产线上的"电子眼"：行为识别系统如何让漏装、离岗无处遁形

近期，我们接收到了非常多的关于行为识别系统的需求咨询。

这些大量的需求不仅反映了制造业对智能化升级的迫切需求，也揭示了一个行业共性的问题，即在追求高质量发展的今天，传统依靠人工监管的生产管理模式已难以满足现代制造业对安全、质量和效率的严苛要求。

AI识人，是行业智能化升级的必然选择

传统的人工监管方式存在明显的、难以逾越的障碍。

一，监管覆盖面有限，产线上一般为一对多的监管模式，这种模式导致管理人员无法同时监控所有工位，形成视觉盲区；二，不同管理者的判断标准主观性强，对“规范操作”的理解存在差异，易造成管理混乱；三，传统的管理方式很难系统性收集和分析行为数据，当产品质量出现问题，能看到结果（也就是产品缺陷），却无法追溯原因（比如是哪个操作环节出错）。而如果缺乏历史数据积累，则会导致同类问题反复发生，企业陷入"发现问题-临时解决-再次发生"的恶性循环，无法实现真正的持续改进。

而且在柔性混产成为行业典型特征的现状下，操作标准的复杂性呈指数级增长，对人员行为的精准管控需求也更为迫切，导致这些障碍也变得更加突出。

行为识别系统，让人员行为产生价值

海研科技自研的AI智能行为识别系统，正是为解决上述系列问题而生。系统通过高清工业摄像头采集视频流，利用先进的AI视觉图像识别与视频目标检测分析技术，实现了对生产现场人员行为的全方位、无感化监控与分析。

在行为管控层面，系统构建了四重防护网：

• 着装检测：实时监测安全帽、口罩、反光背心等防护装备的佩戴情况，杜绝因着装不当导致的安全隐患；
• 定时定点管控：精准记录巡检人员的移动轨迹与停留时间，确保关键环节得到充分检查；
• 关键点跟踪控制：通过分析人员动作、姿态等特征，及时发现离岗或无关活动，保障关键岗位在岗率；
• 行为越界预警：对重点警戒区域实施智能监控，有效防止人员误入危险区域。

在动作分析层面，则实现了生产过程的数字化解构：

• 动作防错：通过捕捉人体骨骼关键点与动作目标点，系统能精准识别人员的拿取动作、动作顺序、插装位置等操作细节。系统会将实际操作与标准作业流程（SOP）进行实时比对，自动识别漏放、漏拿、漏打等各类操作失误，实现生产过程的主动防错。
• 节拍统计：系统自动分解并记录每个工作步骤的操作时间与等待时间，帮助企业精准识别生产瓶颈。

系统将海量的行为数据转化为可量化的生产指标，也是行为识别系统的一大价值。最明显的是，它让管理者能够基于客观数据做出决策，而非依赖主观经验。也让质量管控从"事后检验"转变为"事中预防"，让效率提升走向精细化。

随着工业4.0的深入推进，行为识别技术正与MES、ERP等系统深度融合，构建起更加完整的智能制造生态。未来，行为识别系统将成为连接人、机、料、法、环的关键纽带，为生产调度、质量预测、人员培训等提供智能决策支持。

以不同的生产领域为例，在家电制造领域，系统将能够根据操作人员的动作熟练度，自动调整生产计划。在汽车装配线，系统可结合设备状态数据，预测潜在的质量风险。在食品加工行业，系统将实现对卫生规范的全自动化监控，确保食品安全。

行为识别技术的普及应用，是制造业人员管理从被动监管向主动赋能的转变。它将每一位员工的行为价值量化、可视化，让人的因素正在真正成为智能制造的核心驱动力。