机械加工行业依托安全信息化智能化平台，打造车间安全管理的信息化智能监测

在机械加工行业产能升级、工艺迭代的当下，车间作为车床、铣床、磨床、冲压设备等核心设备作业的核心载体，其安全管理直接关系企业生产经营秩序、员工人身安全及行业合规发展。机械加工车间具有设备密集、作业强度大、风险点集中且显性化的行业特性，从金属切削、冲压、磨削，到物料装卸、设备运维、特种作业，全车间各工序均潜藏着设备故障、物体打击、机械伤害、火灾触电、粉尘超标等安全风险，传统车间安全管控模式依赖人工巡检、定点监测、纸质记录，不仅无法实现车间安全风险的全方位覆盖监测，更难以应对设备高速运行下风险的突发性、瞬时性，极易因监测滞后、管控疏漏引发安全事故，影响生产连续性。安全信息化智能化平台（以下简称“智能安全平台”）的深度应用，核心是通过安全信息化建设，打通机械加工车间安全监测、预警、管控、追溯全流程的数据壁垒，构建“全场景监测、信息化联动、智能化预警、精准化管控”的智能监测体系，破解传统车间安全管控中“监测不全、预警不及时、管控不精准、责任不明确”的核心痛点，推动机械加工车间安全管理从“被动应对”向“主动监测”、从“人工管控”向“智能监测”、从“粗放防控”向“精准防控”转型。本文将立足解题视角，详细拆解机械加工行业依托智能安全平台，打造车间安全管理信息化智能监测的核心路径、实操要点，结合行业特性优化落地方法，同时搭配精品FAQs，精准解答行业核心疑问，确保内容易懂、新颖，贴合机械加工企业车间安全管理的实际需求。

🏗️ 锚定核心目标：明确车间安全信息化智能监测的核心导向

机械加工行业依托智能安全平台打造车间安全管理信息化智能监测，核心目标并非单纯实现“管理线上化、记录数字化”，而是立足机械加工车间设备密集、工序复杂、风险集中的核心特性，通过平台的信息化智能化升级，实现“风险可监测、隐患可预警、管控可精准、全程可追溯”，最终破解传统车间安全管控中“看不见、测不准、反应慢、管不彻底”的核心痛点。与传统的车间安全管理软件侧重“后台数据录入、事后统计分析”不同，适配机械加工车间的智能安全平台，更注重“全场景监测、智能化联动、精准化管控”，深度贴合机械加工车间设备高速运行、作业流程连贯、高风险环节集中的安全管理特点，实现从“被动处置事故”到“主动监测风险”、从“定点人工监测”到“全车间智能监测”、从“低效管控隐患”到“精准智能管控”的三重转型。

结合机械加工车间安全管理的共性特点，信息化智能监测的核心范围应全面覆盖“设备运行、生产作业、物料管理、作业人员、环境参数、特种作业、消防设施、用电安全”八大核心维度，聚焦车间核心区域（金属切削区、冲压作业区、磨削区、物料存储区、设备运维区等），无需过度延伸车间外无关区域，重点聚焦高风险设备、高风险工序和显性化风险点，确保车间每一台核心加工设备、每一项高风险作业、每一个关键区域都能实现精准监测、有效管控；信息化智能监测的核心聚焦“监测全面化、数据信息化、预警智能化、管控精准化、责任明确化”，无需追求复杂的技术架构，重点实现“设备能监测、风险能识别、预警能精准、管控能到位、流程能落地、责任能追溯”。需要明确的是，这一体系的落地，离不开车间基础安全管理体系的支撑，但核心是将体系要求转化为信息化监测、智能化管控的具体动作，让体系要求通过智能安全平台融入车间全流程安全管理，而非单纯强调体系本身的搭建。

相较于传统车间安全管控模式，机械加工车间安全信息化智能监测的核心优势在于“全覆盖、实时性、智能化、精准性”：全覆盖体现在打破传统定点监测、单一场景管控的局限，实现从车间入口到各作业区域、从设备运行到人员操作、从物料存储到环境状态的全场景、无死角监测；实时性体现在各类安全监测数据实时采集、实时分析、实时预警，管理人员可远程掌控车间安全动态，实现风险的动态监测与动态管控，适配设备高速运行对监测及时性的要求；智能化体现在依托大数据分析、智能识别、物联网联动技术，自动识别设备故障、违规操作、环境异常等风险，自动触发预警、联动管控，减少人工干预，提升监测与管控的精准度；精准性体现在聚焦机械加工核心风险，针对性开展设备、作业、环境等维度的精准监测，精准定位隐患位置、明确风险等级，避免无效监测，确保管控措施贴合车间实际需求，保障生产连续稳定。

