用科技力量赋能安全用数据力量驱动管理
在半导体芯片生产过程中，人员操作行为直接影响生产安全与产品质量，例如光刻环节的参数设置偏差、晶圆搬运时的防护不当，都可能引发设备故障或产品缺陷。但当前传统管理模式下，操作行为的责任追溯与绩效评估存在明显短板，难以满足行业高精度、高安全要求。
AI 双预控平台需构建 “设备数据 + 环境数据 + 操作数据 + 历史数据” 的多维度采集网络，为阈值动态调整提供全面依据。设备维度通过传感器实时采集运行参数（如温度、压力、振动频率、电压电流）、维护记录（如保养周期、维修次数）、老化程度（如使用年限、核心部件损耗率）；环境维度采集温湿度、光照强度...
在企业安全管理体系中，AI 双预控平台（风险分级管控与隐患排查治理平台）并非孤立存在，其产生的安全数据（如风险评估结果、隐患整改记录、设备安全状态数据）需与企业其他管理系统（如生产管理系统、设备管理系统、人力资源系统、应急管理系统等）实现数据互通与实时同步，才能打破 “数据孤岛”，形成全流程、一体化...
半导体芯片生产流程复杂精密，涵盖晶圆制造、光刻、蚀刻、封装测试等多个环节，每个环节对环境、设备、工艺参数的要求极高，传统管理模式下，风险识别与隐患跟踪面临诸多独特挑战。
AI 双预控平台需搭建覆盖 “移动端 + PC 端 + 物联网终端” 的多端上报入口，满足不同场景下的上报需求。移动端通过 APP 或小程序提供轻量化上报功能，一线作业人员发现隐患后，可直接拍摄现场照片 / 视频（系统自动添加水印，包含拍摄时间、地理位置、上报人信息），选择隐患类型（如设备故障、操作...
冶金行业的高温作业场景（如高炉炼铁、转炉炼钢、热轧轧制、烧结焙烧等）具有环境温度高、热辐射强、设备长期处于高温负荷状态等特点，易引发人员中暑、设备过热损坏、物料自燃等安全风险，且隐患演化速度快、隐蔽性强，传统的人工监测与隐患管理方式难以实时捕捉风险变化、精准跟踪整改过程。AI 双预控平台凭借其多维度...
