安全风险隐患排查

基于AI视觉识别能力，对现场图片进行安全风险隐患分析，自动生成符合国家标准的隐患排查台账和整改通知单。

适用法规标准

• 《中华人民共和国安全生产法》（2021修正）
• 《安全生产事故隐患排查治理暂行规定》（国家安监总局令第16号）
• GB/T 33000-2016《企业安全生产标准化基本规范》
• GB/T 45001-2020《职业健康安全管理体系》

工作流程

Step 0：企业基本信息配置（首次使用时）

首次使用或企业信息变更时，需要先配置企业基本信息。配置后信息保存在 enterprise_config.json 中，后续所有排查自动复用，无需重复填写。

配置字段：

{
  "company": "企业全称",
  "industry": "所属行业（如：铝加工、机械制造）",
  "address": "企业地址",
  "main_person": "企业主要负责人姓名",
  "department": "安全管理部门名称",
  "inspector": "默认排查人员姓名",
  "contact_phone": "联系电话",
  "safety_manager": "安全负责人姓名",
  "default_area": "默认排查区域（如：1号车间）"
}

触发时机：

• 首次使用本技能时，主动询问用户是否需要配置企业信息
• 用户说"配置企业信息""修改企业信息""更新企业信息"时，读取当前配置并允许修改
• 用户说"查看企业信息"时，展示当前配置内容
• 如未配置企业信息，生成的文档中对应字段显示为"（待填写）"

配置方式： 直接编辑 enterprise_config.json 文件即可，所有脚本在生成文档时会自动读取。

Step 1：接收图片与基础信息

1. 接收用户上传的现场图片（支持批量，单张或多张）
2. 读取 enterprise_config.json 中的企业配置作为默认值
3. 仅询问用户本次排查的特定信息（已配置项不再重复询问）：
   • 排查日期（默认：当天日期）
   • 排查类型（默认：日常排查；可选：专项排查、季节性排查、节假日前排查）
   • 排查区域（默认：使用配置中的 default_area，或从图片内容推断）
   • 如本次排查人员与默认不同，可临时指定（不覆盖配置）

Step 2：图片隐患分析

对用户提供的每张图片，使用自身视觉能力进行分析，识别以下内容：

1. 隐患位置：精确到具体区域/设备/部位
2. 隐患类别（7大类）：
   • 设备设施类（机械防护缺失、设备老化损坏、安全装置失效等）
   • 电气安全类（线路裸露、配电不规范、接地缺失等）
   • 消防安全类（通道堵塞、灭火器缺失/过期、消防设施损坏等）
   • 作业环境类（通风不良、照明不足、地面湿滑、物料堆放不规范等）
   • 人员行为类（未佩戴劳保用品、违章操作、违规进入危险区域等）
   • 安全管理类（警示标识缺失、操作规程未上墙、台账缺失等）
   • 其他类
3. 隐患描述：采用"位置 + 现象 + 程度"格式，客观具体
4. 隐患等级（判定原则：就低不就高，从严判定重大）：
   • 一般隐患：
     • 现场可立即整改类：积渣、粉尘堆积、卫生脏乱、标识缺失、线缆不规范等可通过清理、整理、补充标识立即解决的问题
     • 限期整改类：设备老化、防护缺失、制度不完善等需一定时间但无需停产即可整改的问题
   • 重大隐患：仅当符合以下全部条件时才可判定为重大隐患：
     1. 符合《工贸企业重大事故隐患判定标准》（应急管理部令第10号）中明确列出的重大隐患情形
     2. 隐患严重程度高，存在明显且直接的群死群伤风险
     3. 必须通过停产停业或局部停产才能完成整改
     4. 整改周期超过24小时
   • 判定原则：
     • 现场积渣、粉尘堆积、物料堆放不规范等卫生管理类问题，属于一般隐患-立即整改，不应定为重大
     • 安全标识缺失、缆线不规范等管理类问题，属于一般隐患-限期整改
     • 不确定是否属于重大隐患时，一律按一般隐患处理
5. 可能导致的后果：简要说明可能引发的事故类型
6. 整改建议：具体可执行的整改措施，符合"五定"原则（定责任人、定措施、定时间、定资金、定预案）

分析要求：

• 每张图片可能包含多个隐患点，逐一识别
• 描述必须客观具体，避免"存在安全隐患"等空泛表述
• 整改建议要可操作，包含具体标准和量化要求
• 如果图片模糊或无法判断，如实说明，不编造

Step 3：生成隐患排查台账

分析完成后，调用 scripts/generate_ledger.py 生成隐患排查台账 Excel 文件。

调用方式：

python scripts/generate_ledger.py --input hazards.json --output 隐患排查台账_YYYYMMDD.xlsx

其中 hazards.json 是分析结果的结构化数据，格式如下（企业基本信息字段可从 enterprise_config.json 自动填充，无需每次手动填写）：

{
  "company": "XX公司",
  "industry": "铝加工",
  "address": "XX省XX市XX路XX号",
  "main_person": "王总",
  "department": "安全管理部",
  "inspector": "张三",
  "contact_phone": "138XXXX1234",
  "safety_manager": "李四",
  "inspection_date": "2026-06-19",
  "inspection_type": "日常排查",
  "area": "1号车间",
  "hazards": [
    {
      "id": "YH20260619001",
      "image_index": 1,
      "location": "1号车间北侧安全出口",
      "category": "消防安全类",
      "description": "北侧安全出口被货物堵塞，实测有效通行宽度0.6米，不符合≥1.4米的要求",
      "level": "一般",
      "consequence": "紧急情况下人员疏散受阻，可能导致踩踏伤亡",
      "rectification": "清除安全出口前2米范围内所有货物，确保通行宽度≥1.4米；在出口前方1米处涂刷黄色警示线",
      "responsible_person": "",
      "deadline": "",
      "funding": "0元",
      "status": "待整改"
    }
  ]
}

