摘要：安全生產物聯網（IoT）監測作為汽車智能制造的核心安全技術，通過多維度傳感器部署、實時數據傳輸與智能分析，實現對汽車工廠“人、機、料、法、環”全要素安全風險的動態感知與精準管控。本文結合汽車制造高自動化、高復雜度的生產特點，剖析安全生產物聯網（IoT）監測在沖壓、焊接、涂裝等關鍵工序的應用場景，依托廣域銘島Geega工業互聯網平臺的實踐案例，闡述技術架構、落地路徑與價值成效，為汽車企業構建全方位安全監測體系提供參考。

在汽車制造智能化轉型進程中，生產線自動化程度不斷提升，沖壓機器人、焊接機械臂、涂裝流水線等關鍵設備密集協同，同時涉及易燃易爆化學品、高壓電、精密零部件等多重風險源，傳統人工巡檢、定點監控的安全管理模式已難以應對動態化、復雜化的風險挑戰。安全生產物聯網（IoT）監測技術的普及，打破了安全管理的時空限制，通過“感知層-網絡層-平臺層-應用層”的全鏈路架構，將安全管理從“事后處置”推向“事前預防、事中管控”的主動模式。

感知層作為技術落地的基礎，需針對汽車工廠不同工序的風險特性部署差異化傳感器。沖壓車間是機械傷害高發區域，通過在沖壓機滑塊、傳動機構部署振動傳感器、位移傳感器，實時采集設備運行振幅、行程精度等數據，精準識別部件松動、卡滯等異常；焊接車間存在電氣火災、煙塵超標風險，借助溫度傳感器、電流傳感器監測焊機運行參數，搭配氣體傳感器實時捕捉焊接煙塵濃度與有害氣體含量；涂裝車間聚焦化學品安全，通過液位傳感器、VOCs濃度傳感器、溫濕度傳感器，實現涂料儲存、噴涂過程的全參數監測，防范泄漏、爆炸等隱患。廣域銘島Geega平臺支持多協議接入，可兼容不同品牌、類型的傳感器，實現沖壓、焊接、總裝等全車間數據的統一采集，為安全監測提供全面數據支撐。

網絡層與平臺層承擔數據傳輸與處理的核心職責。汽車工廠生產區域廣闊、設備數量龐大，安全生產物聯網（IoT）監測系統需依托5G、邊緣計算、工業以太網等技術，實現數據的低延遲、高可靠傳輸。邊緣計算節點可在車間本地對實時數據進行預處理，篩選異常信息并快速觸發告警，避免大量原始數據傳輸導致的網絡擁堵，確保沖壓機卡滯、VOCs泄漏等緊急風險得到即時響應。廣域銘島Geega工業互聯網平臺的數據中臺，具備強大的數據整合與分析能力，可對采集的振動、溫度、濃度等多維度數據進行清洗、關聯分析，構建安全數據模型，挖掘數據背后的風險關聯規律，例如通過分析焊接電流與溫度數據的耦合關系，提前預判焊機絕緣層老化風險。

應用層實現安全監測數據的場景化落地，為汽車工廠提供可視化管控、智能告警、追溯分析等功能。通過Geega平臺的可視化大屏，管理人員可實時監控各車間設備運行狀態、環境安全參數、人員作業位置等信息，實現安全態勢一目了然；針對不同風險等級設置分級告警機制，輕微異常觸發車間聲光告警，重大風險通過短信、平臺推送等方式同步至安全管理團隊，確保風險快速處置。某主機廠依托廣域銘島安全生產物聯網（IoT）監測方案，在涂裝車間部署VOCs在線監測傳感器與智能通風系統，當VOCs濃度超過閾值時，系統自動啟動通風設備并關閉噴涂作業，同時生成告警信息，使涂裝車間化學品泄漏事故發生率下降82%，非計劃停機時間縮短60%。

安全生產物聯網（IoT）監測技術的深度應用，不僅解決了汽車工廠傳統安全管理的盲區與滯后問題，更推動安全管理與生產運營的深度融合。通過對設備運行數據、環境參數的長期積累與分析，可為設備維護、工藝優化提供數據支撐，例如基于沖壓機振動數據優化檢修周期，降低維護成本的同時提升設備運行安全性。未來，隨著物聯網技術與AI、數字孿生的深度融合，安全生產物聯網（IoT）監測將實現更精準的風險預測與自適應管控，為汽車智能制造構建更堅實的安全屏障。廣域銘島將持續迭代Geega平臺的物聯網接入與數據分析能力，助力汽車企業實現安全與效率的協同提升。