杨振

（江苏华电通州热电有限公司，江苏省南通市 226300）

［摘 要］本项目立足电气班组管理痛点，以AI技术为核心抓手，构建设备监测、安全管控、技能培训、台账管理一体化等智能管理模式，破解传统班组管理效率低、安全管控弱、设备运维粗放等问题。

［关 键 词］AI；精益管理；创新创效；安全管控

一、实施背景

当前，我国能源行业加速推进“双碳”目标落地，新型电力系统建设持续深化，行业朝着绿色化、数字化、智能化方向转型升级，对企业精益管理提出更高要求，传统班组管理模式已无法适配智能化发展趋势。基层班组作为企业运维核心单元，亟需通过技术创新、管理创新提升运营质效，跟上能源行业数字化变革步伐，探索AI技术与班组管理深度融合，成为行业基层管理创新的必然方向。

二、主要做法

（一）搭建AI智能排班与考勤管理机制

针对班组人员排班繁琐、人力调配不合理问题，建立AI智能排班模型，整合人员技能等级、值班资质、休假需求、运维任务量、设备检修计划等多维数据，通过算法自动生成最优排班方案，实现人员与岗位精准匹配，规避技能错配、人力浪费、岗位空缺等问题。

创新落地早班会AI扫脸考勤系统，员工上岗前通过人脸识别完成快速签到，替代传统人工点名、纸质登记，压缩考勤耗时，实现考勤数据自动记录、实时上传、精准统计；同步联动AI身心状态分析模块，在扫脸考勤同时，自动识别员工面部神态、精神面貌，分析疲劳、焦虑、低落等不良情绪及身体不适状态，生成人员状态研判报告，为班组岗前管理提供数据支撑。在作业入口、关键区域布设智能打卡点位，自动采集员工进入、离开作业现场时间及活动区域，实现全程留痕；建立人员现场活动台账，精准掌握每位员工到岗、离岗、中途出入、作业停留时长，实现人员行踪可查、轨迹可溯、区域可管。系统对接考勤记录、现场进出轨迹、巡检到位记录等多维度数据，通过AI算法建立量化考核模型，实现“多劳多得、优劳优酬”。

在作业入口、关键区域布设智能打卡点位，自动采集员工进入、离开作业现场时间及活动区域，实现全程留痕；建立人员现场活动台账，精准掌握每位员工到岗、离岗、中途出入、作业停留时长，实现人员行踪可查、轨迹可溯、区域可管。系统对接考勤记录、现场进出轨迹、巡检到位记录等多维度数据，通过AI算法建立量化考核模型，实现“多劳多得、优劳优酬”。

典型案例：该班组共有8名员工，涵盖3个检修小组，此前人工排班需花费2小时/次，且多次出现“高技能员工负责简单巡检、新手参与复杂检修”的技能错配问题。引入AI智能排班系统后，系统整合各员工技能等级（如3名高压检修持证人员、5名低压运维人员）月度休假申请及设备检修计划，10分钟即可生成最优排班方案，精准匹配岗位需求。在AI扫脸考勤应用中，曾通过身心状态分析模块，识别出1名员工面部神态异常、精神萎靡，研判为疲劳状态，班组及时调整其当日作业安排，避免因疲劳操作引发安全事故。此外，通过智能打卡点位数据监测，发现1名员工未按规定停留巡检区域，及时提醒整改，规范了作业行为，结合量化考核模型，该员工当月绩效适当扣减，倒逼全员履职尽责，班组岗位适配率从75%提升至100%，考勤耗时缩短80%。

（二）构建AI设备智能监测运维体系

聚焦电气设备运维隐患排查难题，采集设备运行参数、红外测温、振动数据、历史故障等信息，运用AI算法搭建设备故障预判模型，实现电动机、变压器、开关柜、电缆线路等关键设备24小时在线监测、异常数据自动识别、故障隐患提前预警，将事后抢修转变为事前防控、被动处置转变为主动运维，提升设备缺陷处置精准度与时效性，保障电气设备稳定运行。

典型案例：当巡检报告中某设备振动超标，系统自动提取数据并与历史记录比对，判断潜在故障并推送检修建议，提前确定检修方案并制定检修计划，避免扩大缺陷级别，减少设备停机时间。在一次设备巡检中，利用红外测温成像仪发现4号发电机离相封闭母线C相处温度异常偏高，最高温度达498℃，接地电流最高488A，远超GB/T8439-2000《金属封闭母线》中封闭母线外壳温度不超过70℃的规定，存在极大安全隐患。

结合法拉第电磁感应定律分析得出，故障根源为基建期施工人员未按设计要求，将发电机出线小室端部短路板与三相封闭母线外壳满焊连接且可靠接地，导致母线端部磁场屏蔽不完整，形成由封闭母线外壳经抱箍、紧固螺栓、支持钢构件至地网的异常电流回路；后续经过规范整改，该隐患被彻底消除。

（三）推行AI现场安全智能管控模式

围绕安全生产核心目标，利用AI视频智能分析技术，对作业现场违章操作、防护用品佩戴不规范、人员越界等违规行为实时识别、自动告警、全程留痕，规范员工操作行为，防范安全事故发生。

依托AI电气安全管控平台，常态化开展事故专项应急演练，以智能化手段筑牢电气现场人身安全防线。事故突发时，系统秒级声光告警、精准锁定事故点位与关联设备，自动推送就近断电开关、标准化急救流程与应急联络清单，智能引导现场断电隔离、警戒疏散、心肺复苏救援全流程作业，严防二次触电伤害。明确指挥、技术、运维、急救、警戒各组岗位职责，规范分级应急响应处置流程，以练促改闭环优化，持续提升电气现场触电风险智能防控与应急快速处置能力。

