在制造业一线，安全从来不是一句口号。某中部地区中型机械加工厂曾因连续三年发生轻伤以上事故，被当地应急管理部门列为重点监管对象。员工操作不规范、隐患上报流程冗长、整改闭环难追踪，成为压在管理层心头的三座大山。更棘手的是，80%的安全问题源于‘看得见却管不住’——巡检记录靠纸质填报，整改责任推诿扯皮，数据无法实时汇总分析。这种‘人盯人’的传统管理模式，在产能提升与人员流动加剧的背景下，早已不堪重负。
破局起点：搭建可视化安全管理中枢
面对困局，该企业决定引入数字化工具重构安全管理体系。他们选择搭贝低代码平台作为技术底座，核心目标是实现‘风险可感知、过程可追溯、责任可落实’。搭贝的优势在于无需专业开发团队即可快速定制应用，尤其适合中小制造企业快速响应业务变化的需求。项目启动仅用两周时间，便完成了基础模块部署。
第一步：构建全员参与的隐患上报通道
- 📝 配置移动端表单入口 —— 利用搭贝的表单设计器，创建包含“隐患类型、现场照片、定位信息、紧急程度”等字段的上报模板，并生成二维码张贴于车间各区域。一线员工通过手机扫码即可提交，无需登录复杂系统。
- ✅ 设置自动分派规则 —— 根据上报内容中的“所属车间”和“隐患类别”，系统自动将任务推送至对应责任人企业微信或钉钉账号，确保4小时内响应。
- 🔧 建立整改闭环机制 —— 责任人需上传整改措施前后对比图及说明，经班组长线上确认后方可关闭工单，杜绝‘口头整改’现象。
这一流程上线首月，隐患上报量从平均每月17条跃升至213条，其中超过60%为设备防护缺失、线路裸露等高风险项。关键在于降低了报告门槛——过去需要填写三联单并逐级签字，现在只需30秒完成上报。
常见问题一：员工不愿主动上报怎么办？
初期推广时确实遇到抵触情绪，部分员工担心上报问题会被视为‘挑刺’或影响班组考核。为此，企业管理层采取两项措施：一是设立“安全贡献积分”，每有效上报一条隐患奖励50元话费或等值礼品，积分可兑换休假；二是明确承诺‘上报不追责、整改才问责’，重点表扬积极发现重大风险的个人。
同时，在搭贝后台配置了匿名上报选项，保护举报者隐私。三个月后，主动上报率稳定在92%以上，形成了良性循环。该做法后来被纳入企业《安全生产激励办法》正式条款。
常见问题二：跨部门协作效率低下如何破解？
当涉及电气、设备、生产多个部门协同处理时，传统方式依赖会议协调，平均耗时5.8天。现通过搭贝平台设置多级审批流：例如高压配电柜检修任务，系统会依次通知电工班长→设备主管→生产调度→安环科负责人，各环节限时处理，超时自动升级提醒上级领导。
此外，平台内置的甘特图功能让管理层能直观查看所有待办任务进度。某次空压机房改造项目，原计划7天工期因多方配合不力拖延至12天，新系统上线后同类项目平均周期缩短至5.2天，协同效率提升近40%。
深度应用：打造智能预警驾驶舱
在基础功能跑通后，企业进一步利用搭贝的数据看板能力，构建“安全态势驾驶舱”。通过对接MES系统和IoT传感器数据，实现实时监测关键指标：
| 监控维度 | 数据来源 | 预警阈值 | 响应机制 |
|---|---|---|---|
| 特种作业持证上岗率 | HR系统+人脸识别闸机 | <100% | 立即锁定门禁权限 |
| 可燃气体浓度 | 红外探测器联网数据 | >15%LEL | 声光报警+自动排风启动 |
| 高空作业未系安全带 | AI视频分析算法 | 检测到行为 | 现场广播警告+记录违章 |
这套系统在2025年夏季高温期间发挥了关键作用。7月中旬，铸造车间温度监测点连续3小时超过38℃，系统自动生成防暑降温专项检查任务，并推送至后勤保障组。当天即加装两台工业风扇并调整作业时段，避免了中暑事件发生。
效果验证：用数据说话的安全提升
实施数字化安全管理六个月后，企业接受了第三方安全评估机构的全面审计。结果显示：
- 工伤事故发生率同比下降76%
- 隐患平均整改周期由11.3天压缩至2.1天
- 年度安全培训覆盖率达成100%，且考试通过率提升至94.5%
- 政府监管部门突击检查合格率首次达到满分
尤为值得一提的是，在2025年国庆节前的安全大排查中，系统提前72小时识别出一台行车钢丝绳磨损超标的风险，及时停用更换，成功规避了一起可能的起重伤害事故。这标志着安全管理从事后处置真正转向事前预防。
扩展实践：小型危化品仓库的智能管控方案
受此案例启发，同集团旗下的精细化工子公司也将该模式复制应用于其小型危化品仓库管理。该仓库面积约300㎡，存储甲类化学品约8吨，属于重点防火单位。
他们基于搭贝平台开发了“五双管理制度”数字化执行模块：双人收发、双人记账、双锁保管、双人运输、双视频监控。每次出入库操作必须两人同时刷脸认证，系统自动比对授权名单并录制操作全程。库存台账实时同步至区应急管理局监管平台，实现政企数据互通。
未来展望：向预测性安全迈进
当前阶段仍以‘响应式管理’为主，下一步计划引入机器学习模型，分析历史事故数据、气象条件、排产计划等因素，预测高风险时段与区域。例如，在订单高峰期叠加夜班作业时，系统将自动提升巡查频率并推送疲劳作业预警。
搭贝平台开放的API接口支持接入Python脚本，便于集成简易预测算法。虽然完全智能化尚需时日，但这条路径已清晰可见——从‘人防’到‘技防’，再到‘智防’，安全生产正在经历深刻变革。
