用科技力量赋能安全用数据力量驱动管理
企业生产规模的变化（如从小型作坊发展为中型工厂、从单厂区扩张为多厂区集团、或因业务调整缩减产能）会直接导致安全管理场景、风险点数量、数据体量发生显著变化。AI 安全生产风险管理平台需具备 “弹性伸缩、模块可调、数据兼容” 的核心能力，才能随企业规模动态适配，避免出现 “规模小时平台冗余浪费、规模大时...
高质量风险分析报告的前提是完备且准确的数据，企业需在生成报告前做好数据梳理与核验工作。首先，明确报告分析周期与范围，是月度、季度全厂区风险分析，还是特定车间、特定设备的专项分析，据此确定需采集的数据维度。若为季度全厂区分析，需整合全周期内设备运行数据（振动、温度、故障记录）、环境监测数据（气体浓度、...
制造业企业需先组建由安全管理部、生产部、设备部、信息技术部人员组成的专项小组，开展全厂区安全现状调研。通过现场走访（覆盖冲压车间、危化品仓库、焊接工位等所有区域）、员工访谈（一线操作工、设备维修工、班组长等）、历史数据梳理（近 3 年设备故障记录、事故报告、隐患整改清单），全面排查安全痛点：例如机械...
在传统安全生产风险管理中，“风险识别依赖人工经验、评估缺乏数据支撑、预警滞后且误报率高” 等问题，导致风险管控难以精准落地，易出现 “漏管”“错管” 现象。AI 安全生产风险管理平台依托大数据分析、机器学习、智能感知等技术，从 “风险识别、评估、预警、处置、复盘” 全流程赋能，显著提升风险管控的精准...
企业需先通过 AI 平台完成全维度安全数据的归集与规范，为风险评估提供数据支撑。一方面，平台自动对接生产设备、环境传感器、人员定位系统等终端，实时采集设备运行参数（如电机转速、轴承温度、绝缘电阻）、环境数据（如车间粉尘浓度、VOCs 含量、温湿度）、人员操作记录（如作业时长、违规操作次数、资质证书有...
