杭州海康机器人制造基地项目,是浙江省重点项目,位于浙江省杭州市桐庐经济开发区,建筑面积约18万平方米,建设内容包括H3-H6厂房、化学品库、多层连廊及相关配套设施。
项目建成后预计年产7.5万台移动机器人、500万台机器视觉产品,能满足智能制造、物流电商、新能源等行业的自动化市场需求,有利于节约要素资源,提供便捷服务,助力桐庐乃至杭州踏上科技创新和智能智造“新赛道”。

项目在建设过程中,深入践行全员安全生产责任制,夯实安全管理基础,强化全员安全生产意识,落实三级网格化管理制度,运用“智慧工地+”模式,以智能建造赋能现场安全生产施工,实时动态监控现场危险源。
多项举措保安全
制定危大工程标志牌并在醒目位置进行公示,对现场作业人员进行健康体检,并发放安全风险告知卡,组织进场人员定期开展安全教育培训,实行安全教考管理,设置培训内容库,培训记录建档,让安全教育不再“走过场”,提升工人安全技术水平。

通过评选“行为安全之星”活动,向一线作业人发放“行为安全表彰卡”,变说教为引导,变惩罚为激励,变“被动安全”为“主动安全”,切实提高一线作业人员的安全意识,规范一线作业人员的安全行为,使一线作业人员逐步成长为自觉遵守规章制度、学习安全知识、提高操作规范,懂得自我保护,保证个人行为安全的同时保证全年安全无事故。

通过应用塔机黑匣子吊钩可视化系统、升降机安全监控管理系统,从司机操作许可管理到驾驶过程设备状态监测,再到超载超限及时预警提醒、司机室中显示设备运行画面,多维度保证机械设备安全,避免机械操作安全事故。
同时,对所有机械设备从进场到出场,实行全生命周期管理,通过建立机械设备台账,详细了解每一台设备的基本信息、使用状态、维护记录等,通过机管大师,实现一物一码尽在掌握。

借助AI技术,布置全景高点机器人,设置巡检点、巡检时间及巡检路线等,实现大范围监控和现场情况实时巡检,AI智能识别现场未戴安全帽、安全网破损等违规现象,AI工效分析员工与机械的工作效率,AI进度实时自动识别,为项目进度信息获取及安全管控提供支撑。

隐患排查不停,利用信息化手段易检子系统,将安全、质量的检查整改闭环管理,并按照归档要求自动输出报表,为项目减轻检查整改的工作量,同时留下隐患整改痕迹。

项目管理可视化
建立BIM+智慧工地云平台和指挥中心可视化大屏,对项目人员、设备、进度、安全、质量、环境等要素进行全方面实时监控,平台随时查看项目施工现场情况,形成一屏管控项目模式,打造项目作战指挥室,为本项目的信息化管理提供数据支撑。

施工日志信息化,项目专职安全生产管理人员记录施工现场已经发生的违章操作、违章指挥、安全问题和隐患,并对发现的问题进行处理纪录,形成工程记事本,反映项目施工安全生产过程,是保障施工现场安全的重要工具。

实名制保权益
对进出场人员实行劳务实名制管理,核验工地进出人员身份信息,考勤数据上传政府平台,打造集实名信息、合同、证书、考勤、工资、培训等于一体的人员信息化管理平台,落实劳务管理相关政策和要求,保障施工。
以劳务实名制为依托,利用带有蓝牙信标的智能安全帽和扫描基站,对人员的位置进行定位和分布展示,并对重大危险源进行预警,提升施工现场管理人员的管理效率。

场地环境管理
在人员进出主通道、仓库、作业面、管理死角等布置视频监控系统,对施工操作工作面上的各安全要素等实施有效监控,对检测到异常事件自动派送给项目管理人员,提供异常信息、抓拍照片、实时监控,确保施工现场的安全管理。

同时,为了防范突发事件,项目布置智能语音广播,配合现有的智能监控监控进行现场预警提醒,平时用作施工过程中的制度宣贯、奖惩通报等,起到安全系数的最大化作用。
绿色施工先行,利用水电实时监测系统自动远程读取水、电表数据,通过设置的阈值,自动判断异常情况,实现节水、节电 、节能 。
自动化监测
通过布设高支模监测系统、卸料平台监测系统、作业临边防护监测等多项自动化监测设备,通过监测终端实时查看高支模、临边防护栏、卸料平台作业状态,危险情况提前感知,声光报警,帮助管理人员及时排查危险情况,防范于未然。

总结
杭州海康机器人制造基地项目在建设过程中,创新性地采用了“智慧工地+”模式,通过多项智能技术实现了安全生产、高效管理和绿色施工的多赢局面。 智慧安全管理:项目引入塔机黑匣子、升降机安全监控等系统,实现了机械设备全生命周期的精细化管理,有效避免了机械操作安全事故。同时,利用AI技术布置巡检机器人,实时监测和识别安全隐患,为项目的安全管控提供了强有力的技术支撑。 全员安全生产责任制:通过制定危大工程标志牌、发放安全风险告知卡、组织安全教育培训等措施,项目全面提升了工人的安全意识和技术水平。评选“行为安全之星”活动激发了工人的主动安全意识,形成了良好的安全生产氛围。 项目管理可视化:建立BIM+智慧工地云平台和指挥中心可视化大屏,提高了项目管理效率,为项目的科学决策提供了数据基础。