用科技力量赋能安全用数据力量驱动管理
在传统工厂安全管理中，“人工巡检耗时长、风险识别滞后、应急响应低效” 等问题普遍存在，导致管理成本高、效率低。AI 工厂安全管理系统通过技术赋能，从 “流程重构、资源优化、风险预判” 三个维度打破传统管理瓶颈，以下结合系统操作实践，详解提升安全管理效率的具体方式。
现有设备因品牌、出厂年代差异，常采用不同通信协议，这是协同工作的核心障碍，需通过 “统一网关 + 协议转换” 实现互联互通。首选部署工业级智能边缘网关，如华正星聚 A 系列网关，其支持 Modbus、Profibus、Profinet 等 90% 以上主流工业协议，能直接对接西门子 PLC、施耐德变...
场景调研：联合生产部、设备部、安全部排查车间高风险点，明确监测需求 —— 如机械加工车间需重点监测设备过载与人员违规操作，危化品车间需强化气体泄漏与资质核验监测。同步统计设备清单，区分智能设备（带 OPC UA 接口）、老旧设备（需加装传感器）及特种设备（如高压容器），标注关键监测参数（如振动频率、...
实现车间安全实时监测的基础，是通过 AI 系统搭建覆盖 “设备、人员、环境、物料” 的多维度数据采集网络，确保监测数据全面、精准、实时。 设备数据采集需针对车间不同类型设备制定差异化方案。对于数控车床、智能机械臂等具备工业以太网接口的智能设备，通过系统内置的 OPC UA、Profinet 等协议...
