用科技力量赋能安全用数据力量驱动管理
高端装备制造行业涵盖航空航天装备、轨道交通装备、精密数控机床等领域，生产过程具有作业场景复杂、设备精度要求高、人员操作风险点多等特点。作业人员在设备安装调试、零部件装配、重型设备操作等环节，若存在违规操作、防护装备佩戴不规范、进入危险区域等行为，易引发设备损坏、人员伤亡等安全事故。传统安全管理模式依...
轨道交通作为城市公共交通的骨干，具有线路长、站点多、客流密集、设备复杂等特点，其安全运行直接关系到千万乘客的生命财产安全与城市交通秩序。传统轨道交通安全管理依赖人工巡检、固定监控录像回放及设备定期维护，存在隐患发现滞后（如轨道裂纹难以及时察觉）、客流管控被动（如突发大客流易引发拥挤踩踏风险）、设备故...
在物流仓储场景中，货物存储涉及多品类、多批次、多环境的复杂管理 —— 从生鲜食品的低温存储到电子产品的防潮防护，从重型货物的堆叠码放到底层货物的承重承压，任何一个环节的安全风险若未及时识别与管控，都可能导致货物损坏、霉变、坍塌等事故，造成直接经济损失（据中国物流与采购联合会数据，2024 年我国物流...
在新能源产业快速发展的背景下，企业业务覆盖光伏、风电、储能等多个领域，生产环节涉及高压设备、易燃易爆材料、复杂电路系统等，安全管理难度显著增加。传统安全管理模式多依赖各部门独立运作，数据存储分散在不同系统或纸质档案中，导致安全信息流通不畅、协同响应滞后，难以应对跨区域、跨环节的安全风险。AI 安全管...
在大型工业园区中，生产装置密集、物料存储量大、作业流程复杂，安全管理始终是保障园区稳定运行的核心。传统安全管理模式依赖人工巡检、纸质记录与经验判断，存在隐患识别不及时、风险预警滞后、管理流程碎片化等问题，难以应对园区规模化、精细化的安全管理需求。随着智能传感技术与人工智能（AI）的深度融合，AI 安...
智能制造场景下 AI 安全管理信息化系统：以大数据分析筑牢全链条安全责任追溯体系🏭 在智能制造场景中，生产线的高度自动化、设备的密集化运行、人员与机械的协同作业，使得安全管理面临全新挑战 —— 从智能机床的异常运转到机器人的协同操作偏差，从物料运输的路径违规到车间环境的风险超标，任何一个环节的安...
