安全与生产力

预测性分析与无线传感器：艾默生如何减少非计划停机和安全事故

工业运营天然伴随着复杂的安全风险，包括重型机械、高压系统、危险环境以及突发设备故障等。随着工厂变得更加互联和自动化，企业越来越多地采用实时数据和预测技术，以提升员工安全水平和运营可靠性。

实时可视化与预测智能

借助当前先进的无线传感器、预测分析和互联自动化技术，艾默生正帮助制造企业提升工业设施中的安全性、可视性和运营绩效。这一切都源于一个简单的事实：对工厂设备及其运行状态了解得越深入，员工在设备周围工作时就越安全。

通过一系列安全与防护技术，艾默生帮助工业企业降低风险、提升事故预防能力，并增强运营韧性。从集成式安全系统到火灾和气体泄漏检测解决方案，这些技术帮助企业更好地应对突发事件，同时保护员工和关键基础设施。

预测洞察助力主动式维护

安全可靠的运营始于消除意外情况。艾默生传感器网络可提供预测性数据洞察，使制造商能够制定战略性可靠性计划，助力确保工厂在极低风险下实现满负荷运行。研究显示，大多数工作场所事故发生在“非计划停机”情况下。换句话说，就是设备发生故障时。在这些情况下，员工通常需要在恢复工厂运行的巨大压力下，快速诊断问题并进行维修，现场环境往往更加混乱，也更具风险。

借助预测洞察和可执行数据，维护模式可以从被动响应转变为更加主动的方式：工作人员能够持续跟踪设备健康状态，并采取措施防止故障发生，而不是等故障发生后再进行处理。这种方式能显著提升安全性和效率。表现处于前四分之一水平的企业，其设施的可用率平均可达 97%，且多数停机时间都是为了进行计划内升级和维修。另一方面，表现处于后四分之一水平的企业，其设施可用率平均仅为 86%，且大部分停机都是非计划性的。这 11% 的总运行时间差距意味着，员工要么在更危险的紧急状况下进行作业，要么根本无需面对此类风险，这二者有天壤之别。