🔧 搭建核心路径：实现车间安全信息化监测的关键举措

信息化监测是智能监测的基础，没有全面、精准、实时的车间全流程数据采集和信息化转化，智能化监测便无从谈起。依托智能安全平台实现机械加工车间安全信息化监测，需立足机械加工车间的工艺特性和安全管理需求，重点聚焦核心设备和高风险工序，搭建“车间全维度监测布局—多源数据采集—数据整合治理—信息化监测分析”的全流程监测路径，确保监测数据真实、精准、高效，同时兼顾车间生产效率，避免过度复杂的监测流程影响生产进度，实现“监测不干扰生产、管控不影响效率”。

第一步，精准布局监测场景，明确各维度监测重点。结合机械加工车间的核心工序和安全管理需求，重点聚焦八大核心监测维度，明确各维度的监测重点，确保监测布局贴合车间实际生产场景和安全风险特点：一是设备运行维度，针对车床、铣床、磨床、冲压机、数控机床等核心加工设备，重点监测设备运行参数、温度、振动频率、转速、刀具磨损情况、密封状态、故障预警信息等，实时掌握设备运行状态，避免因设备故障、刀具磨损、密封失效引发的机械伤害、设备损坏等安全事故；二是生产作业维度，重点监测金属切削、冲压、磨削、物料装卸等高风险工序的操作规范、工序执行标准、作业人员配合情况等，防范违规操作、工序异常引发的安全风险（如冲压工序的违规进料、切削工序的防护不到位）；三是物料管理维度，重点监测钢材、铝材等原材料、半成品、成品的存储状态、堆放高度、输送过程，以及切削油、润滑油等辅助物料的存储、使用、废弃处理情况，防范物料坍塌、辅助物料泄漏引发的安全风险；四是作业人员维度，重点监测作业人员的入场资质、安全培训情况、防护用品（安全帽、防护手套、防护眼镜等）佩戴情况、作业轨迹、违规操作行为（如违规靠近设备运转部位、未按规定停机检修）等，防范无资质作业、违规操作引发的安全风险；五是环境参数维度，重点监测车间各区域的粉尘浓度、温湿度、噪声分贝等环境参数，严格契合机械加工行业安全环保要求，重点防范粉尘超标引发的爆炸、噪声超标危害人员健康等风险；六是特种作业维度，重点监测焊接、动火、有限空间、高空作业等特种作业的人员资质、作业审批流程、现场防护措施、作业环境参数等，防范特种作业违规操作引发的安全风险；七是消防设施维度，重点监测车间消防栓、灭火器、应急喷淋、应急通道等消防设施的完好情况、摆放位置、压力值等，确保火灾发生时能够快速启用；八是用电安全维度，重点监测车间配电箱、电缆线路、用电设备的运行状态、漏电情况、接地情况等，防范电气短路、漏电引发的火灾、触电等安全风险。

第二步，优化数据采集方式，兼顾监测精准性与车间场景适配性。机械加工车间设备高速运转、粉尘浓度较高、噪声较大，环境相对复杂，数据采集方式需贴合车间场景，避免干扰生产和设备运行，摒弃传统的人工采集、纸质记录模式，采用“智能设备自动采集+专用传感器实时监测+人工辅助补充”的组合采集方式，降低人工采集的工作量，减少人为疏漏和数据失真。例如，核心加工设备的运行数据通过嵌入设备的专用传感器自动采集、实时传输，避免人工接触设备造成的干扰和安全风险；车间粉尘浓度、噪声分贝等环境参数通过分布式传感器全方位监测、动态更新数据；作业人员的操作规范和违规行为通过AI视觉监测设备（适配粉尘环境）自动识别、实时记录；物料输送过程通过红外监测设备实时监测，防范物料泄漏、坍塌；仅在监测设备出现异常、发现隐蔽性隐患时，由巡检人员穿戴合规防护用品人工补充核查、上传相关信息。同时，明确车间各类数据的采集标准和采集频率，统一数据格式，针对高风险设备、高风险工序设置高频采集，针对一般场景设置常规采集，确保数据采集精准、高效、可用。

