危化品行业作为国民经济支柱产业，长期面临“数据碎片化、管理孤岛化、决策经验化”瓶颈。山东润银生物化工通过“数据要素×全流程协同治理”模式，投入500余万元构建智能监管体系，破解六大核心流程的风险联动难题。山东润银生物化工通过“数据+AI”深度融合，构建了“企业安全大脑+政府监管平台”协同治理模式，实现从“孤立风险防控”到“系统性风险免疫”的转型，为高危行业安全管理提供“润银样板”。

打造数据平台，构建全流程风险联防网络

山东润银生物化工通过部署8万余点实时采集点位，整合ERP/WMS原料资质数据、DCS/SIS工艺参数、GPS/北斗运输轨迹、AI视频行为识别、UWB人员定位等22类动态数据，形成“原料—生产—运输—人员—培训—承包商”全链条数据图谱，累计融合数据超10亿条。采用“通用数据中台+标准化业务组件”架构（技术栈：SpringBoot、Vue、MySQL），打破管理层与生产层信息孤岛，实现ERP、MES与PLC/SCADA系统无缝对接，作业票证、人员资质、环境监测等跨域数据实时联动，为AI应用提供高质量数据输入。

开展数据治理，创新政企协同监管模式

山东润银生物化工设计覆盖8个主题域、126个数据实体的五级分类目录，制定《数据采集规范》《报警管理技术标准》等12项企业标准，数据准确率达99.8%；构建“采集—治理—流通—应用”全生命周期闭环，设置128个数据质量检核规则，每日生成质量报告。同时，山东润银生物化工创新“政企数据安全融合”模式，采用国密算法加密敏感数据，实施基于角色的最小权限控制，通过联邦学习技术向政府监管部门输出区域风险指数，实现“原始数据不出域，监管数据可用不可见”，每年开展2次全面风险评估及4次应急演练，筑牢数据安全防线。

推动AI应用，实现系统智能范式跃迁

山东润银生物化工针对六大流程构建30+智能模型：生产环节采用LSTM神经网络构建工艺参数预测模型，实现无效报警率下降90%、非计划停车减少40%；物流运输环节融合GPS轨迹与车载视频数据，通过YOLOv8算法识别异常停车、疲劳驾驶，违规识别准确率超90%；人员行为监管环节运用CNN+Transformer架构实现未佩戴PPE、闯入危险区域等行为识别，“三违”发生率下降55%；承包商管理环节基于XGBoost算法构建“安全信用评分”模型，纳入18家承包商数据动态评价绩效，作业事故率降至0。以氨压机装置动火作业为例，山东润银生物化工通过作业系统、人员定位、视频监控、DCS系统的跨域数据联动，实现风险预控、资质核验、现场监控、应急联动的全流程闭环，特殊作业审批时间缩短60%，展现从“单点智能”到“系统智能”的范式跃迁。