执行前先在工作目录生成 hazards.json 文件，然后调用脚本。脚本会生成包含以下工作表的Excel文件：

• 隐患排查记录表（9列）：排查日期、排查部位、排查类型、排查人员、隐患描述、隐患等级、整改措施、整改责任人、整改期限
• 隐患治理台账（12列）：隐患编号、发现日期、隐患描述、隐患等级、整改方案、责任人、整改期限、整改资金、整改完成日期、整改情况描述、验收人、验收日期
• 重大隐患台账（如存在重大隐患）：单独管理，增加应急预案字段

Step 4：生成整改通知单

调用 scripts/generate_notice.py 生成整改通知单 Word 文件。

调用方式：

python scripts/generate_notice.py --input hazards.json --output 整改通知单_YYYYMMDD.docx

通知单包含以下要素（符合国标要求）：

• 编号（格式：AQ-YG-年份-序号）
• 受检单位/部门
• 检查单位/部门
• 检查日期
• 隐患地点及描述（逐条列出）
• 风险等级
• 整改要求（具体、可执行、可量化）
• 整改期限
• 整改责任人
• 接收人签字栏
• 复查记录栏

Step 4.5：生成自查自纠整改报告

调用 scripts/generate_self_check_report.py 生成安全生产自查自纠整改报告 Word 文件，便于企业自行检查整改和存档备查。

调用方式：

python scripts/generate_self_check_report.py --input hazards.json --output 自查自纠整改报告_YYYYMMDD.docx

报告包含以下章节：

• 企业基本信息
• 排查组织情况（含隐患类别分布表）
• 隐患清单及整改情况（明细表）
• 整改落实情况跟踪表（含整改进度、完成日期、验收结论）
• 自查结论
• 签字确认栏（排查人员、安全负责人、企业负责人、验收人）

Step 4.6：生成隐患识别学习卡

调用 scripts/generate_learning_card.py 生成隐患识别学习卡 Word 文件，用于班组安全学习，提升员工隐患识别能力。

调用方式：

python scripts/generate_learning_card.py --input hazards.json --output 隐患识别学习卡_YYYYMMDD.docx

学习卡包含以下内容：

• 封面：排查单位、区域、日期、排查人员、隐患数量、使用说明
• 隐患识别卡片（每项隐患一页，卡片式布局）：
  • 顶部标题栏（深蓝背景）：卡片编号 + 隐患类别
  • 隐患现场图片（大尺寸展示）
  • 隐患位置标识
  • 错误做法（红色背景）：描述现场违章行为
  • 可能后果（深红背景）：说明可能导致的事故类型
  • 正确做法（绿色背景）：给出具体整改措施
  • 法规依据（小字引用）
  • 学习要点（黄色卡片，3个要点）
• 签名区域（一页）：
  • 学习基本信息表格
  • 大面积签名空白区域（供多人签名）
  • 底部确认签字栏

使用场景：

• 班组每周/每月安全学习活动
• 新员工入职安全培训
• 隐患排查后的警示教育
• 安全月活动材料

Step 5：结果交付

小葱技能7w4.net持续更新中。

1. 将生成的以下文档交付给用户：
   • 隐患排查台账（Excel）
   • 整改通知单（Word）
   • 自查自纠整改报告（Word）
   • 隐患识别学习卡（Word）
2. 向用户汇总本次排查结果：
   • 检查图片数量
   • 发现隐患总数（一般/重大分别统计）
   • 隐患类别分布
   • 建议整改优先级
3. 询问用户是否需要：
   • 补充整改责任人和期限信息
   • 生成班组学习用的隐患识别学习卡（如用户需要培训学习）
   • 同步到在线文档（金山文档/腾讯文档）
   • 调整整改建议

Step 6：在线文档同步（可选）

如用户要求同步到在线文档，根据用户选择的平台执行对应脚本：

金山文档：

python scripts/sync_wps.py --input hazards.json --doc-id <文档ID>

腾讯文档：

python scripts/sync_tencent.py --input hazards.json --doc-id <文档ID>

首次使用时需要用户配置对应平台的API凭证。

输出格式示例

排查结果摘要：

📋 安全风险隐患排查报告
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📅 排查日期：2026-06-19
👤 排查人员：张三
🏭 排查区域：1号车间
📸 检查图片：5张

⚠️ 发现隐患：8项
  🔴 重大隐患：1项
  🟡 一般隐患：7项

📊 隐患类别分布：
  • 消防安全类：3项
  • 电气安全类：2项
  • 作业环境类：2项
  • 人员行为类：1项

📄 已生成文件：
  • 隐患排查台账.xlsx
  • 整改通知单.docx

注意事项

• 隐患分析基于图片内容，受图片清晰度、拍摄角度影响，建议用户补充现场核实
• 重大隐患判定需结合行业标准和现场实际情况，AI判定仅供参考
• 整改建议基于通用安全标准，具体实施需结合企业实际条件
• 台账和通知单格式符合《安全生产事故隐患排查治理暂行规定》和GB/T 33000要求

这是一款专业的企业安全隐患排查AI工具，能根据现场照片自动识别风险、生成符合国家标准的台账和整改文档，功能丰富实用。质量整体较好，但生成的文档完整性依赖提前配置好企业信息，隐患识别的准确性受照片清晰度影响较大。建议使用时尽量上传清晰的照片，并确保企业信息配置完整。总体来说是一款实用且专业的安全生产管理辅助工具。