第三步，搭建数据整合治理体系，实现监测数据贯通共享。机械加工车间的监测数据，来源于不同的工序、不同的加工设备、不同的监测终端，往往分散在不同的模块、不同的终端，存在数据碎片化、格式不统一、数据失真等问题，若无法实现整合治理，便无法实现全维度信息化监测。依托智能安全平台，搭建统一的数据整合治理平台，将八大维度的监测数据进行分类整合、清洗校验、格式统一，打破数据壁垒，实现数据互联互通；重点关联核心加工设备、高风险工序、作业人员的相关数据，实现风险的关联性监测，例如关联冲压设备运行数据与作业人员操作数据，精准监测违规操作引发的设备风险；同时，搭建安全、可靠的数据存储体系，结合机械加工企业的数据保密需求，采用云端加密存储与本地备份存储相结合的方式，确保监测数据不会丢失、泄露，同时支持数据随时调取、查询、追溯，为后续的信息化监测分析和智能化预警提供可靠的数据支撑。

第四步，开展信息化监测分析，实现风险精准识别与预判。监测数据采集、整合、治理的最终目的，是通过信息化分析，精准识别安全风险、判定风险等级、预判风险发展趋势，为智能化预警和精准化管控提供决策支撑。依托智能安全平台的监测分析模块，结合机械加工车间的风险特性，构建针对性的信息化监测分析模型，重点实现三大核心功能：一是风险精准识别，通过分析各类监测数据，精准识别各设备、各工序、各区域的安全隐患，区分风险类型（设备类、人员类、环境类、物料类等）和风险等级（一般、较大、重大），明确隐患位置、影响范围和风险危害，尤其注重识别设备故障、粉尘超标、违规操作等核心风险；二是隐患趋势预判，通过关联分析、趋势分析等方式，挖掘隐藏在数据背后的隐蔽性风险和关联性风险，例如通过分析设备运行历史数据、刀具磨损数据，预判设备潜在故障和刀具更换时间，提前开展维护保养，避免设备故障引发的安全事故；三是监测优化调整，通过分析监测数据的完整性、精准性，找出车间监测布局的薄弱环节，优化监测设备的布局和采集频率，调整监测分析模型参数，提升全维度信息化监测效能，确保监测体系能够适配车间生产工艺升级和产能调整需求，实现“车间全覆盖、监测无死角”。

🚀 升级监测效能：实现车间安全智能化监测的落地路径

信息化监测的最终目标，是实现全流程智能化监测，通过监测数据支撑，让智能安全平台自动识别风险、自动触发预警、自动联动管控、自动跟踪处置，减少人工干预，提升监测与管控效能，最大限度防范机械加工车间各类安全事故的发生，保障生产连续稳定。依托智能安全平台实现机械加工车间安全智能化监测，核心是搭建“智能化预警—精准化管控—闭环化处置—责任化追溯”的智能化监测体系，将信息化监测分析结果转化为具体的管控动作，确保风险早监测、预警早推送、管控早启动、隐患早消除，实现“监测与管控联动、预警与处置闭环”。

第一，搭建智能化预警体系，实现车间风险精准预警、及时推送。智能化预警是智能化监测的核心前提，依托智能安全平台的监测分析功能，结合机械加工车间的风险特性，搭建分级分类预警机制，根据风险等级的不同，推送不同层级的预警信息，确保预警信息精准、及时、有效，避免“误预警、漏预警”，适配设备高速运行对风险处置及时性的要求。一方面，设置科学的预警阈值和预警规则，针对不同监测维度、不同设备、不同风险点，结合机械加工行业安全标准和车间实际需求，设置合理的预警阈值，尤其是针对设备故障、粉尘超标、违规操作、电气漏电等高风险隐患，设置严格的预警阈值，当监测数据超过预警阈值时，平台自动触发预警，同时结合监测分析模型，识别风险发展趋势，实现“提前预警、分级预警、分类预警”；另一方面，优化预警推送方式，结合车间岗位职责，通过手机端APP、车间终端显示屏、声光报警器、岗位提示器等多种方式，向一线作业人员、设备管理人员、车间安全负责人、应急处置人员推送预警信息，明确预警内容、风险类型、风险等级、隐患位置、管控要求和处置时限，确保相关人员第一时间收到预警、掌握隐患情况，快速启动管控工作。例如，当监测到冲压机转速异常、刀具磨损超标时，平台立即触发一级预警，自动暂停设备运行，现场声光报警器启动、语音播报提醒人员撤离，同时向设备管理人员推送预警信息，督促其及时检修设备、更换刀具；当监测到车间粉尘浓度轻微超标时，平台触发三级预警，仅向环境管理人员推送预警信息，提醒其及时启动除尘设备。

