用科技力量赋能安全用数据力量驱动管理
在安全生产隐患排查中,人为操作的 “隐性疏忽”(如操作流程遗漏、参数设置偏差、习惯性违规细节)因具有 “隐蔽性强、偶发性高、依赖经验识别” 的特点,往往成为传统排查的盲区,而这类疏忽正是引发安全事故的重要诱因。AI 安全生产隐患排查系统可通过 “多维度行为感知、精细化数据解析、场景化模型训练”,突破...
深度风险扫描的基础是全维度、高精度采集设备运行细节数据,AI 系统需突破传统 “宏观参数监测” 局限,聚焦设备核心部件与关键运行指标。针对旋转类设备(如电机、齿轮箱),部署高频振动传感器(采样频率达 10kHz),捕捉轴承外圈剥落、齿轮啮合不良等细微振动特征,例如通过分析振动频谱中的边频带变化,识别...
要发现生产中的隐藏安全问题,需先通过 “固定 + 移动 + 便携” 多类型设备,采集传统排查难以覆盖的数据。固定设备方面,在车间设备关键部位(如车床主轴、反应釜阀门)安装微振动传感器、红外温度传感器,每秒采集 1 次数据,捕捉设备内部磨损、温度异常等隐藏故障信号;在车间天花板、立柱等高处部署 5G ...
持续的安全学习氛围是企业安全生产的 “隐形防线”,但传统安全学习常因 “形式单一、缺乏互动、动力不足” 难以持续。AI 安全生产学习平台可通过 “智能化激励、场景化内容、社群化互动、常态化渗透”,将安全学习从 “被动要求” 转化为 “主动习惯”,构建全员参与、持续迭代的安全学习生态。以下从四大核心维...
电力行业安全技能学习需聚焦高风险场景与专业操作,AI 平台首先搭建贴合行业特性的专属知识体系,按岗位细分技能模块。针对变电运维岗,核心安全技能围绕 “设备巡检安全”“高压设备操作规范”“变电站应急处置” 展开,课程涵盖 “GIS 设备漏气检测安全流程”“高压开关柜操作五防闭锁确认”“变电站全站失压应...
近日,中央党校(国家行政学院)、应急管理部、文化和旅游部、交通运输部、住房城乡建设部、水利部、市场监管总局、国家林草局联合举办全国重点涉旅企业主要负责人落实安全生产主体责任专题培训班,通过“中央党校(国家行政学院)主课堂+市县分课堂”的形式,对全国重点景区、旅行社和旅游包车客运企业“第一责任人”和7...
AI 安全生产学习平台需先建立覆盖全岗位、全场景的案例库,确保案例与安全知识精准匹配。案例来源可分为三类:一是企业内部真实案例,联合安全管理部梳理近 5-10 年的设备故障、人员违规、事故处置案例(如 “2023 年车床主轴故障导致的停工事件”“2022 年焊接车间烟尘超标整改案例”),详细记录案例...
在企业安全生产管理中,员工安全学习的 “过程不可控、成果难量化” 是常见痛点,AI 安全生产学习平台可通过 “全流程数据追踪、多维度成果评估、智能化记录分析”,精准记录员工学习进度与成果,为安全培训效果优化、员工安全能力评估提供数据支撑。以下从学习进度记录、学习成果记录、记录数据应用三个维度,详解具...
个性化学习路径的核心是 “因材施教”,AI 平台首先通过多维度数据采集构建精准用户画像,明确不同学习者的学习需求与能力差异。基础信息采集阶段,平台获取学习者的岗位类型(如设备维修员、生产操作工、安全管理员)、从业年限(新员工、老员工、管理层)、过往安全培训记录(已学课程、考核成绩)等基础数据,例如生...
AI 安全生产学习平台需先梳理企业所有岗位(如机械操作工、危化品管理员、电工、安全员、班组长等),按 “岗位大类 - 细分岗位 - 岗位职责” 三级结构搭建课程体系。以机械制造企业为例,岗位大类分为 “生产操作类”“技术管理类”“安全监督类”,生产操作类下细分 “车床操作工”“焊接操作工”“冲压操作...
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...
制造业生产线往往工序复杂、设备密集、人员流动频繁,安全管理难度较大。AI 安全生产管理平台系统凭借其智能化的数据分析、实时监控和精准预警能力,能够深度融入制造业生产线的各个环节,从风险预防、过程管控到应急响应,全方位提升生产线的安全水平,为制造业的稳定生产提供坚实保障。
企业在安全生产过程中会产生海量的安全数据,这些数据分散在各个环节和部门,如设备运行记录、人员操作日志、环境监测数据等。若不能对这些数据进行有效的整合和分析,就难以充分发挥其价值,无法为安全生产管理提供有力支持。而部署 AI 安全生产管理平台系统,能实现安全数据的集中分析,让数据成为推动安全生产的重要...
在当今数字化时代,AI 技术正以前所未有的速度渗透到各行各业,安全生产领域也不例外。对于一线作业人员而言,快速且有效地掌握安全操作要点至关重要,尤其是在涉及车辆驾驶的工作场景中,如物流运输、工程施工车辆驾驶等。将 AI 技术应用于安全生产培训,特别是融入防御性驾驶等理念,能极大提升培训效果,帮助一线...
在多环节协作的生产作业中,人为疏忽往往是引发安全事故的重要因素。由于涉及多个环节和众多人员,任何一个细微的疏忽都可能像多米诺骨牌一样,引发一连串的安全问题。而 AI 安全生产管理凭借其智能化、精准化的特点,能够从多个维度介入多环节协作过程,有效减少人为疏忽带来的风险,为生产安全保驾护航。 流程节点...
智能生成定制化检查清单 AI 安全生产信息管理系统可基于制造业车间的生产场景、设备类型、历史风险数据,自动生成针对性检查清单。例如,针对机械加工车间的月度安全检查,系统结合过往 3 个月该车间高频隐患(如机床防护栏缺失、切削液泄漏)、当前设备运行状态(如某台车床近期振动值偏高),自动在清单中突出 ...