我国科技与经济技术的迅速发展,带动了我国企业的快速发展,企业生产规模不断扩大,然而,在企业不断加速扩张和发展的情况下,随之而来的就是,企业安全生产过程中产生规模巨大的数据量,企业的安全生产问题也不断升级。随着企业间的不断竞争,安全生产成为企业间的最有利的竞争力。同时,由于安全事故的发生所造成的不可估量损失,使得企业对安全生产的渴望更加剧烈和紧迫。当今大多企业仍然在使用比较传统的企业安全管理方法,这种传统的管理方法存在很多问题:多是以经验和直观检查为主,从而忽视对一些不能直观观测的安全隐患的关注;不能对当前企业安全生产状态进行定量分析和评判,从而无法达到准确预防事故发生的效果;不能有效利用企业安全生产过程中所产生的大规模量数据,从而不能充分发掘大量数据的潜在价值。为了能够有效应对企业安全生产问题和迫切需求,首先需要建立科学规范的安全生产预警指标体系,然后运用当下先进的预测方法并结合大数据技术,建立企业安全生产预警系统。本课题提出了 一种基于大数据的企业安全生产预警系统。首先确立指导思想:采用安全管理PDCA循环作为企业安全生产预警机制设计的指导思想;其次,在经过文献研究和企业走访等方式的基础上对于企业安全生产预警指标体系进行科学规范的建立;然后在预警指标体系的基础上,再结合预警分析和统计学相关理论知识,完成企业安全生产预警模型的建立,包括实时监测预警模型和预测预警模型;同时,对企业安全生产数据实现大数据采集、基于hadoop的分布式存储,数据处理ETL,预测预警分析等功能;最后利用j avaweb技术对企业安全生产预警系统进行实现,并且在matlab环境下实现对实时监测预警功能的验证。