痛点:原来怎么干的

项目同时开工 6 个作业面,2 名安全员每天拍 200 多张巡查照片,回办公室手工分类、逐份写整改单,一份平均 20 分钟。隐患描述不统一,班组常以「没说清」为由拖着不改,2025 年因临边防护整改超期被通报 2 次,单次罚款 2 万元。

做法:分几步改

  1. 按作业面建相册和标签,照片自动带上部位、时间与工种,避免事后对不上具体楼栋和楼层。
  2. 图文识别判断隐患类型,如临边无防护、配电箱未上锁、动火点无看火人,并匹配项目安全规范条目。
  3. 大模型生成整改单草稿,含隐患描述、依据条款、整改要求与期限,安全员逐条修改后再下发班组。
  4. 班组回传整改后照片,AI 只做初步比对提示,复查结论由安全员与监理到现场签认,重大隐患另行上报。

效果:改完变成什么样

单份整改单编制时间
20 分钟 → 6 分钟
隐患从发现到下发的时延
1.5 天 → 4 小时
整改超期单量
每月 9 单 → 每月 3 单

可以直接抄的三条

  • 照片先带部位和时间,识别结果才能落到具体作业面,否则整改无人认领。
  • 条款匹配只做初筛,最终引用哪一条由安全员按现场实际判断,避免生搬硬套。
  • 涉及结构安全与危大工程的结论,须由持证人员复核签署,AI 不替代法定检测。
适用边界:该做法在本案例的规模与工具条件下成立,换到数据量更大、合规要求更严的场景需重新验证。 效果数字为案例方提供或访谈整理的参考值,不构成效果承诺。
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涉及工具:图文识别、大模型 API、RAG 知识库 · 标签:安全合规、图文识别、流程自动化