用科技力量赋能安全用数据力量驱动管理
工业自动化设备是现代制造业的核心动力，涵盖数控机床、机器人、输送线、PLC控制系统等多元设备类型，其运行状态直接决定生产效率与作业安全。当前，设备运行面临机械磨损、电气故障、程序紊乱、操作不当等多重风险，传统依赖定期检修与人工巡检的管控模式，易陷入“过度维护浪费资源”“故障突发难应对”的困境。安全生...
传感器作为智能制造、物联网等领域的核心元件，其生产过程对环境洁净度、工艺精度有着严苛要求，而静电危害更是威胁元件质量与生产安全的“隐形杀手”。在传感器生产中，从晶圆切割、芯片键合到封装测试，各环节产生的静电极易击穿敏感电子元件，导致产品报废，更可能引发粉尘爆炸等安全事故。传统安全生产管理依赖人工监测...
轴承制造行业以磨床、车床、热处理炉、冲压机等重型设备为核心生产载体，设备运行的稳定性直接决定产品精度与生产安全。这类设备普遍具有“高转速、高负载、连续运行”特性，易因磨损、振动超标、温度异常等问题引发设备故障，不仅导致产品报废率上升，更可能引发设备卡滞、部件飞溅等安全事故。传统依赖人工巡检、定期保养...
光学仪器制造的洁净车间是核心生产载体，其环境参数（如洁净度、温湿度、微粒浓度）的稳定性直接决定光学镜片、棱镜等精密组件的加工精度与产品质量，同时粉尘、静电、气流紊乱等问题不仅影响生产，更可能引发设备故障、人员健康风险。传统依赖人工巡检的环境管控模式，存在参数监测滞后、异常响应缓慢、管控精度不足等痛点...
精密机械加工以其高精度、高复杂度的工艺特点，成为航空航天、医疗器械、高端装备等领域的核心支撑。但在生产过程中，高速运转的数控车床、精密铣床等设备，以及刀具更换、工件装夹、参数调试等高频操作，均潜藏着机械伤害、设备碰撞、热变形等安全风险。传统安全生产管理模式依赖人工巡检与经验判断，难以精准预判动态场景...
无人机制造行业的研发测试环节，涵盖原型机装配、动力系统调试、空中姿态验证、极限性能测试等多类场景，涉及锂电池、高速旋转部件、无线电信号干扰、高空坠物等多重风险源，且测试过程中无人机姿态动态变化，风险具有“突发性、瞬时性、连锁性”特点。传统依赖人工旁站监督、事后数据复盘的安全生产管理模式，难以实时捕捉...
