中控TPT小助手
在工业生产现场，安全管理一直面临一个现实矛盾：需要关注的风险越来越多，但人的精力始终有限。
能不能更早发现？能不能预判风险大小？能不能快速找到原因？能不能把处置动作真正执行下去？这也是人工智能进入工业安全场景后，需要解决的问题。
2026年初，工信部发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确提出开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型，并推动人工智能应用于安全生产风险预警与事件告警。
以时间序列大模型TPT为核心的"AI+安全"场景化解决方案，正在重新定义工业安全的管理范式。方案融合动态风险集控模型DRM、定量风险分析模型QRA、AI视觉智能行为分析模型，让AI真正读懂工业现场的数据、设备、风险与人员行为。依托大模型能力，TPT平台通过自然语言即可生成智能体，8类工业安全智能体已覆盖报警管理、异常诊断、操作执行、视觉监测、风险评估等典型安全场景
01
高级报警 Agent
报警越多，并不意味着工厂越安全。当大量无效、重复、关联性报警同时出现时，真正需要关注的异常反而容易被淹没。
高级报警Agent针对报警分级、过滤、关联和分析，对海量报警进行智能处理，识别报警之间的关联关系、业务优先级及历史发生规律，帮助操作人员关注真正需要处理的异常。
在中化学新祥云80万吨/年硫磺制酸装置，投运TPT平台高级报警Agent后，日均报警频次下降88.3%，关键工艺报警显著减少。
在贵州磷化集团，高级报警Agent对报警信息进行优先级划分、智能过滤和关联分析，并进一步追溯异常根因，帮助现场更快锁定关键问题。
02
异常工况辅助决策Agent
一个报警背后牵涉温度、压力、流量、液位等多个变量的联动变化。仅凭单点报警，很难快速判断异常究竟从哪里开始、正在向哪里发展。
异常工况辅助决策Agent通过对异常工况进行关联分析，辅助还原事故因果链，识别异常根因，并为操作人员提供处置依据。
目前已在广西华谊能化等企业落地应用，实现风险场景识别数量提升150%，分析效率提高70%，有效辅助操作人员从“点状处理”转向“批量处置”，提升应急响应速度与准确性，助力企业构建可复用、可迭代的异常处置知识体系。
03
操作导航Agent
异常发生后，知道“哪里出了问题”只是第一步。更关键的是：下一步该怎么操作？谁来操作？按照什么标准操作？
操作导航Agent将标准作业SOP、操作经验和现场信息进行数字化整合，在异常工况下提供操作路径和协作导航，减少因信息传递和人工判断造成的操作偏差。
在中化学新祥云80万吨/年硫磺制酸装置，操作导航实现标准作业SOP全面数字化，将一线操作经验固化为可执行、可追溯的系统指令。同时，结合智能驾驶舱集中呈现装置核心监控指标，减少操作人员在不同DCS画面之间频繁切换，进一步降低现场信息获取和操作执行的负担。
04
视觉行为分析Agent
人员未佩戴安全防护用品、进入危险区域、违规操作等行为，传统方式往往依赖人工巡检和视频盯屏，难以做到持续覆盖。
视觉行为分析Agent聚焦“人的不安全行为”，对现场视频进行7×24小时智能分析，自动识别典型不安全行为，并对异常情况进行预警。
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视觉状态监测Agent
视觉状态监测Agent聚焦“物的不安全状态”，持续识别设备、现场环境等典型风险状态，辅助发现传统人工巡检容易遗漏的问题。
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QRA定量风险评估Agent
风险一旦发生，影响范围有多大？安全距离应该留多少？应急资源应该怎么配置？
QRA定量风险评估Agent精准模拟各类潜在事故后果与安全距离，为安全布局优化与应急资源配置提供科学依据。
针对池火灾、蒸气云爆炸、有毒气体扩散等典型事故场景，模拟事故影响范围，为安全布局优化、风险分区和应急资源配置提供量化依据。让原本较难直观判断的安全风险，进一步转化为可量化、可分析的结果，为安全决策提供依据。
07
安全诊断分析Agent
安全诊断分析Agent围绕生产装置、设备、工艺、人员、管理等安全要素，对企业安全状态进行系统分析，辅助识别安全管理中的薄弱环节。
相比单点排查，它更强调从全要素、全流程视角发现问题，并沉淀形成可持续优化的安全诊断能力。
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动态风险四色图Agent
传统风险四色图更多反映某一时点的风险状态，但工业生产现场的风险并不是静态的。工况变化、设备状态变化、报警变化，都可能让风险等级发生改变。
动态风险四色图Agent基于动态量化风险模型，结合GIS地图对全厂风险进行分级展示，让不同区域、不同装置的风险状态更加直观。