在广东中远重工修造船生产过程中，大型设备如叉车、起重机作为关键设备，其安全管理至关重要。传统管理模式在复杂作业环境下难以满足需求，设备操作风险高、事故频发，成为制约企业安全生产与高效运营的瓶颈。 在此背景下，通过将AI智能识别技术与数字化技术相结合，极大地提升了设备安全生产管理的效率。这一技术融合不仅体现了前沿科技成果的应用，也为大型设备如叉车和起重机的安全管理带来了革新。其先进性主要体现在精准的风险感知能力和高效的预警处置机制上。借助部署于端侧的AI模型及智能算法及高精度传感器，系统能够实时监测并分析操作人员的行为以及设备运行状态。一旦发现违规操作或潜在风险，即可立即发出警报并采取预防措施，从而将事故隐患消除在萌芽阶段。 AI智能识别技术在生产设备上的应用，整合了传统安全管理与现代风险管理理念，构建了一套双重预防机制。方案采用模块化的硬件架构设计，集成了高清摄像头、毫米波雷达及速度压力等多种传感器。通过部署在端侧的AI盒子，利用多模态行为分析技术和端侧深度学习模型，实现了对设备操作行为的实时监测与分析。算法自动化调度与优化也进一步提升了系统的响应速度和准确性。结合低代码平台数字化技术，快速构建了包括安全监督、安全检查、安全预警、安全反馈在内的多种管理模块，大大提高了设备安全管理的效率和灵活性。 可推广性也是其显著优势，该技术在广东中远海运重工有限公司成功应用后，可广泛复制到造船、港口、物流等众多工业领域，为不同企业解决设备安全管理难题。 从经济社会效益来看，它有效降低事故率，减少经济损失，提高生产效率，增强企业市场竞争力；同时保障员工安全，促进安全生产文化建设，提升行业安全管理标准，树立企业良好社会形象。在推动行业进步方面，为相关行业提供了创新思路与实践范例，助力整个工业领域向智能化、安全化方向迈进。