在我国电力企业高速发展的大背景下,对于企业安全生产的管理成为企业和安监局监督工作的重中之重,这不仅关系到企业的稳定和社会的和谐发展,更关乎企业生产员工的生命和财产安全,对于整个社会的经济建设具有决定性的作用。近些年来,安全生产事故在各个企业中屡见不鲜,无论是从企业角度,还是从国家对于安全生产法规制度的要求,都需要加大对于安全生产监督工作。与此同时,国家电网对于员工生产安全活动的重视也与日俱增,更多的安全保证措施也在陆续开展,这其中对于安全生产监督的信息化建设成为了现阶段各个国家电网公司的主要发展方向。伴随信息产业的高速发展,我国目前已逐步从信息时代进入到大数据时代,作为国家支柱产业的电网公司每日产生大量的数据,其中和安全管理相关的数据就包括:海量的设备监控日志,安全监督管理案例,安全事故案件记录,人员巡检记录,异常处理工单等。如何有效的采集和利用这些数据,如何更好的对数据进行深度挖掘,提炼经验智慧,构建安全监督管理数据采集分析应用的闭环已成为电气企业的时代命题。通过将安全生产的业务流程与大数据分析系统结合,依靠物联网和数字化技术,实现了对电气设备日志数据的采集监控,通过对海量数据进行分析处理,结合国家电网公司的业务特征,构建安全风险预测模型,保障了安全监督管理业务流程的高效执行。区别于传统的信息管理系统,本文实现的国网安全监督管理系统应用了人工智能领域的机器学习技术,通过该技术实现了对海量历史数据的运用,解决了传统的依靠人工经验安排安全监督任务和只能对安全问题进行事后处理的业务弊端。系统架构设计上分为数据接入层,数据分析层,应用服务层,展示层。系统采用前后端分离的开发模式,前端技术栈使用react进行搭建,后端技术栈采用java进行实现,前后端独立部署,采用接口进行数据交互。本文实现的国网安全监督管理系统主要功能模块包括:安全数据监控,事件档案管理,安全数据分析及风险预测,巡检任务管理,系统管理。通过对以上功能的实现,提高了国网公司安全监督的工作效率,减轻了电网工作人员的工作压力,将历史数据中的数据矿产,提炼成了宝贵的组织经验和组织智慧,形成了企业的数据资产,为企业和社会带了直接的经济效益,保障了安全生产活动的正常开展。