检测 厂界监测 空气质量 空气质量 特征污染物 雨水排口 地表水 污水处理厂总排 企业预处理排口 建设应急演练管理体系，实现典 型事故场景的常态化虚拟演练和 过程考核自动化，支持演练计划、 演练脚本灵活编辑和实施，支持 演练全过程跟踪管理和考评。 应急响应总结 对应急响应全部过程的整体评估 与智能化总结，宜能对事件的发 生、发展，综合研判和处置等信 医疗资源、应急避难场所 等信息进行管理。 > 值守响应管理 值班过程中的值班管理、文 电公文管理、电话管理、信 息简报管理、通讯录管理、 传真管理、日常值班等各项 业务。 九、应急响应 > 演练辅助决策 02 01 03 > 04 应急 响 应 应急指挥 应急研判 应急预案 沙盘指挥 事后管理

门或者人员进行统计。 值班管理的移动端功能为：接收数字化消防管理平台自动推送 过来的排班信息，可查看排班情况、人员执勤任务内容。 （2）日常调度管理 根据自身消防队特点设置相关出勤任务类别，如现场监护、消 防演练、运维保养等，实现日常消防警务数据登记、任务发布、车 辆出动登记等业务的信息管理。 日常调度管理的移动端功能为：接收消防保障系统自动推送过 来的消防日常调度信息，消防队员可查看日常监护调度的任务内容。 GIS & BIM & FM 息、装备信息、灭火剂信息、任务信息等。 10.2.3. 消防应急预案 通过消防演练与演习，建立消防应急处理机制，通过系统的组 织管理，建立全面的消防资源关系网，建立工作班组，合理分配人 力资源，促进专业分工，降低救灾中非专业人员风险，提升救灾动 员能力，引导消防准备工作和发生时的应对工作。 对应急岗位人员、消防物资、消防队、企业、公安局等消防相关资 源信息进行管理，当发生紧急情况时，可快速获取救援信息，监控 各类物资的消耗，库存。  编制消防应急预案： 通过系统的预案管理，提供预案的设计、发布和模拟演练平台，在 灾害发生时，基于警报详情自动关联预案，选择和启动预案，监察 预案的结果，提升指挥人员应对灾害的正确性和及时性，使值班人 员在第一时间聚焦报警源，通过现场摄像头和传感实时数据识别和 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案

直通直联突发事件现场的一体化应急指挥体系。 持续开展日常应急演练：按照“以防为主、防抗 救相结 合”的 原则 ，推 进“应急 三项 准备” 和 “防灾减灾五项机制”，常态化开展应急救援演 练。2023年度已完成防汛防台、金鸡湖景区水上 救援、阳澄湖半岛集宿区消防安全疏散和华谊影 城大型游客设施救援等共计26次大型综合应急演 练，78次板块应急演练和291次社区应急演练。 加强应急队伍建设：持续深化应急救援力量的有

生产线工人 智能设备操作、生产监控 实操培训、现场 指导 数据分析培 训 数据分析师 数据处理、AI 工具应用 实战演练、工作 坊 管理培训 中层管理人员 项目管理、团队领导、变革管理 研讨会、案例分 析 在培训过程中，采用多种形式的培训方式，如在线学习平台、 工作坊、模拟演练等，能够更好地满足不同员工的学习需求。此 外，建立定期考核机制，检验培训效果，确保员工在实际工作中能 够灵活应用所学知识。 首先，在数据保护方面，应采用加密技术对存储和传输的数据 进行加密处理。这不仅能防止未授权的访问，还能确保数据在遇到 网络攻击时的安全性。同时，应实现数据备份与恢复机制，以防止 因意外损失导致的数据丢失。定期的备份和灾难恢复演练将增强系 统的恢复能力。 其次，访问控制是保护云计算平台的重要环节。应实施基于角 色的访问控制（RBAC），确保只有经过授权的用户能够访问特定 的数据和功能。结合多因素身份验证（MFA）手段，可以进一步提 上述措施可以通过以下表格进一步细化： 安全性措施 描述 数据加密 对静态和传输数据进行加密保护，使用 AES 等强加密算法。 数据备份与恢复 实施定期备份，制定详细的数据恢复方案，并定期进行恢复 演练。 基于角色的访问控制 （RBAC） 确保用户仅能访问其角色所需的数据和功能。 多因素身份验证 （MFA） 增加用户身份验证的层次，保护敏感信息访问。 网络防火墙与 IDS/IPS 部

