用科技力量赋能安全用数据力量驱动管理
不同行业的隐患识别标准往往存在表述差异,AI系统可先对各领域现行的安全规程、技术规范进行结构化拆解,将“临边防护缺失”“动火作业无监护”等模糊描述转化为可量化的特征参数。比如针对建筑施工场景,将“安全帽佩戴”明确为“头部区域存在符合特定颜色与轮廓特征的防护装备”;针对化工场景,将“气体泄漏”界定为“...
在制造业生产过程中,安全生产隐患的排查与治理始终是保障生产稳定、人员安全的核心环节。随着智能化技术的不断渗透,AI 安全生产隐患排查治理管理系统逐渐成为制造业企业提升安全管理水平的重要工具。对于制造业企业而言,如何充分发挥该系统的优势,实现隐患数据的智能分析与整改闭环加速,是当前需要重点探索的方向。...
为进一步推进全区安全生产考试点规范化建设,高标准完成既定工作目标,近日,宁夏在吴忠市召开安全生产考试点规范化建设试点工作推进会。
半导体厂特气柜存储硅烷、氨气、氯化氢等特种气体,具有剧毒、易燃、强腐蚀性特点,运行中阀门泄漏、管路堵塞、风机故障等问题会产生异常声音(如气流嘶鸣、部件摩擦异响),若未及时发现易引发中毒、爆炸等重大事故。“异常声音识别模型” 可突破人工巡检的局限性(如特气柜多位于洁净室、巡检频次有限),实现 24 小...
汽车零部件冲压车间因 “多型号模具切换、高吨位设备连续运行”,噪声呈现 “工位差异大、波动频率高” 的特性 —— 大型冲压机工位噪声可达 98-103 分贝,而周边辅助工位仅 82-85 分贝,传统 “统一轮岗周期 + 通用防护装备” 模式存在明显短板:轮岗未考虑噪声暴露累积效应,导致高噪声岗位员工...
化工行业 AI 安全生产风险管控系统需构建 “全要素感知 - 多维度识别 - 动态分级 - 智能处置 - 闭环追溯” 的专项架构,适配化工生产高风险特性。数据采集层通过部署防爆型物联网设备(如隔爆压力传感器、本安型气体探测器、红外热成像仪),实时采集反应釜温度压力、储罐液位、有毒气体浓度(如氯气、氨...
在文具生产场景中,人员风险与环境风险并非孤立存在,而是存在 “双向影响、连锁触发” 的关系 —— 例如,注塑工未按规范佩戴耐高温手套(人员风险),若同时遇到车间温度超 35℃(环境风险),会大幅提升手部烫伤概率;油墨仓库溶剂浓度超标(环境风险),若恰逢操作工违规在附近使用非防爆手机(人员风险),可能...
的核心能力,能针对乐器制造各环节的差异化风险,提供动态化、针对性的风险处置建议。其优势在于打破传统人工排查的滞后性,通过物联网设备采集粉尘浓度、设备运行参数、环境温湿度等实时数据,结合机器学习算法识别风险等级,并关联预设的处置方案库,为木材加工的粉尘防爆、金属加工的机械防护、涂饰装配的化学品管控等场...
AI 安全生产风险管控系统需构建 “数据采集 - 风险识别 - 分级判定 - 智能处置 - 闭环跟踪” 的全流程架构,适配体育用品多品类生产特性。数据采集层通过部署物联网设备(如温度传感器、压力传感器、视频监控),实时采集球类硫化温度、健身器材焊接火花、运动鞋服涂胶 VOCs 等关键数据;风险识别层...
传统安全管理依赖人工巡检与定时排查,存在 “夜间盲区、响应滞后、隐患漏判” 等短板(如油墨仓库夜间温湿度超标难发现、冲压机违规操作难实时制止)。引入 AI 安全生产风险管控系统,可通过 “感知层采集 - 算法层分析 - 应用层处置” 全链路,实现风险的动态识别、秒级预警与闭环管理,契合文具生产 “多...