第二，搭建精准化管控体系，实现车间风险精准管控、快速处置。精准化管控是智能化监测的核心效能，依托智能安全平台，将预警信息与车间的管控设备、加工设备、应急处置流程、岗位人员实现无缝联动，构建“区域—监测—预警—管控—处置”一体化联动机制，确保一旦触发预警，能够快速启动管控措施、联动相关资源，最大限度降低风险损失，避免风险扩大蔓延，保障生产连续性。一方面，实现平台与车间管控设备的联动，将智能安全平台与车间除尘设备、设备紧急停机装置、消防设施、应急喷淋设备、电气漏电保护装置等管控设备联动，当平台触发预警时，自动启动对应的管控设备，实现风险的初步防控和快速处置，无需人工操作，缩短管控时间。例如，当监测到车间粉尘浓度超标时，平台自动联动除尘设备，加大除尘力度，同时提醒作业人员做好防护；当监测到电气设备漏电时，平台自动联动漏电保护装置，切断电源，避免触电事故；当监测到违规操作行为时，平台自动联动设备紧急停机装置，暂停相关设备运行，制止违规操作。另一方面，实现平台与应急处置流程、岗位人员的联动，当触发预警时，平台自动生成应急处置工单，根据风险等级和隐患类型，自动分配给对应的处置责任人，明确处置流程和时限，处置责任人收到工单后，需在规定时限内完成隐患处置，同时通过平台上传处置过程和处置结果，实现“预警—管控—处置—反馈”的联动闭环，确保隐患得到快速、有效处置，减少对生产的影响。

第三，搭建闭环化管控体系，实现车间监测全程追溯、落地见效。通过车间安全信息化监测和智能化监测，将每一项隐患的监测、预警、管控、处置、复核等环节，都转化为可追溯的数据，依托智能安全平台，实现车间安全管控的闭环管控和责任精准追溯，避免“预警不处置、管控不到位、处置不彻底、责任不明确”的问题。一方面，完善隐患处置闭环流程，隐患处置完成后，处置责任人上传处置照片、处置记录、处置结果等信息，管理人员通过平台线上复核，复核通过后，隐患闭环；若未按时处置、处置不合格，平台自动提醒、督办，直至隐患彻底处置完成，同时自动记录处置全过程的数据，包括监测时间、预警信息、处置人员、管控措施、处置结果、复核情况等，确保每一项风险的处置都有迹可查。另一方面，完善车间监测复盘优化机制，定期通过平台调取车间的监测数据、预警数据、处置数据，分析各设备、各工序的风险监测效果，找出监测和管控中的薄弱环节，优化监测设备的布局和采集频率、调整预警阈值、完善联动机制，提升智能化监测水平；同时，完善责任追溯体系，通过监测数据和处置记录，将每一项安全管理工作、每一个区域、每一次隐患处置的责任，都落实到具体的岗位、具体的人员，当出现预警不及时、管控不到位、处置不彻底等问题时，可通过平台数据精准追溯到相关责任人，明确各自的责任，倒逼相关人员履行安全职责。此外，将智能监测的落实情况、隐患闭环率等数据，纳入岗位绩效考核体系，形成“数据说话、责任到人、考核到位”的管控机制，提升相关人员的安全责任意识和管控执行力度。

💡 优化落地保障：破解车间安全信息化智能监测落地的核心难题

机械加工行业依托智能安全平台打造车间安全管理信息化智能监测，并非简单的“部署设备、安装平台”，而是一个“平台适配、设备适配、人员适配、管理适配”的复杂过程，结合机械加工车间设备密集、粉尘量大、噪声高、生产节奏快的特性，在落地过程中，容易出现“平台与车间工艺不适配、监测精准度不足、联动不顺畅、人员不会用不愿用”等难题，重点做好三大保障措施，确保信息化智能监测体系顺利落地、长效运行，实现监测效能最大化。

