通信。
[0113]
图3仅示出了具有部件的计算机设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0114]
例如，尽管未示出，计算机设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与至少一个处理器逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。计算机设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、wi-fi模块等，在此不再赘述。
[0115]
计算机设备还可以包括网络接口，可选地，网络接口可以包括有线接口和/或无线
接口(如wi-fi接口、蓝牙接口等)，通常用于在该计算机设备与其他计算机设备之间建立通信连接。
[0116]
该计算机设备还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(display)、输入单元(比如键盘(keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organic light-emitting diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在计算机设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
[0117]
应该了解，实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
[0118]
计算机设备中的存储器存储的基于物联网的工业生产安全管理程序是多个指令的组合。
[0119]
处理器对上述指令的具体实现方法可参考图1至图2对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
[0120]
计算机设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)。
[0121]
本发明还提供一种计算机可读存储介质，可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序在被计算机设备的处理器所执行。
[0122]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法或者系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的发明实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0123]
作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
[0124]
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
[0125]
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
[0126]
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

技术特征：

1.基于物联网的工业生产安全管理系统，其特征在于，包括区域处理模块、区域监测模块、处理分析模块和管理评估模块；区域处理模块：对工业生产的各个区域进行模块化处理规划，得到区域规划集；区域监测模块：对区域规划集中规划的不同监测区域进行不同维度的监测，得到包含温度数据和生产数据的区域监测集；处理分析模块：根据温度数据对各个监测区域内的生产违规情况进行预处理，得到包含标记的各项数据和违估度的处理数据；包括：获取温度数据中的温度标签并实施不同的评估策略，同时获取监测区域中的型号权重值以及监测面积并分别标记为j1和j2；当温度标签为0时，将生产数据中各个监测区域内人工的总数标记为r1，以及每个人工的工作时长标记为r2；提取标记的各项数据的数值并进行联立，通过第一评估公式计算获取违估度wg；当温度标签为1时，获取实时温度与标准温度之间的温度差并标记为w1；将生产数据中各个监测区域内人工的总数标记为r3，以及每个人工的工作时长标记为r4；提取标记的各项数据的数值并进行联立，通过第二评估公式计算获取违估度wg；标记的各项数据以及违估度构成处理数据；根据违估度对工业生产中各个监测区域的生产违规情况进行评估，得到分析数据；管理评估模块：对各个监测区域生产过程中的安全管理状态进行评估并追溯提示。2.根据权利要求1所述的基于物联网的工业生产安全管理系统，其特征在于，对工业生产的各个区域进行模块化处理规划，包括：获取工业生产的不同设备型号及其对应的型号权重值，设备型号及其对应的型号权重值构成型号数据；获取工作生产过程中不同设备所占的长度和宽度并分别进行拓展得到监测长度和监测宽度，监测长度和监测宽度构成划分后的监测区域，不同设备的监测长度和监测宽度构成面积数据；型号数据和面积数据构成区域规划集。3.根据权利要求1所述的基于物联网的工业生产安全管理系统，其特征在于，对区域规划集中规划的不同监测区域进行不同维度的监测，包括：对区域规划集中各个监测区域的实时温度进行监测并与预设的标准温度进行匹配；若实时温度不高于标准温度时，则判定对应监测区域的温度状态正常并将对应的温度标签设置为0；若实时温度高于标准温度时，则判定对应监测区域的温度状态异常并将对应的温度标签设置为1；实时温度与匹配后的温度标签构成温度数据；对各个监测区域内各个人工以及对应的工作时长进行统计，得到生产数据。4.根据权利要求1所述的基于物联网的工业生产安全管理系统，其特征在于，第一评估公式为：式中，r20为温度标签为0时对应的标准工作时长；
第二评估公式为：式中，a1、a2为不同的比例系数且0＜a1＜a2；r40为温度标签为1时对应的标准工作时长。5.根据权利要求1所述的基于物联网的工业生产安全管理系统，其特征在于，根据违估度对工业生产中各个监测区域的生产违规情况进行评估，包括：获取违估度并与预构建的违估表中的若干个违估范围进行匹配获取对应的违估级别，并将除正常级别外的各个级别对应的监测区域标记为异常区域，以及将对应的人工和管理人分别标记为异常人工和异常管理人；匹配获取的违估级别以及标记的异常区域、异常人工和异常管理人构成分析数据。6.根据权利要求1所述的基于物联网的工业生产安全管理系统，其特征在于，对各个监测区域生产过程中的安全管理状态进行评估时，在预设的评估时段内，获取分析数据中各个异常人工对应的异常权重并分别标记为y1、y2和y3，以及将级别的异常人工出现的总次数分别标记为c1、c2和c3；将标记的各项数据进行联立并通过公式计算获取异估度yg；该公式为：式中，g1、g2、g3为不同的比例系数且0＜g1＜g2＜g3。7.根据权利要求6所述的基于物联网的工业生产安全管理系统，其特征在于，根据异估度yg对异常管理人的安全管理情况进行评估时，将异估度yg与预设的异估阈值ygy进行匹配；若异估度yg≤异估阈值ygy，则判定对应异常管理人的安全管理状态正常；若异估度yg＞异估阈值ygy，则判定对应异常管理人的安全管理状态不佳，并将异常管理人的异常管理次数加一并生成管控信号，根据管控信号提示对应的异常管理人对其所管理的监测区域的安全生产管理进行调整。8.根据权利要求7所述的基于物联网的工业生产安全管理系统，其特征在于，若后续的k个评估时段中至少存在k-v个管控信号，k和v均为正整数且k＞v，则判定对应异常管理人的管理调整效果不佳并告警提示；此外，则判定对应异常管理人的管理调整效果正常并提示。9.基于物联网的工业生产安全管理方法，其特征在于，包括：对工业生产的各个区域进行模块化处理规划，得到包含型号数据和面积数据的区域规划集；对区域规划集中规划的不同监测区域进行不同维度的监测，得到包含温度数据和生产数据的区域监测集；根据温度数据对各个监测区域内的生产违规情况进行预处理，得到包含标记的各项数据和违估度的处理数据；根据违估度对工业生产中各个监测区域的生产违规情况进行评估，得到分析数据；对各个监测区域生产过程中的安全管理状态进行评估，将分析数据中标记的各个数据
项进行联立获取异估度；将异估度与预设的异估阈值进行匹配来对异常管理人的安全管理情况进行评估，并对后续的若干个评估时段中的评估结果进行追溯以及提示。10.一种电子设备，其特征在于，电子设备包括：存储器，存储至少一个指令；及处理器，执行存储器中存储的指令以实现根据权利要求1-8中任一项的基于物联网的工业生产安全管理系统。

技术总结

本发明公开了基于物联网的工业生产安全管理系统、方法及设备，属于生产安全管理技术领域；通过对工业生产的各个区域进行模块化处理规划，可以对不同的生产区域进行差异化的监测分析；针对不同的温度标签实施不同的监测管理方案，可以对工业生产的安全实施智能化监测，同时将环境方面与人工工作方面进行联立整合来对不同的监测区域进行独立的分析评估，进而可以实现工业生产的模块化监测和管理；本发明用于解决现有方案中前期没有从不同的维度对工业生产安全进行差异化的监测管理，以及后期没有对管理后的状态进行动态追溯和评估，导致工业生产安全管理的整体效果不佳的技术问题。题。题。