一个有结构的流程，主动识别与工作相关的危险 定义预防措施以保护工人并降低事故风险
与作业安全分析（JSA）类似的过程，但更侧重于识别和评估日常工作活动中的潜在风险因素。 规划控制措施以减轻这些风险。
提前识别和评估潜在危险，以防止事故发生 确保工人安全——强调预防胜于事后应对。
提升全体组织成员的安全意识和管理能力，促进可持续的工业安全文化。
通过遵守强化的安全法规，为雇主提供法律保护，避免昂贵的工厂停产。 进行风险评估并张贴强制性安全标志。
输入作业细节以进行风险分析
将文本转换为结构化数据以便AI解读
检索与用户查询高度相似的现有案例
根据用户查询和现有案例推荐相关案例
生成并推荐事故类型、风险因素、控制措施和严重程度等级
结合以往的JSA案例和领域专知识，提供相关的危害类型、风险因素和控制措施建议。
确保所有输入数据实时保存，提高数据完整性和可访问性。
提供用户友好的界面用于监控和错误处理，提高整体系统的可用性。
利用生成式人工智能提升JSA文档的语境理解和句子质量
整理现有的JSA文档和事故案例数据，构建行业专用术语库，并通过专家访谈验证内容。
清理、转换和整合数据，规范术语，并提取关键的JSA要素
设计向量数据库的架构，构建相似JSA文档的数据集，并使用Lance DB实现向量数据库。
开发危险类型、严重程度、风险因素和控制措施模块。
根据用户需求，构建集成JSA自动生成特性的基于网页的系统。
通过在线演示了解其工作原理。亲自体验功能，实时发现优势！