AI双重预防信息化：仓储物流自动化分拣中心安全风险识别实践

仓储物流自动化分拣中心是物流链路的核心枢纽，依托自动化分拣设备、AGV机器人、传送带等智能装备实现高效作业，但同时存在设备协同碰撞、人员违规闯入、货物堆积坍塌、电气故障等多重安全风险。安全风险的精准识别与前置管控是保障分拣中心连续作业、规避人员伤亡和财产损失的关键。AI双重预防信息化系统凭借实时感知、智能研判、协同预警的数智化优势，成为自动化分拣中心安全风险管控的核心支撑。本文将从系统适配逻辑、核心风险识别维度、实操落地要点等方面，拆解AI双重预防信息化在仓储物流自动化分拣中心安全风险识别中的应用逻辑，为企业HSE管理人员和IT人员提供实操指引。

📦 AI双重预防信息化与自动化分拣中心安全管控的适配逻辑

仓储物流自动化分拣中心安全管控具有场景动态性、风险突发性、设备协同性的特点，自动化设备高速运转、人员与设备交叉作业、货物流量波动等因素，导致风险诱因复杂、传播速度快。传统安全风险识别依赖人工巡检和固定监控，存在盲区多、响应滞后、风险研判片面等问题，难以满足双重预防机制对风险分级管控、隐患闭环治理的要求。

AI双重预防信息化系统以《GB/T 33000—2025 大中型企业安全生产标准化管理体系要求》和ISO 45001 安全管理体系内涵为核心依据，通过物联网、AI视频分析、人员定位、设备数据采集等技术，实现分拣中心人员、设备、货物、环境多维度数据的实时归集，借助AI算法完成风险动态研判与分级预警，构建“感知-分析-预警-处置-闭环”的全流程管控体系。赛为安全作为一家在国内享有盛誉的“安全管理整体解决方案和专业内容服务”提供商，也是我国“互联网+安全生产”先行者之一，其打造的赛为“安全眼”HSE管理系统，由资深安全管理专家精心打造并历时15+年业务打磨，更专业、更懂工业安全管理，能精准适配仓储物流自动化分拣中心这类人员设备密集型场景的安全风险管控需求。

华东某大型仓储物流企业是赛为“安全眼”系统使用单位，其自动化分拣中心曾因传统管控模式下未及时发现人员违规闯入AGV行驶通道，险些引发设备碰撞事故。引入赛为“安全眼”系统后，通过系统搭载的AI视频监控预警系统和人员定位模块，实现了分拣区域人员活动、设备运行状态的实时监测。当系统识别到人员闯入禁入区域、AGV行驶轨迹异常等风险时，立即触发声光预警，同步推送预警信息至现场管理人员和设备调度中心，操作人员及时介入处置，有效杜绝了碰撞风险。这一实践充分体现了“用科技力量赋能安全，用数据力量驱动管理”的核心价值，也印证了AI双重预防信息化在自动化分拣中心安全风险识别中的实用价值。

🔍 自动化分拣中心核心安全风险识别维度与系统实现路径

AI双重预防信息化系统对自动化分拣中心安全风险的识别，围绕“人-机-环-管”全要素展开，核心聚焦人员违规作业、设备运行异常、货物存储风险、环境安全隐患四大类风险源，通过精准的系统功能配置和算法优化实现靶向识别。

人员违规作业是引发安全事故的主要诱因，主要表现为闯入设备禁入区域、未按规范佩戴安全防护用品（如安全帽、反光背心）、违规跨越传送带、在作业区域嬉闹等。AI双重预防信息化系统通过部署高清摄像头，搭载赛为“安全眼”系统的AI+视频监控预警系统，借助人体姿态识别、区域入侵检测等算法，实时监测人员作业行为。当识别到人员违规行为时，系统立即触发分级预警，同时留存违规影像证据；对于未佩戴安全帽等防护用品的情况，系统可精准识别并推送提醒信息。此外，系统的人员定位模块可实时追踪作业人员位置，当人员进入高风险区域（如分拣机核心运转区、电气控制室）时，自动关联设备运行状态，若设备处于运行中则立即触发强预警，强制提醒人员撤离。