新华社长沙10月9日电(记者谢奔)记者从湖南省耒阳市应急管理局获悉,10月9日凌晨2时40分许,位于耒阳市的湖南能源集团南阳矿业公司淝江煤矿发生一起窒息事故,造成3人遇难。目前,善后处置工作及事故原因调查正在进行中。
模具制造涉及数控铣削、电火花加工、热处理、装配调试等多环节,具有 “工序风险差异化、设备重型精密、物料形态多样” 的特点。与电子元件生产不同,其安全风险更集中于重型设备操作(如大型铣床的机械伤害)、高温热处理的烫伤隐患、金属切削产生的粉尘与碎屑危害,以及模具装配时的重物搬运风险。安全生产精细化管理方...
建材生产企业推行精细化管理,需先构建贴合行业特点的 “目标 - 责任 - 执行 - 监督” 框架。目标设定需聚焦行业高风险点:水泥生产侧重回转窑高温灼伤、煤粉制备系统粉尘爆炸风险管控;玻璃生产重点关注熔窑燃气泄漏、成型工序机械伤害;陶瓷生产则针对喷雾干燥塔火灾、压机操作安全,每个目标均需量化,如 “...
汽车零部件制造的安全生产精细化管理,需紧扣 “高节拍、高精度、多工序” 的行业特点 —— 比如发动机缸体加工需保证 0.02mm 级精度,冲压工序每分钟可达 15-20 次节拍,涂装车间涉及易燃易爆溶剂,这些场景对安全管理的 “精准度” 要求更高。它不同于普通机械制造,核心在于 “工序适配性”:传统...
电子元件生产涉及芯片封装、PCB 制造、元器件焊接等多环节,具有 “工序密集、设备精密、物料特殊” 的特点。与化工、机械制造不同,其安全风险既包括焊接高温引发的火灾隐患、精密设备漏电风险,也存在静电损坏元件、助焊剂挥发导致的职业健康问题。安全生产精细化管理方案能精准匹配这一特性,通过 “细化标准、精...
建筑施工企业推行精细化管理,首要任务是构建 “目标 - 责任 - 执行 - 监督” 的全链条框架。目标设定需结合项目特性细化:住宅项目侧重高处坠落、物体打击等风险管控,市政项目则重点关注深基坑、地下管线保护,每个目标均需量化指标,如 “高处作业事故发生率降至 0.1‰以下”“深基坑变形监测数据超标次...
机械制造企业的安全生产精细化管理,不是简单增加规章制度,而是围绕 “设备无故障、操作无失误、风险无遗漏” 的目标,把安全管理拆解到每个环节、每个岗位、每个动作的管理模式。它和传统安全管理的核心差异在于 “精准”—— 比如传统管理强调 “定期检查设备”,精细化管理则明确 “某台机床每周三下午由操作工李...
在电子制造业快速发展的背景下,无论是大型企业还是中小厂商,都面临着产品质量安全管控的压力。前文已从核心风险场景、AI 技术路径、典型案例展开阐述,现针对中小电子企业落地痛点、AI 与现有管理体系融合、未来技术升级方向进行补充,形成更全面的实践指南。
许多设备风险并非突然爆发,而是随时间缓慢累积,传统排查易因 “变化微小” 而忽视,AI 通过 “长期数据追踪 + 趋势分析” 精准识别这类渐进式风险。以电机轴承磨损为例,初期磨损仅导致振动频谱中出现微弱的边频带信号(振幅变化小于 0.05g),人工巡检难以察觉,而 AI 系统通过持续数月采集振动数据...
复杂作业环境(如化工车间的高温高腐蚀、矿山井下的高粉尘低光照、建筑深基坑的密闭狭窄)存在三大排查难点:一是环境干扰导致数据采集失真,如粉尘遮挡摄像头画面、电磁干扰影响传感器读数,传统人工排查与普通设备难以获取准确信息;二是隐患隐蔽性更强,如井下设备内部腐蚀、化工反应釜内壁细微裂纹,人工难以察觉且易引...