用科技力量赋能安全用数据力量驱动管理
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...
物流仓储企业作为货物集散、存储的核心枢纽，日常运营涉及 “设施操作（如叉车搬运、货架存取）、货物存储（如堆垛码放、危险品管理）、人员流动（如装卸工、仓管员作业）” 等多环节，存在设施老化、操作不规范、货物堆放不合理等多重安全隐患。一旦发生安全事故（如货架坍塌、叉车碰撞、货物自燃），不仅会造成货物损毁...
制造业工厂作为实体经济的核心载体，生产流程涉及大量机械设备（机床、传送带、工业机器人等）、人机协同作业及物料转运，传统安全管理常面临 “设备故障难预判、员工操作不规范、风险处置不及时” 等痛点 —— 比如机床刀具磨损未及时发现导致工件报废甚至设备损坏，操作工因未掌握应急技能在设备异常时慌乱处置，这些...
电力系统的稳定运行是社会经济运转的核心支撑，而发、输、配三个环节环环相扣，任一环节的风险失控都可能引发供电中断、设备损坏甚至大面积停电事故。电力行业企业需通过“分环节精准识别+全链条协同防控”的安全生产风险管理模式，将风险管控贯穿发电、输电、配电全流程，从根源上保障电力系统稳定运行⚡。
化工企业生产过程中，涉及高温、高压、易燃易爆、有毒有害等危险工况，工艺复杂、设备繁多、操作要求高，任何一个环节的疏漏都可能引发安全事故，造成人员伤亡、财产损失和环境破坏。传统安全管理模式多依赖 “事后整改”，难以提前识别风险、实时管控隐患。而推进企业安全生产风险管理，通过工艺风险分级精准识别高危环节...
