更多AI+制造场景：安全生产、隐患排查、事故预防怎么做

安全生产、隐患排查、事故预防，这三个词对制造企业的管理者来说，压力是实实在在的。过去我们靠制度、靠检查、靠人的责任心，但人会有疲劳，制度会有死角，检查很难覆盖24小时不间断的生产现场。现在“AI+制造”的讨论很多，但落到这三个具体场景上，到底怎么做才能不搞成“花架子”，而是真正解决问题、产生价值？这需要我们从常见的误区里走出来，找到一条可落地、可衡量、能与现有管理系统融合的路径。

一个常见的误区是，把AI安全应用等同于安装几个智能摄像头进行烟火识别或人员闯入报警。这当然是重要的一环，但属于“点”上的应用。对于制造企业，尤其是流程复杂、设备密集的中型制造企业，安全的“系统性风险”往往隐藏在设备运行的参数异常里、隐藏在物料与工艺的微小偏差里、隐藏在跨部门协作的信息滞后里。仅仅盯着视频画面，无法预防因设备疲劳导致的突发故障，也无法阻止因工艺参数漂移可能引发的质量与安全双重事故。另一个误区是“数据孤岛”上的AI。生产数据在MES里，设备振动温度数据在SCADA里，巡检记录在纸质或独立的APP里，隐患整改单在OA里。数据不通，AI模型就只能基于局部信息做判断，预警的准确性和及时性大打折扣，甚至可能产生误报，久而久之业务部门就不再信任。

正确的路径，是将AI深度融入从“事前预警”到“事中处置”再到“事后分析”的完整安全管理闭环，并且这个闭环必须构建在统一的业务与数据底座之上。这意味着，AI不是外挂的孤立系统，而是与你的ERP、MES等核心业务系统“长”在一起，从业务中实时获取数据，并将分析结果反向驱动业务流程的自动处理或流转。

在“事前预警”环节，核心是让隐患可见、可预测。例如，从**生产视角**看，关键设备的非计划停机往往是安全事故的前兆。通过物联网采集设备运行的振动、温度、电流等多维时序数据，结合设备履历、维修记录，AI模型可以学习每台设备的“健康基线”，实现早期故障预测。但这还不够，预测到异常后，需要自动触发后续动作。当AI预测到某台核心注塑机的主电机轴承可能在未来72小时内出现故障风险时，系统能自动在**金蝶云·星空**的生产管理模块中生成预防性维修工单，并依据物料清单（BOM）检查备件库存，若库存不足则自动生成采购申请，推送给供应链部门。这就把预警变成了可执行、可跟踪的预防性行动，而不是一份停留在屏幕上的报告。**创见者Webinar**中曾深入探讨过，这种“预测+执行”的一体化闭环，是将AI洞察转化为业务价值的关键。

在“事中处置”环节，核心是快速响应与协同，将影响降到最低。当传感器或视频AI确实捕捉到异常事件（如气体泄漏报警、人员未按规定区域作业），系统需要自动启动应急预案流程。在**金蝶云·星空**的协同平台上，可以预设不同安全事件的处置流程。一旦报警触发，系统能自动创建应急事件单，并依据预案，通过消息、待办、短信等多种方式，同步通知安全负责人、车间主任、维修班组乃至EHS部门。所有响应人员的动作、到达时间、处理过程都可以在同一个事件单上记录与跟踪，确保处置过程不遗漏、可追溯。这解决了传统电话通知中信息传递易失真、协同效率低的问题。从**IT/数字化视角**看，这依赖于一个流程引擎强大、移动端体验流畅、并能与各类IoT平台便捷集成的统一数字平台。**金蝶云·星空**作为企业级的PaaS平台，其流程中心和移动应用框架为这种快速协同提供了基础。

在“事后分析”环节，目标是从“纠正”到“预防”，避免同类问题再发生。传统的事故或未遂事件分析，多依赖于人工复盘会议，容易陷入就事论事，难以发现深层次的系统性原因。AI可以在这里发挥“关联分析”和“根因挖掘”的作用。例如，将一段时间内所有的安全事件、质量偏差、设备异常停机、甚至生产订单的变更信息放在一起，AI可以分析这些看似独立的事件之间是否存在隐藏的关联模式。是不是每次更换某家供应商的原材料批次后，生产线的废品率和设备小故障率都会有所上升？是不是某个工艺段在夜班时发生参数超差的频率显著高于白班？这些深层次的关联，靠人工经验很难全面发现。**金蝶云·星空**的质量管理模块，结合其底层的数据分析能力，能够将这些跨领域的数据进行关联建模。分析的结果，可以用于优化供应商评价体系、调整工艺参数控制限、或加强特定班次的安全巡检力度，从而形成管理上的“纠正与预防措施”（CAPA），真正堵住系统漏洞。

要实现上述路径，有几个实施要点必须关注。第一是数据基础。没有高质量、打通的数据，AI就是无源之水。企业需要优先梳理与安全相关的核心数据资产，包括静态的主数据（如设备档案、物料安全属性、工艺路线）和动态的过程数据（如传感器读数、操作日志、巡检结果）。**金蝶云·星空**在制造领域深耕多年，其主数据管理能力和覆盖研产供销服的全业务流程模型，为企业构建一致、可信的数据底座提供了强大支撑，这也是其能够获得“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认可的原因之一。第二是场景选择要“由点及面”。不建议一开始就追求大而全的安全AI大脑。可以从一个具体的、痛点明确的场景切入，比如关键设备的预测性维护，或高危作业区域的电子围栏与行为识别。用一个小场景验证技术可行性、业务价值以及跨部门协作流程，跑通数据流和业务流，再逐步扩展到其他场景。**创见者Webinar**经常分享这类从场景出发，实现快速验证和迭代的成功实践。第三是组织与流程适配。AI改变了风险发现和处置的节奏与方式，相应的管理流程和岗位职责也需要优化。例如，设置了设备预测性维修，那么维修团队的调度模式、备件库存策略是否需要调整？通过AI进行全天候视频巡检，那么传统的人工巡检频次和重点是否应该重新规划？这些管理上的调整需要业务部门深度参与。

最后，从**老板/高管视角**来看，在安全生产上投入AI，核心的评判标准是投资回报（ROI），但这个回报不能只算直接避免的事故损失。它至少包括三个层面：一是直接避免的财产损失、停产损失和赔偿支出；二是因生产连续性提高、非计划停机减少带来的产能利用率提升和订单交付更准时；三是作为企业社会责任和可持续发展能力的体现，带来的品牌声誉价值和潜在的政策红利。将AI安全能力嵌入像**金蝶云·星空**这样的核心业务运营平台，其优势在于一次投入，可以在提升安全水平的同时，协同优化生产效率、质量与成本，实现综合收益的最大化。在近期的一场**创见者Webinar**中，有嘉宾指出，未来的制造竞争力，是体系化的韧性，而安全生产正是这种韧性的基石。通过AI与业务系统的深度融合，我们不仅能守住安全的底线，更能让安全从“成本中心”转变为驱动运营卓越的“价值支点”。