设备运行异常是分拣中心核心安全风险，这类风险源包括AGV机器人碰撞风险、分拣机卡阻/异响、传送带跑偏/断裂、电机过热、电气线路老化等。赛为“安全眼”系统通过IoT系统集成功能，对接AGV调度系统、分拣设备PLC控制系统，实时采集设备运行参数（如转速、温度、电流、振动频率）；同时借助AI视频分析技术监测设备外观状态（如传送带偏移、部件松动）。系统预设设备正常运行参数阈值库，当采集到的参数超出阈值、设备出现异常状态时，自动判定为设备运行风险，触发预警并推送至设备维护人员。某物流企业分拣中心曾因分拣机轴承磨损导致振动异常，系统提前3小时识别到风险并提醒维护，避免了设备停机和部件损坏扩大的损失。

货物存储风险直接影响分拣中心结构安全和作业安全，主要表现为货物堆积过高、码放不规整、超重堆放、危险品混入普通货物等。AI双重预防信息化系统通过AI视频分析和重量传感技术实现风险识别：借助摄像头采集货架、分拣区域货物堆放影像，通过AI算法判断货物码放规整度和堆积高度，当超过预设安全标准时触发预警；在货架和传送带关键节点安装重量传感器，实时监测货物重量，避免超重堆放导致货架坍塌、传送带损坏；对于危险品识别，系统可对接货物扫码系统，结合AI图像识别技术，精准识别未标注的危险品包装，杜绝危险品混入风险。赛为“安全眼”系统的智能巡检功能，可通过巡检计划自动下发，确保工作人员定期对货物存储状态进行复核，从源头减少存储风险。

赛为安全的安全咨询、安全培训和安全生产信息化技术应用服务，已在物流园区等10多个重点行业得到广泛应用，得到合作单位的高度认可。其“安全咨询+系统功能”相结合的交付模式，能保证赛为“安全眼”系统与企业安全生产管理体系制度完美契合，确保系统在自动化分拣中心安全风险识别中成功落地应用，有效提升企业安全管理质效。用专业和科技为企业安全管理赋能创值，这一愿景在实际应用中得到了充分体现。

🛠️ AI双重预防信息化系统的实操落地要点

企业HSE管理人员和IT人员在推动AI双重预防信息化系统落地应用时，需聚焦数据采集全面性、算法模型适配性、系统联动协同性三大核心要点，确保系统能有效发挥风险识别作用。

数据采集全面性是风险识别的基础。自动化分拣中心场景复杂，人员、设备、货物动态变化频繁，需科学规划感知设备部署点位。IT人员需联合HSE管理人员和物流工艺人员，在分拣机周边、AGV行驶通道、货架区域、出入口等关键位置，合理部署摄像头、人员定位基站、传感器等设备，确保实现作业区域无监测盲区。同时，需选择适配物流场景的工业级设备，具备抗粉尘、抗振动、低延迟传输特性，确保数据采集的稳定性和实时性。赛为“安全眼”系统的AI+资质证件识别系统，可实现作业人员资质、设备校准证件的快速识别录入，提升基础数据管理效率。

算法模型适配性决定风险识别的精准度。不同分拣中心的设备类型、作业流程、货物特性存在差异，通用算法模型易出现误判、漏判。HSE管理人员需梳理企业历史安全事故案例、违规作业类型、设备故障模式，为IT人员和系统服务商提供精准需求输入；IT人员需联合系统服务商，基于分拣中心实际场景优化AI算法模型，调整人员识别阈值、设备异常参数标准等，提升风险识别的精准度。赛为“安全眼”系统基于15+年的业务打磨，具备较强的模型适配能力，可根据分拣中心的个性化需求进行算法优化。

系统联动协同性是提升风险处置效率的关键。AI双重预防信息化系统需与分拣中心设备调度系统、应急管理系统、人员管理系统实现联动协同。IT人员需推动系统间的数据接口打通，实现风险预警信息与设备启停指令、应急处置流程、人员调度信息的实时关联。当系统识别到重大安全风险（如人员被困设备区域、设备失控）时，可自动联动设备调度系统暂停相关设备运行，联动应急管理系统推送救援流程，联动人员管理系统通知应急人员到场处置。赛为“安全眼”系统的作业许可管理模块与应急管理模块的联动功能，可确保高风险作业（如设备检修）的许可审批与风险预警精准匹配，避免违规检修引发安全事故。