可视化 环保数据 展示 指标监控 设备管理 巡检与监 测 信息多维检索查看 完整性管理 信息合规性检查 信息关联管理 数字化资产信息模型 巡检模拟 设备拆解 操作培训 应急演练 生 产 企 业 集 团 总 部 设备资产全⽣命周期管理 项⺫筹建－⼯程设计－建造交 付 －运⾏维护－报废退出 供应链协同⼀体化⽣态 采购－加⼯－运输－销售－客户 ⽣产管控⼀体化集成与优化

推动企业落实安全生产主体责任，督促企业开展安全隐患排查和 重大事故隐患动态清零工作。依据重点区域安全生产禁止和限制 类产业目录，强化项目安全准入管控。加强安全科技支撑，加大 安全应急装备配备使用力度。组织安全教育培训和演练，提升企 业从业人员安全素质。 （七）提高开放合作水平 17. 开展产业转移发展对接。综合考虑区域优势、能源资源、 环境容量、市场空间等因素，积极参与产业转移发展对接活动。 落实企业异地技

生产数据、工艺参数和设备状态信息，这些数据的泄露或篡改可能 导致严重的安全事故或知识产权损失。为应对这一风险，企业应建 立完善的数据安全体系，包括数据加密、访问控制和实时监控等措 施。此外，定期进行安全审计和应急演练，确保在发生数据泄露时 能够迅速响应并减少损失。 第三个风险是人力资源的适配问题。AI 制造系统的引入可能对 现有员工的技能提出更高要求，导致短期内人力资源的适配困难。 为此，企业应制定详细的培训计划，帮助员工掌握 需要被采集、存储和传输。一旦数据遭到篡改或泄露，不仅会影响 生产进度，还可能导致知识产权损失。为此，企业应采用多层次的 数据加密技术，建立严格的数据访问控制机制，并定期进行数据备 份和恢复演练。 硬件设备的可靠性也是关键风险之一。AI 制造依赖于高精度的 传感器、控制器和执行器，这些设备的故障可能导致生产过程中断 或产品质量下降。为提高硬件设备的可靠性，企业应选择经过严格 质量认 新机制，确保在引入新技术的同时，不影响现有生产线的正常运 行。  定期对 AI 算法进行全面测试和验证  采用多层次的数据加密技术  建立严格的数据访问控制机制  定期进行数据备份和恢复演练  选择经过严格质量认证的供应商  定期对设备进行维护和校准  建立灵活的技术更新机制 通过以上措施，企业可以有效降低新能源汽车 AI 制造中的技 术风险，确保生产过程的顺利进行和产品质量的稳定提升。

全的重中之重。 2022 年 5 月，工信部发布《工业和信息化部办公厅关于开展工业互联网安 全深度行活动的通知》（工信厅网安函[2022]97 号），涉及分类分级管理、政 策标准宣贯、资源池建设、应急演练、人才培训、赛事活动等 6 项内容。2022 年 7 月，国家互联网信息办公室公布《数据出境安全评估办法》，自 2022 年 9 月 1 日起施行，旨在落实《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》的 酒体质量检测系统部署 1）目标  2025 年引入 AI 安全检测模型，开展季度攻防演练，提升系统抗攻击能力。 2）实施步骤  部署启明星辰 AI 安全检测平台，实时分析流量异常。  每季度联合公安部第三研究所开展红蓝对抗演练，模拟 APT 攻击、0day 漏洞利用等场景。  根据演练结果优化安全策略，更新威胁情报库。 3）预期成果  威胁检测准确率提升至 99.99%，响应时间缩短至 联合设备厂商、云服务商、安全企业共建威胁情报共享联盟，实现跨平台联 防联控； 针对典型场景（如能源、制造）细化安全基线，设计低时延、高可靠的轻量 化边缘安全方案； 建立工业安全人才培养体系，开展攻防演练与应急响应实战化培训。 （4）可靠性持续优化 推进分布式冗余架构与无感热升级技术，保障关键业务在攻击或故障下的分 钟级恢复能力； 构建设备健康度预测模型，通过数字孪生技术实现故障预判与风险自愈。

留应急资源，以应对突发情况。 准备工作中还应重点关注风险评估。企业需要识别部署过程中的潜在风险， 包括技术实施中的难题、与现有系统的兼容性问题以及部署时间带来的业务中 断等。通过制定应急预案并进行多次演练，可以最大限度减少风险带来的负面 影响。此外，还需要准备好后备方案，以应对意外情况的发生。整体的前期规 划和准备为后续部署的顺利实施打下坚实基础。 ➢ 部署执行与优化 一旦前期准备工作完