AI+ 工业安全，烟草企业在安全生产场景的最佳实践

近年来，国家将数字化转型上升为战略，推动生产方式变革。烟草行业响应号召，深化数字技术与产业融合，激活数据潜能，构建现代化经济体系。某中烟公司聚焦数字化赋能，着力加强车间安防异常行为监控，有效提升管控合规性、时效性和可追溯性。

企业实际面临问题

某中烟公司虽制定了详细的生产车间行为规范管理制度，但依赖人工巡检难以有效监管 14 种行为规范和异常行为，存在覆盖不全、执行不到位、监管疲劳、缺乏过程凭证等问题。

车间管理需确保大量安防巡检任务的时效性、合规性和可追溯性。当前 30 分钟一次的人工巡检，无法及时预防和记录众多卷包车间的 14 种安防异常，导致响应滞后、流程失管，影响生产质量。

传统人工记录方式易出现遗漏、错误、数据不全和工作量大等问题，无法准确记录异常时间、原因，数据归档与溯源困难，也缺乏客观数据支撑卷包车间定期的安防绩效考核。

针对上述安防监管痛点，北京中烟创新科技有限公司（简称：中烟创新）的“卷包车间机台作业区域安全生产智能视觉安监方案”，正是解决这些问题的最佳实践。

本方案核心建设目标明确：构建一套基于计算机视觉的智能分析平台，并实现 14 种针对人、机、物的日常生产安防异常行为模型的开发与部署。将聚焦于卷包车间机台作业区域，旨在通过智能化手段彻底变革传统安防监管模式，实现对关键安全风险的精准识别、实时预警与高效管理。

为实现上述目标，深度梳理卷烟厂安防异常行为监管的真实需求，涵盖多维度细致分析。

• 视频图像处理： 明确图像质量、覆盖范围、实时性等要求。

• 模型开发与管理： 确定模型类型、精度指标、更新迭代机制。

• 特征数据保存： 规范异常事件特征数据的存储格式、时长、检索方式。

• 平台功能实现： 定义平台所需的具体功能模块。

• 行为规范定义与 AI 实现：将抽象的 14 种行为规范转化为清晰、可量化的 AI 识别规则。

同时，深入调研国内外视觉识别技术在工业安防领域的应用现状，评估其技术路线、成熟度及在本项目场景下的可行性与有效性，为后续设计提供坚实的技术依据。

基于前期详实的需求梳理与技术调研成果，方案将紧密结合卷包车间复杂的实际环境与作业流程：

• 设计 14 种安防异常行为的智能识别方案： 为每一种行为规范，精心设计其基于视觉 AI 的识别思路、触发条件、分析流程和报警逻辑，确保模型能有效捕捉目标异常。

• 设计平台系统功能及整体架构方案： 围绕核心需求，规划智能分析平台的整体架构、功能模块以及各模块间的协同工作流程，确保平台功能完备、运行高效、扩展性强。

最终，通过开发新的功能模块与核心算法，完成平台的集成建设，并将整套方案落地部署到试点场景进行验证与应用，实现从“人防”到“技防”的智能跃升，达成提升安防监管效能的核心建设目标。

方案将 AI 人工智能视觉识别技术深度融入卷包车间实际生产环境，聚焦人员规范操作，涵盖在岗小于 3 人、非相关人员进入，工服不规范、未佩戴口罩、人员攀爬、人员跌倒、玩手机、女性未戴帽、防护罩打开、物料盒违规摆放、人员坐压、登高梯无监护人、登高梯移动、工具违规摆放等关键环节，精准识别 14 种核心安防异常行为。

目前，已在一个典型卷包车间的机台核心作业区域，完成了安防异常行为智能管控系统的全面落地。通过 3 台高精度工业相机实现作业区域无死角覆盖，并成功部署运行了覆盖 14 种核心风险场景的智能识别算法。

此方案是烟草行业响应国家“数字化转型”战略、打造智能工厂、构建现代化烟草经济体系的重要实践载体。其超越了单一安防范畴，实质上是将整个生产车间的物理运行状态实时转化为可分析、可管理的数字资产。

为烟草行业带来了双重战略价值：

其一，实现“降本增效”新突破

通过大幅减少人工依赖和事故损失，直接优化运营成本结构；同时，基于精准数据驱动的管理决策，持续提升生产效率和资源利用率。

其二，开辟“智能升级”新赛道

作为数字化车间的核心基础设施，其积累的海量、高质量安全生产数据，是未来实现预测性维护、智能排产、工艺优化等高级应用的基础，将有力推动“数字技术”与“烟草产业”的深度融合。

不仅提升了单个企业的运营韧性和竞争力，更通过形成可复制的行业标杆，加速全行业智能化进程，赋能中国烟草在全球竞争格局中塑造以“科技驱动、安全高效”为核心的新质生产力。