用科技力量赋能安全用数据力量驱动管理
建筑施工现场岗位繁杂（如作业人员、安全员、维保员、管理人员等），安全职责差异显著，传统任务分配易出现 “责任不清、推送错位、监督缺失” 等问题。AI 双重预防体系 APP 依托 “岗位画像 - 智能匹配 - 动态监督” 技术架构，构建 “任务精准推送、过程实时掌控、结果量化考核” 的全链条管理体系，...
在电力系统运维中，输电线路作为电力传输的核心通道，其安全稳定运行直接关系到电网供电可靠性。输电线路具有 “覆盖范围广、地形复杂、环境多变” 的特点 —— 跨越山地、河流、农田等多种地形，长期暴露在雷击、覆冰、树障、外力破坏（如施工机械碰撞）等风险环境中。传统输电线路巡检依赖人工现场排查，存在风险识别...
在有色金属冶炼企业的双重预防体系落地中，一线人员（如巡检工、车间操作工）作为隐患发现的 “第一责任人”，其采集的隐患信息能否快速传递至 PC 端管理平台，直接影响风险管控效率。依托 AI 双重预防体系 APP 构建 “移动端轻量化采集 + PC 端专业化管理” 的联动机制，可打破 “纸质记录 - 人...
在建筑施工领域，风险分级管控与隐患排查治理的 “双重预防” 是保障现场安全的核心机制。针对传统人工上报效率低、整改跟踪不闭环、标准不统一等痛点，AI 双重预防体系 APP 以施工人员为核心用户，通过 AI 赋能的标准化流程与便捷化功能，将风险上报、隐患处置、进度跟踪全环节数字化，实现从 “被动应对”...
在《怎样运用 AI 安全生产双重预防控制系统搭建安全生产应急处置与隐患治理衔接流程》基础上，结合企业实际应用场景，进一步补充落地性强的实施步骤、场景化案例、常见问题解决方案，确保衔接流程从 “理论设计” 转化为 “实际效能”。
石油化工炼化装置的采集设备长期处于高温、高压、腐蚀性环境，易出现传感器失灵、线路故障等问题，需建立 “故障自动诊断 + 快速替换” 机制： 实时故障诊断：系统内置设备健康监测模块，对传感器、采集终端的运行状态（如供电电压、通信信号强度、数据输出频率）进行每秒 1 次的巡检，当检测到 “传感器无...
天然气输气管道作为能源输送核心基础设施，具有 “长距离、高压、易燃、环境复杂” 的特点，覆盖干线管道、场站、阀室等关键环节，传统管理模式下，风险管控与隐患处理面临诸多行业性挑战。
1. 多源风险数据实时采集：筑牢预警数据基础 📥🌐 AI 安全生产双重预防控制系统需搭建 “智能硬件 + 人工上报 + 系统联动” 的多源数据采集网络，确保风险数据全面、实时。智能硬件端整合传感器（温度、压力、振动、气体浓度传感器）、智能摄像头、无人机、巡检机器人等设备：传感器每 10-30...
石油化工行业的炼化装置（如催化裂化装置、加氢精制装置、乙烯裂解装置）是生产核心，其运行环境具有 “高温（反应釜温度可达 800℃+）、高压（管线压力最高达 15MPa）、介质高危（多为易燃易爆 / 有毒有害化学品，如原油、乙烯、硫化氢）、流程连续（单次停工损失超千万元）” 的特点，易因设备腐蚀、介质...
在通用工业场景（如化工、机械、电子、建材等）的安全管理中，合规检查与隐患整改闭环是保障生产安全、符合监管要求的核心环节，但传统管理模式下，两者普遍存在 “标准脱节、效率低下、闭环断裂” 的共性痛点，难以适配工业生产的复杂性与动态性。
AI 双重预防机制信息化管理系统需围绕安全管理全流程，设计多维度操作日志记录框架，避免记录遗漏。从操作主体维度，记录用户账号、岗位信息、身份认证方式（如人脸识别、密码登录、动态口令），明确 “谁在操作”；从操作行为维度，区分 “主动操作”（如隐患上报、风险评估、整改验收、权限调整）与 “系统触发操作...
系统内部数据：除常规的风险点、隐患数据外，新增 “设备维保数据”（如冲压机床的润滑油更换周期、模具磨损程度）、“生产工艺参数数据”（如焊接温度、冲压压力），通过 PLC 系统对接自动同步至数据库，当焊接温度连续 3 次超出安全阈值（如标准 220℃，实际 240℃）时，自动生成 “工艺参数异常风险点...
锅炉作为能源转换核心设备，广泛应用于电力、化工、冶金等领域，其运行涉及高温高压环境、燃料燃烧反应、热能传递等复杂过程，传统管理模式下，风险识别与隐患整改面临诸多行业性难题。
AI 双重预防机制信息化管理系统需围绕 “风险分级管控、隐患排查治理” 两大核心，设计全流程监控维度，避免监控盲区。风险分级管控维度聚焦 “风险识别 - 评估 - 管控 - 更新” 全环节，设置风险识别覆盖率（已识别风险点数量 / 应识别风险点总数）、风险评估准确率（评估结果与实际风险匹配的风险点占...
在电梯制造流程中，组装环节是将曳引系统、控制系统、门系统、轿厢系统等核心零部件整合为完整电梯的关键工序，直接决定电梯的安全性能与运行稳定性。电梯组装具有 “零部件多（单台电梯零部件超 1000 个）、工序复杂（涵盖机械安装、电气接线、调试检测等 20 余道工序）、精度要求高（如导轨安装垂直度偏差需≤...
在水电站大坝安全管理中，最佳实践的有效推广与跨单位、跨岗位的经验交流是提升整体安全管理水平的关键，但传统模式下，这两方面存在明显短板，难以发挥应有效用。
AI 双重预防体系信息化平台需围绕 “风险管控、隐患治理、操作合规、应急响应” 四大核心业务，设计多维度统计分析框架，避免数据统计片面化。风险管控维度聚焦 “风险分布、等级变化、管控效果”，设置风险区域分布占比（如车间 A 高风险区域占比 15%）、风险等级转化率（如黄色风险转为蓝色风险的比例）、风...
在企业安全管理中，安全管理指标（如隐患整改率、风险管控达标率、培训覆盖率）是衡量安全管理成效、发现管理漏洞的核心依据。传统的指标监控依赖人工统计，存在数据滞后、统计效率低、异常发现不及时等问题，难以满足双重预防体系下对安全管理的实时性、精准性要求。AI 双重预防体系信息化平台凭借实时数据采集、智能指...
在多源风险数据采集基础上，需通过 AI 算法优化实现数据深度融合，避免数据冲突或冗余。采用 “加权融合算法” 对不同来源的同类数据进行整合：例如设备温度数据，传感器实时采集值（权重 60%）、人工巡检记录值（权重 30%）、设备管理系统历史均值（权重 10%），AI 按权重计算融合值，若某一来源数据...
在涂料行业 AI 双重预防机制信息化系统的实际应用中，问题反馈与功能优化建议收集环节常存在 “渠道单一、流程不畅、响应滞后” 的问题，难以充分发挥用户反馈对系统优化的支撑作用。
