自动化产线告警处理流程：让机器自己“喊人”也讲规矩

在一家做智能家电的工厂里，凌晨两点，一条装配线突然停了。没人喊叫，也没人跑动，只有控制室的大屏上跳出一条红色提示：‘焊接工位温度异常’。五秒后，值班工程师手机震动，一条带优先级的告警推送到了钉钉。这背后，就是自动化产线告警处理流程在干活。

告警不是越快越好，而是要准

很多人以为，自动化产线一出问题就得马上报警。可现实是，太多误报反而让人麻木。比如传感器偶尔飘一个数据，系统就拉响警报，结果每次都是虚惊一场。时间一长，操作员干脆把提示音关了。真正的故障来了，反倒没人注意。

所以现在的处理流程第一步，是‘过滤’。系统会判断这个异常是不是持续出现，有没有超出合理波动范围。就像家里的烟雾报警器，炒菜糊了冒点烟不至于触发消防警报，得真有明火才响。

分级响应，小事自动修，大事才叫人

不是所有问题都需要人工介入。比如某台机械臂的夹具位置偏了0.3毫米，系统可以直接调用校准程序自动归位。这种属于‘L1级’告警，记录日志就行，连通知都不用发。

但要是连续三台产品检测不合格，系统就会升到‘L2级’，自动暂停该工段，并通知当班组长。如果是整条线供电波动，直接跳到‘L3级’，不仅停机，还会短信+电话双通道呼叫设备主管。

处理链条不能断

告警响了，人来了，不代表事情结束。系统会跟踪处理进度：谁接单、什么时候到场、处理了多久、是否闭环。如果超时没响应，自动升级到上一级负责人。就像外卖超时配送会赔钱，工厂里处理延迟也可能触发考核。

有些企业还接入了AR眼镜。维修工戴上后，系统把故障点的三维示意图直接投射到视野里，省去翻手册的时间。处理完拍照上传，系统比对前后状态，确认无误才标记为解决。

代码不是万能的，流程才是核心

有人觉得，写个脚本监控数据不就行了？其实难点不在技术，而在规则定义。比如‘温度异常’到底定在多少度？不同季节、不同批次材料的耐热性不一样，阈值也得动态调整。

<rule name="overheat_alert" level="L2">
  <condition>
    temperature &gt;= 85 && duration &gt; 60
  </condition>
  <action>
    trigger_alarm, pause_station, notify_supervisor
  </action>
</rule>

上面这段配置，看着简单，其实是车间开了三次会，生产、设备、质量三个部门拍桌子定下来的。技术只是把共识固化下来，真正起作用的是背后的协作逻辑。

现在这家工厂的平均故障响应时间从47分钟降到9分钟，不是因为用了多高级的AI，而是把‘谁该干什么、什么时候干’理清楚了。机器不会累，但也不会自己想办法。它只认流程。