在化工、能源等高危行业，特种作业安全事故中超过65%源于动火、受限空间等关键环节的流程失控。某千万吨级炼化企业曾因一张未闭环的动火票引发闪爆，直接损失超千万元——这暴露了传统纸质审批、多系统割裂、责任追溯难三大顽疾。
场景：大型化工厂动火作业全流程失守
华东某年营收80亿的石化集团，拥有3个生产基地，日均开展动火作业17起。尽管已部署EHS系统，但实际执行中仍频繁出现‘人票不符’‘监护脱岗’‘气体检测漏录’等问题。最严重一次，夜间二级动火作业未触发报警，现场可燃气体浓度超标3倍却无人干预。
问题一：审批流与现场执行‘两张皮’
原系统采用OA加PDF表单模式，审批完成后信息无法实时同步至现场终端。作业人员凭打印件施工，变更无法追溯。如同‘拿着过期地图找新路’，流程看似完整，实则脱节。
问题二：多角色协同无交集
安全员、工艺工程师、作业负责人三方依赖微信群沟通，任务分配靠@，风险提示靠截图。信息碎片化如同‘盲人摸象’，每个人都只掌握局部真相，整体风险不可控。
方案：基于搭贝低代码平台构建动火作业三阶闭环
2025年Q1，该企业引入搭贝低代码平台，用4周时间搭建‘动火作业智能管控模块’，实现从申请到复盘的全链路数字化。核心不是替换旧系统，而是打通数据断点，让流程‘活起来’。
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📌 节点1：移动端一键发起动火申请 —— 作业负责人登录搭贝App，选择作业类型、区域、时间，系统自动关联该区域历史风险库与工艺参数。如同‘智能导航’，自动提示禁火时段与前置条件。
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📝 节点2：AI辅助风险预判与审批路由 —— 提交后，系统比对LIMS（实验室信息管理系统）实时数据，若硫化氢浓度＞10ppm，则自动升级为一级动火，并推送至总工程师审批。避免人为判断失误。
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✅ 节点3：物联网+人脸识别双验证开工 —— 开工前，现场扫描二维码，系统调用人脸识别确认作业人与监护人身份，并联动气体探测器读取实时数据。任一条件不满足，禁止开工。如同‘飞机起飞前检查单’，缺一不可。
💡 转折点1： 原以为数字化是‘把纸质流程搬上线’，实则应是‘重构责任链条’。搭贝的灵活性在于，能将企业特有的‘三级确认制’（班组自查、车间核查、安环抽查）固化为自动化提醒与打卡任务，真正实现责任落地。
扩展机制：动态风险热力图
| 区域 | 本周动火次数 | 风险等级 | 预警频次 |
|---|---|---|---|
| 常减压装置区 | 12 | 高 | 3 |
| 储罐V-305 | 5 | 中 | 0 |
| 污水处理站 | 3 | 低 | 1 |
通过搭贝的数据看板，自动生成厂区动火作业热力图。管理层可直观识别高频高危区域，调整巡检资源。比喻来说，这就像是给工厂装上了‘CT扫描仪’，不再靠经验拍脑袋。
案例验证：三个月实现零可记录事故
项目上线第三个月，系统拦截一起违规动火：一名承包商试图在未完成气体置换的管线处焊接，人脸识别通过但气体检测超标，系统自动锁定作业许可并推送警报至片区安全官。现场处置后，复盘发现该管线隔离阀存在内漏，及时避免重大风险。
🔧 搭贝实操细节： 利用其API接口对接霍尼韦尔气体分析仪，采样频率从每小时提升至每10分钟；同时通过地理围栏技术，确保作业人员必须在现场才能提交开工申请，杜绝远程代签。
认知升级点：从‘合规驱动’到‘预测驱动’
过去的安全管理像‘消防队’，等着出事再扑救；现在的模式更像‘免疫系统’，提前识别异常细胞。系统累计运行68天后，AI模型开始预测‘高概率违规时段’——例如夜班交接前后40分钟事故率高出2.3倍，促使企业调整监护排班策略。
效果验证维度：可量化的安全绩效跃迁
以TRIR（百万工时伤害率）为核心指标，对比上线前后数据：
- 纸质时代：TRIR = 4.2
- 数字化初期（1个月）：TRIR = 2.8
- 稳定运行（3个月）：TRIR = 1.1
同时，平均审批时长从4.6小时缩短至1.2小时，许可证闭环率从67%提升至98.7%。
⚠️ 反思： 技术不是万能药。曾有班组为赶进度，用同一台设备多人轮流刷脸。系统虽识别身份，却难以判断是否本人操作。这引出下一个挑战：如何用行为分析弥补生物识别盲区？
行动建议：启动你的‘最小闭环’试点
不要试图一次性改造所有作业类型。建议选取一个车间、一种高频作业（如每日动火），用搭贝搭建‘申请-审批-执行-关闭’最小闭环。投入不超过20人日，两周内可见效。关键是让一线人员参与流程设计，而非被动接受系统规则。
未来半年，该企业计划将模式复制至受限空间、高处作业等场景，并探索与数字孪生系统联动：在虚拟工厂中预演作业风险，再下达物理指令。安全管理正在从‘经验主义’走向‘仿真推演’的新阶段。