典型案例：在一次电气检修作业中，AI视频智能分析系统实时监测到1名员工未按规定佩戴绝缘手套、擅自跨越安全警戒区域，系统立即发出声光告警，同时将告警信息推送至班组长手机端，班组长第一时间赶赴现场制止违规操作，避免了触电风险。此外，该班组每月依托AI安全管控平台开展1次应急演练，模拟“封闭母线短路漏电”突发场景，系统秒级锁定故障点位，自动推送就近3个断电开关位置、标准化急救流程及应急联络清单，引导各组人员快速开展断电隔离、警戒疏散、心肺复苏模拟救援，整个应急处置流程从原来的15分钟缩短至5分钟。通过常态化智能演练，班组员工应急处置熟练度大幅提升，近一年来未发生任何现场安全违章事故，应急处置成功率达到100%。

（四）打造AI沉浸式技能培训平台

破解传统班组培训理论多、实操少、风险高、效率低的问题，搭建AR+AI智能培训平台，整合电气设备结构、检修流程、故障处置、应急操作等专业知识，打造三维仿真实操场景。员工可通过虚拟场景开展实操演练，无需停运设备，规避实操风险；AI系统自动记录学习进度、测评学习效果，生成个性化培训方案，精准补齐技能短板，快速提升班组全员专业运维能力。

典型案例：传统培训模式下，新员工需先学习1个月理论知识，再由老员工带教实操，不仅占用老员工工作时间，且高压设备实操存在较高安全风险，新员工独立上手周期长。引入AR+AI智能培训平台后，新员工可通过三维虚拟场景，沉浸式开展封闭母线短路板焊接、变压器故障排查、开关柜操作等实操演练，平台可模拟不同故障场景（如短路板焊接虚焊、母线温度异常），AI系统实时捕捉操作动作，纠正焊接角度偏差、操作流程错误等问题，并针对性推送工艺要点。其中1名新员工通过平台反复演练封闭母线短路板焊接操作，仅用8天就熟练掌握操作规范，独立完成简单焊接作业，较传统培训模式缩短60%时间；针对老员工技能提升需求，平台还推送个性化培训内容，1名老员工通过平台学习AI设备监测系统操作，快速掌握异常数据识别技巧，当月就提前发现2处设备隐性隐患，班组整体技能水平提升45%，培训效率提升70%。

（五）建立AI数字化台账智能管理系统

针对纸质台账零散、查询繁琐、归档困难等问题，搭建班组数字化台账管理平台，将工作日志、巡检记录、检修台账、安全交底、培训档案等资料全部电子化录入，实现资料智能分类、关键词快速检索、自动归档、数据一键汇总。依托AI数据分析功能，自动生成班组工作报表，简化资料整理流程，实现班组台账规范化、高效化管理，方便工作人员快速查询设备检修规范、故障处置经验，为运维工作提供数据支撑。

典型案例：此前该班组纸质台账达50余册，涵盖设备巡检记录、检修报告、培训档案等，查询某台设备历史检修记录需翻找多个台账，耗时30分钟以上，且纸质台账易损坏、归档混乱，存在资料丢失风险。搭建AI数字化台账系统后，工作人员将所有纸质资料电子化录入，系统按“设备类型、工作内容、时间节点”智能分类，通过关键词（如“4号发电机封闭母线”“短路板检修”）可在10秒内检索到相关记录。在一次设备检修中，工作人员通过台账系统快速查询到3年前4号发电机封闭母线的检修记录，参考历史处置方案，结合当前故障情况，快速制定检修计划，将检修时间从8小时缩短至5小时。此外，AI系统每月自动生成班组运维报表、培训报表，无需人工整理，班组长可通过报表快速掌握班组工作进度、设备运行状态，台账管理耗时缩短90%，资料归档率、查询准确率均达到100%，有效解决了传统台账管理的痛点。

三、实施效果

（一）管理成效：实现班组管理精益化升级

通过AI全场景赋能，彻底简化班组排班、考勤、台账、培训等事务性工作流程，管理效率提升60%以上，班组长精力全面聚焦核心运维与安全管理。设备隐患发现率、处置闭环率大幅提升，现场违章行为同比下降80%，班组管理标准化、智能化水平显著提高，形成高效、规范、精准的基层班组管理模式，夯实企业精益管理根基。该班组先后荣获集团公司“标杆班组”、江苏公司“优秀班组”等荣誉称号。

（二）经济成效：降低企业运维管理成本

AI智能运维与隐患预判功能，有效减少设备非计划停运次数，降低设备故障抢修成本与能源损耗，年均节约设备运维、检修费用数十万元。同时，智能化管理替代大量人工重复性工作，优化人力配置，减少事务性用工成本，实现降本增效，切实提升企业经济效益，助力企业节能减排目标落地。

（三）社会效益：彰显央企创新示范担当

本项目打造的AI赋能班组管理模式，契合能源行业数字化转型趋势，为区域热电企业基层班组创新管理提供了可复制、可推广的实践经验。项目实施进一步提升公司能源保供能力与安全运营水平，持续稳定为通州区提供清洁热源，保障民生与企业生产用热需求，践行绿色发展、能源保供社会责任，彰显央企良好品牌形象。