第一，优化平台与设备适配，兼顾实用性与车间场景适配性。机械加工车间工艺复杂、环境特殊、设备多样，智能安全平台和监测管控设备的部署，不能照搬照抄其他行业的模式，需结合车间的具体工艺、设备布局、粉尘噪声环境，进行个性化适配，避免“一刀切”。重点优化两大方面：一是平台适配，优化智能安全平台的功能模块，聚焦机械加工车间的核心风险和监测需求，简化不必要的功能，强化车间全维度数据采集、智能化预警、精准化管控、闭环化处置等核心功能，同时优化平台操作界面，确保操作简洁便捷，适配车间一线作业人员和管理人员的操作习惯，避免复杂的操作流程影响使用效率；同时，预留功能拓展接口，可根据车间生产工艺升级和监测需求变化，灵活新增、调整监测模块，兼顾实用性与扩展性。二是设备适配，选用适配机械加工车间粉尘、噪声环境、符合行业安全标准的监测管控设备，例如选用防尘、防干扰的高精度传感器、适配粉尘环境的AI视觉监测设备、耐腐蚀的辅助物料监测设备，确保设备能够在车间特殊环境中稳定运行、精准监测，同时合理布局监测设备，重点在高风险设备、高风险工序、隐蔽性风险点增加监测设备数量，确保监测无死角，避免设备布局不合理导致的监测盲区。同时，避免部署过于复杂的设备和平台功能，重点聚焦核心风险的监测和管控，确保平台和设备实用、高效、适配车间生产需求。

第二，强化人员培训，破解“不会用、不愿用”的难题。信息化智能监测体系的落地，离不开人的参与，车间一线作业人员、设备管理人员、安全管理人员、基层管理人员对平台和设备的接受度、操作能力，直接影响监测效果。针对机械加工车间的岗位特点，开展分层分类培训，确保培训贴合岗位需求、贴合车间实际场景：针对一线作业人员，重点培训车间各维度风险点、监测设备的基础认知、平台的基础操作、预警信息的识别与应急处置流程，以及自身岗位的监测管控要点，采用“手把手教学、现场演示、模拟预警处置”的方式，确保每一位一线作业人员都能熟练识别预警信息、掌握基础应急处置措施，规范操作相关设备，主动配合监测工作；针对设备管理人员，重点培训监测管控设备的日常维护、故障排查、参数调试，以及平台的数据查看、分析等功能，确保设备能够稳定运行、监测数据精准，同时掌握设备故障的初步排查和处置方法；针对安全管理人员，重点培训平台的监测分析、风险预判、预警处置督办、隐患闭环管理、监测流程优化等功能，帮助其通过平台高效开展车间安全管控工作，提升监测效能；针对基层管理人员，重点培训平台的日常操作、隐患排查督办、人员管理等功能，推动智能化监测落地到每一个工序、每一个岗位。同时，建立简单的激励机制，鼓励一线作业人员主动关注监测数据、及时上报隐患，对规范操作、积极处置预警隐患的人员给予适当奖励，提高其参与积极性，避免“被动使用、敷衍了事”。

第三，健全管理机制，推动“信息化智能监测”与车间日常安全管理深度融合。智能安全平台和监测管控设备只是工具，若脱离了科学的管理机制，再好的工具也难以发挥作用。在部署平台和设备的同时，健全相关管理机制，将信息化智能监测的要求，融入机械加工车间的日常安全管理工作中，实现“平台倒逼管理规范、管理推动平台落地”。一方面，建立监测设备维护管理机制，安排专人负责监测管控设备的日常检查、校准、维护，定期排查设备故障，及时更换老化、损坏的设备，清理设备表面的粉尘，确保设备能够稳定运行、精准监测，避免因设备故障、粉尘堆积导致的监测滞后、预警失灵、管控不畅；另一方面，建立平台使用和数据管理机制，安排专人负责平台数据的审核、管理，定期核查监测数据的真实性、完整性，避免数据失真、漏报、瞒报，同时建立平台使用考核机制，将平台使用情况、监测数据质量、预警处置及时性、隐患闭环率等，纳入相关人员的绩效考核，倒逼相关人员主动使用平台、规范操作设备、及时处置隐患。同时，明确各岗位人员的监测、管控职责，确保“谁监测、谁负责，谁管控、谁负责，谁处置、谁负责，谁管理、谁负责”，形成全方位的责任体系，推动车间安全信息化智能监测体系落地见效、长效运行。

