一、用户痛点
生产车间是企业实现高效生产的重要场所，但它同时也是安全事故频发的高风险区域。传统监控系统和管理手段的局限性，导致安全隐患无法被及时识别，事故往往事后才被发现，无法预警和阻止。以下是常见的痛点：
- 人工监控效率低，安全漏洞多
生产车间的监控场景通常覆盖多个区域，单靠人力值守存在以下问题：
（1）长时间注视监控屏幕，容易导致疲劳，增加漏看和误判的可能性。
（2）复杂车间环境中，隐患细节往往被忽略，例如设备旁堆放的杂物、工人危险动作等。
（3）缺乏实时预警能力，即使发现问题也无法在第一时间发出通知，延误处理时机。
- 隐患发现滞后，事故损失大
传统监控系统仅能记录事发经过，无法提前识别潜在风险。例如：
（1）机械设备故障时，工人继续操作可能导致设备损坏和人员伤害。
（2）工人在高温或有害气体环境中长时间工作，疲劳状态难以被发现，事故发生率高。
- 高人力成本与低安全保障
人工巡查和值守监控需要投入大量人力，特别是在夜班或特殊时段的生产中。即便投入资源，人力监控的精度和响应速度依然难以满足车间安全的高要求。
二、客户案例与场景故事
案例：夜班生产线上的安全隐患与事故
时间：凌晨1点，生产车间进入夜班高负荷运转阶段。
环境：大型机械设备发出持续轰鸣声，空气温度较高，工人身穿防护服操作机器，现场灯光较暗，监控画面清晰度受限。
事件：一名操作工在机器旁整理原料时，因长时间站立疲劳加剧，突然摔倒在地。由于当时监控值班员正查看其他区域的画面，未能及时注意到画面中工人的异常动作。
后果：摔倒的工人未能立刻得到救援，导致身体多处受伤，甚至影响了后续工作能力。同时，因工人倒地阻碍设备运行，机器长时间停工，造成生产线整体停滞，给企业带来严重经济损失，单日损失超50万元。
案例剖析：问题来源与隐患分析
问题来源：人工值守人员因多画面切换而疏漏，导致工人危险动作未被发现。
隐患分析：工人疲劳状态在事前未被监控或预警。
三、引入思通数科AI视频监控系统后，该场景的风险可以显著降低：
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人体姿态识别技术在工人摔倒的瞬间检测异常，系统立即发出声光报警，并向管理人员手机推送通知。
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实现快速响应，及时派遣救援队伍，有效减少了事故后果和设备停工时间。
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系统内置疲劳状态监测模块，在危险动作发生前对工人的状态进行评估，提前预警，预防事故发生。
这种解决方案既提升了安全管理水平，也为企业节约了事故后的经济与声誉损失。
