一、使用者痛點
生產車間是企業實現高效生產的重要場所，但它同時也是安全事故頻發的高風險區域。傳統監控系統和管理手段的侷限性，導致安全隱患無法被及時識別，事故往往事後才被發現，無法預警和阻止。以下是常見的痛點：
- 人工監控效率低，安全漏洞多
生產車間的監控場景通常覆蓋多個區域，單靠人力值守存在以下問題：
（1）長時間注視監控螢幕，容易導致疲勞，增加漏看和誤判的可能性。
（2）複雜車間環境中，隱患細節往往被忽略，例如裝置旁堆放的雜物、工人危險動作等。
（3）缺乏實時預警能力，即使發現問題也無法在第一時間發出通知，延誤處理時機。
- 隱患發現滯後，事故損失大
傳統監控系統僅能記錄事發經過，無法提前識別潛在風險。例如：
（1）機械裝置故障時，工人繼續操作可能導致裝置損壞和人員傷害。
（2）工人在高溫或有害氣體環境中長時間工作，疲勞狀態難以被發現，事故發生率高。
- 高人力成本與低安全保障
人工巡查和值守監控需要投入大量人力，特別是在夜班或特殊時段的生產中。即便投入資源，人力監控的精度和響應速度依然難以滿足車間安全的高要求。
二、客戶案例與場景故事
案例：夜班生產線上的安全隱患與事故
時間：凌晨1點，生產車間進入夜班高負荷運轉階段。
環境：大型機械裝置發出持續轟鳴聲，空氣溫度較高，工人身穿防護服操作機器，現場燈光較暗，監控畫面清晰度受限。
事件：一名操作工在機器旁整理原料時，因長時間站立疲勞加劇，突然摔倒在地。由於當時監控值班員正檢視其他區域的畫面，未能及時注意到畫面中工人的異常動作。
後果：摔倒的工人未能立刻得到救援，導致身體多處受傷，甚至影響了後續工作能力。同時，因工人倒地阻礙裝置執行，機器長時間停工，造成生產線整體停滯，給企業帶來嚴重經濟損失，單日損失超50萬元。
案例剖析：問題來源與隱患分析
問題來源：人工值守人員因多畫面切換而疏漏，導致工人危險動作未被發現。
隱患分析：工人疲勞狀態在事前未被監控或預警。
三、引入思通數科AI影片監控系統後，該場景的風險可以顯著降低：
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人體姿態識別技術在工人摔倒的瞬間檢測異常，系統立即發出聲光報警，並向管理人員手機推送通知。
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實現快速響應，及時派遣救援隊伍，有效減少了事故後果和裝置停工時間。
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系統內建疲勞狀態監測模組，在危險動作發生前對工人的狀態進行評估，提前預警，預防事故發生。
這種解決方案既提升了安全管理水平，也為企業節約了事故後的經濟與聲譽損失。
