人不在盲區，安全才有光

人不在盲區，安全才有光

凌晨三點，克明面業生產車間依然燈火通明。包裝機維修工李師傅剛解決了一個傳感器故障，正收拾工具準備下班。這時，他的手機震動了一下——推送顯示，某大型工廠因智能系統漏洞導致機械臂失控傷人。他皺了皺眉，望向眼前這臺剛剛“痊愈”的包裝機，心想：當所有人都在談論智能制造、工業4.0時，誰來守護那些被算法忽略的安全細節？

這是當代一線維修工面臨的現實困境：在數字化浪潮席卷車間的今天，他們的經驗與直覺正在被貼上“傳統”標簽，而系統顯示的“一切正常”背后，可能正醞釀著一場機器與人的安全博弈。

機械轟鳴中的“數據沉默區”

李師傅記得剛入行時，師傅教他用耳朵聽齒輪磨損，用手摸軸承溫度，用鼻子嗅電路異常。這些“土方法”曾多次在系統報警前就預警了故障。然而隨著設備智能化改造，越來越多的維修決策依賴于傳感器數據。去年公司引進的“智能預測維護系統”甚至能提前72小時預警故障，維修工變成了“系統指令執行者”。

但問題恰恰隱藏在這里。上個月，一臺包裝機頻繁卡紙，系統顯示所有參數正常。李師傅堅持拆機檢查，最終在傳動軸深處發現了一處微裂紋——這個位置恰好在所有傳感器的監測盲區。如果不是他憑借多年經驗堅持拆解，三天后可能導致軸體斷裂，引發嚴重安全事故。

當安全規程遇上“效率優先”的生產壓力

生產線不停運轉，每停機一分鐘都是成本。在這種壓力下，安全規程有時會被“靈活處理”。年輕維修工小張曾向李師傅抱怨：“上次我堅持按流程斷電掛牌檢修，結果延誤了15分鐘開機，班長臉色很難看。”

這種困境并非個例。在智能制造強調“零停機”的今天，維修工們常常要在安全規程與生產任務之間艱難平衡。更令人擔憂的是，新一代智能設備界面復雜，有時為了找一個安全鎖位置就需要翻閱上百頁電子手冊，而這在爭分奪秒的故障處理中幾乎不可能完成。

維修工的“人機共生”突圍之路

面對這些困境，克明面業的維修工們沒有被動等待。李師傅帶領團隊創建了“安全盲點地圖”，標注出每臺設備傳感器監測不到的關鍵部位，定期進行人工專項檢查。他們還開發了一套“故障樹”經驗庫，將老師傅們的維修直覺轉化為可共享的知識資產。

更創新的做法是，他們開始反向培訓智能系統。每次解決系統未預警的故障后，維修團隊都會詳細記錄故障特征，與工程師一起優化算法。漸漸地，系統的預警準確率從最初的67%提升到了92%。

在數字與經驗之間搭建安全橋梁

真正的智能制造不是用算法取代人，而是讓人與機器形成更緊密的安全共生關系。在克明面業車間，維修工們正在成為這種人機協同的關鍵紐帶：

安全哨兵：在自動化流程中設置“人工檢查點”，用人類的多維度感知彌補傳感器的局限

算法訓練師：用一線經驗喂養AI系統，教會機器識別那些尚未被定義的異常模式

風險翻譯官：將復雜的系統警報轉化為操作員能理解的簡單指令，避免誤操作

李師傅的手機又震動了，這次是智能系統發來的預警：3號包裝機軸承溫度有緩慢上升趨勢。他看了一眼，卻先走向另一臺沒有任何警報的設備——根據他的經驗，那臺機器今天的聲音“不對勁”。果然，在系統認為“健康”的設備內部，他發現了一處潤滑異常。

這正是當代維修工的價值所在：在數據與直覺之間，在算法與經驗之間，他們搭建起最后一道，也是最不可替代的安全防線。

安全不是智能化的成本，而是它的前提

當工業4.0描繪著無人車間的美好圖景時，我們更需要清醒認識到：安全永遠無法被完全編碼。每一次技術創新，都應在提升效率的同時，強化而不是削弱人的安全保障能力。

克明面業的維修工們用行動證明，真正的智能制造不是淘汰一線工人，而是為他們賦能；不是用算法覆蓋經驗，而是讓兩者相互增強。他們的扳手與智能終端并排放在工具包里，他們的經驗庫與AI系統在服務器里對話——這是屬于這個時代的安全守護者的全新畫像。

在機器開始“思考”的車間里，最有價值的可能正是那些懂得如何與機器“對話”的人。他們站在人與機器的邊界上，用經驗照亮算法的盲區，用責任填補自動化的縫隙，讓技術進步不偏離安全的軌道。

當最后一臺包裝機結束夜班運轉，李師傅完成巡檢，在安全日志上寫下：“一切正常，但需關注4號機傳動聲響變化趨勢。”這行手寫字跡與系統自動生成的數據報告并列在同一頁面——這是新舊交替時代最動人的安全協奏。（遂平克明五包裝紙二班 陳明明）

作者近照：陳明明

編輯：王建萍

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