❓ 精品FAQs

1. 机械加工车间部署智能安全平台实现信息化智能监测，会影响车间生产效率吗？

不会，合理部署的智能安全平台，不仅不会影响车间生产效率，反而能提升效率、降低安全事故导致的停工风险。平台采用“智能自动监测+设备联动管控”的方式，核心监测和管控动作均由设备自动完成，无需人工干预，避免了传统人工巡检、人工管控对连续生产流程的干扰；同时，平台的监测采集流程简洁高效，可根据车间生产节奏，设置差异化的采集频率，确保监测不干扰生产、管控不影响效率。此外，平台能够提前监测设备故障、识别安全隐患，及时触发预警并联动处置，避免因设备故障、安全事故导致的车间停工停产，减少事故带来的经济损失和产能损失，从长期来看，既能提升车间安全管理水平，又能保障生产连续稳定，间接提升生产效率，完全适配机械加工车间连续生产、设备高速运行的需求。

2. 中小型机械加工企业，投入智能安全平台打造车间信息化智能监测，性价比高吗？

性价比很高，中小型机械加工企业无需投入全套平台，可按需适配、简化部署，以最低成本实现核心风险的监测与管控。中小型企业的核心安全痛点是核心加工设备故障、违规操作、粉尘超标等核心风险的监测不全面、处置不及时，可重点部署核心监测模块（数据采集、智能预警、隐患闭环）和基础监测设备，无需安装复杂的高端设备，仅通过简易智能传感器、车间终端和手机端APP，即可实现核心设备、核心工序的信息化智能监测，投入成本较低。同时，平台可减少人工巡检、人工管控的工作量，降低安全管理人员成本，避免因安全事故带来的巨额损失（罚款、停产、赔偿等），同时减少因设备故障导致的生产延误和产品质量问题，提升产品合格率，从长期来看，既能提升车间安全管理水平，又能降低管理成本和安全风险，贴合中小型机械加工企业的实际需求和资金实力，无需承担过重的投入压力。

3. 机械加工车间实现信息化智能监测后，还需要开展安全生产培训吗？

需要，二者缺一不可，安全生产培训是监测体系落地的重要补充，无法被智能平台替代。智能平台的核心作用是监测、预警和联动管控，但无法替代人员安全意识和应急处置技能的培养；机械加工车间风险集中、设备高速运行，若作业人员安全意识薄弱、不会识别预警信息、不懂应急处置流程，即使平台发出预警、启动管控，也可能因操作失误导致风险扩大，影响生产安全。同时，平台和监测设备的使用，也需要通过简单培训，确保车间一线作业人员、管理人员熟练操作，避免因操作不当、粉尘堆积导致的监测失灵、预警滞后。培训可结合平台线上模块开展，推送针对性的机械加工车间安全知识、平台操作教程和应急处置流程，灵活便捷、成本较低，既能提升人员安全素养，又能确保平台高效使用，推动信息化智能监测真正落地见效。

4. 如何确保机械加工车间信息化监测的数据精准性，避免误预警、漏预警？

确保监测数据精准、避免误预警漏预警，核心是做好“设备适配+参数优化+数据校验”三大环节。一是设备适配，选用适配机械加工车间粉尘、噪声环境、符合行业标准的高精度监测设备，重点在高风险区域选用防干扰、防尘的传感器，定期清理设备表面粉尘，确保设备采集的数据真实可靠，避免环境干扰、粉尘堆积导致的数据失真；二是参数优化，结合机械加工车间的工艺实际和安全标准，针对不同监测维度、不同加工设备、不同工序，优化预警阈值和监测分析模型参数，避免因阈值设置不合理、模型适配性不足导致的误预警、漏预警，尤其注重贴合核心加工设备的运行参数要求；三是数据校验，建立完善的数据校验机制，安排专人定期核查监测数据，对比车间实际情况与平台采集数据，同时定期校准监测设备，及时排查设备故障，剔除失真数据、补充缺失数据，确保监测数据的精准性，为智能化监测和精准化管控提供可靠支撑，避免因数据失真影响监测和处置效果，保障车间生产安全。