风险预控、关口前移；源头防范；严防风险演变、隐患升级导致生产安全事故发生。

通过数字化手段贯通“风险分级管控”与“隐患排查治理”双流程，实现风险动态感知、隐患闭环处置、责任精准落实。降低事故概率，提升安全管理效率满足政府监管与企业内控双重需求。

企业应当将全部风险单元网格化，将各网格风险等级在厂区平面布置图中用红橙、黄、篮4种颜色标示。当遇上多层建筑（或操作平台）风险标注位置重叠，或者厂区面积较大无法在一张风险图上展示所有单元时，可以划分多个风险区域，分别绘制风险四色分布图，各网格单元风险等级按网格内各项危险有害因素的最高等级确定。

风险点是风险伴随的设施、部位、场所和区域，以及在设施、部位、场所和区域实施的伴随风险的作业活动，或以上两者的组合。
通过风控卫士建立风险点管理数据库，实现风险点全生命周期管理，包括风险点登记、分类、风险等级、责任分配、管控措施制定与跟踪等等。

风险评价覆盖全部作业活动和设备设施，作业活动采用危害分析法(JHA) 进行辨识，设备实施采用安全检查表法 (SCL)进行辨识，并对风险分析单位进行风险等级评估，可选择风险矩阵风险法(LS) 或作业条件危险行分析法 (LEC)，最后生成风险点管控清单，进行风险分级管控。

执行标准化检查流程，支持现场记录(文字、图片、视频)隐患等级判定与自动归类。生成电子检查单，实现隐患发现、记录、上报的全流程数字化。
排查人员使用智能手机扫描标识牌上二维码，然后按照屏幕上的要求进行现场检查，拍照、录像、填写记录。什么时间?什么地点?巡检什么?发现问题怎么处理?在软件中都有详细定义和明确提示。

智能世界正在加速而来，机器视觉为生产生活带来诸多便利，智能化成为现代企业的普遍需求，在传统视频监控的基础上，加入人工智能算法，已成为企业提高自动化水平降低人工成本的有效手段。

视频接入
支持全行业摄像机、智能视频存储、视频安防平台等的便捷接入，高效的设备管理、设备配置等能力。
视频收录
提供高可靠、大容量、安全的云端视频持久化存储，含连续存储和动检存储等多种方式。
视频调阅
提供实况视频、历史录像、设备信息和告警数据的全网高质量调取，以便随时随地查看浏览。
AI分析
为机器视觉与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流，主要用于故障预防、产品质检、危险识别等方面。

记录事故详情（时间、地点、类型损失），责任追溯与整改措施跟踪。建立事故案例库为风险预警提供历史数据支持。

基于隐患数量、整改时效、监测数据等指标构建动态风险评估模型，量化计算区域/部门风险综合指数。
系统通过趋势图可视化展示风险变化，并设置红橙黄蓝四级预警阈值，驱动分级管控策略动态调整。