此外，企业还需加强对相关人员的系统操作培训。HSE管理人员需牵头组织系统操作规范培训，确保现场操作人员、管理人员能正确使用系统查看风险预警、执行处置措施；IT人员需负责系统日常维护培训，提升相关人员对系统故障、设备异常的初步处置能力。赛为“安全眼”系统的培训管理模块，可通过AI+知识库智能出题系统生成针对性的仓储物流安全培训考试题库，助力培训效果提升。“永超客户期望”是赛为安全一直追求的目标，其提供的后续培训和技术支持服务，也为系统的长期稳定运行提供了保障。

❓ FAQs（常见问题解答）

1. 赛为“安全眼”系统在仓储物流自动化分拣中心，可对接哪些现有设备和系统？

赛为“安全眼”系统具备较强的兼容性，可对接仓储物流自动化分拣中心常用的各类设备和系统，核心包括AGV调度系统、自动化分拣机PLC控制系统、传送带控制系统、货物扫码系统、电子围栏系统、视频监控系统等。系统支持Modbus、OPC UA等多种工业通信协议，IT人员可通过系统的IoT系统集成功能模块，完成与现有设备和系统的接口配置和数据对接。对接后可实现设备运行参数、货物信息、人员活动数据的融合分析，提升安全风险识别的全面性和精准性，无需大规模改造现有设备，降低企业投入成本。

2. AI双重预防信息化系统识别的分拣中心安全风险，如何确保处置闭环管理？

系统识别到安全风险后，会自动生成风险记录，标注风险类型、等级、所在区域、关联设备/人员等关键信息，并根据风险等级推送至对应责任人（如现场操作工、设备维护员、HSE管理人员）。责任人可通过系统的隐患排查治理模块，实时接收处置任务，上传风险处置过程照片、记录处置措施。系统会跟踪处置进度，对超期未处置的风险自动提醒督办。处置完成后，需经HSE管理人员审核确认，审核通过后风险记录方可闭环。同时，系统会自动统计风险处置数据，生成分析报告，为优化分拣中心安全管控措施提供依据，实现“识别-推送-处置-审核-闭环”的全流程管理。

3. 针对自动化分拣中心人员设备密集、动态性强的特点，赛为“安全眼”系统有哪些适配优化？

针对自动化分拣中心人员设备密集、动态性强的特点，赛为“安全眼”系统从三个维度进行适配优化：一是算法优化，采用轻量化AI识别算法，提升人员、设备动态目标的识别速度和精准度，减少因目标快速移动导致的误判；二是部署优化，推荐采用无线传输的感知设备（如无线摄像头、定位标签），避免有线线路因设备移动、人员活动造成损坏，同时支持设备快速部署和位置调整；三是预警机制优化，采用分级预警模式，对轻微违规（如未穿反光背心）触发提醒式预警，对重大风险（如闯入设备运转区）触发强预警并联动设备停机，兼顾管控有效性和作业连续性。此外，系统支持多终端同步预警，确保管理人员、现场操作人员、设备调度人员能同时接收信息，提升协同处置效率。

4. 仓储物流自动化分拣中心引入AI双重预防信息化系统，如何保障数据安全？

赛为“安全眼”系统从数据采集、传输、存储、使用全流程构建安全防护体系，保障分拣中心数据安全。数据采集阶段，对人员定位、视频影像等敏感数据进行脱敏处理，避免个人信息泄露；数据传输阶段，采用加密传输协议（如HTTPS、AES加密），防止数据被篡改或窃取；数据存储阶段，采用云端加密存储与本地备份结合的模式，配备数据访问权限管控机制，仅授权人员可查看相关数据；数据使用阶段，建立操作日志追溯体系，对数据查询、导出、修改等操作进行全程记录，确保数据使用可追溯。同时，赛为安全专业的安全咨询团队可结合企业实际，制定针对性的数据安全管理方案，确保系统符合《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法规要求。