Системы с применением технологий ИИ заменяют людей на опасных промышленных объектах и контролируют, как они соблюдают правила безопасности. Практика показывает, что с внедрением ИИ-решений на предприятиях снижается вероятность несчастных случаев. Разбираемся, какие подходы к применению ИИ для промышленной безопасности сейчас в тренде и что тормозит его развитие.

Контроль за соблюдением мер безопасности 

Одна из областей ИИ — компьютерное зрение — успешно используется для анализа информации с камер наблюдения, установленных на производственных площадках. Система моментально идентифицирует людей и объекты, которые должны быть или, наоборот, не должны быть на производстве — например, средства индивидуальной защиты (СИЗ), сигареты и т. д. 

Гонконгская технологическая компания

разработала

систему, которая следит за безопасностью на строительных площадках. Нейросеть определяет, кто из рабочих не надел защитную каску, курит в неположенном месте, вошёл в опасную зону. Эти сведения система находит в видеопотоке с ранее установленных камер и передаёт в центр управления для принятий решений.

Решение российской компании VizorLabs на основе анализа видеопотока с камер

фиксирует

95% случаев, когда работник снял каску или респиратор. Система используется, в частности, на предприятиях атомной промышленности. Подобную технологию

применяет

лесопромышленный холдинг: ИИ среди прочего «просматривает» видео с проходных предприятия и выявляет нетрезвых работников.

Замена и защита людей на опасных участках 

Персонал на опасных участках производства можно заменить роботами полностью или частично. Там, где возможно появление людей в рабочей зоне роботов, используют ИИ для исключения случаев травматизма.

Например, российская компания

создала

робота-сварщика, который прошёл испытания на автозаводе. Робот выполняет месячный объём работы за одну-две недели и тщательно следит за безопасностью на своём участке с помощью датчиков и ИИ. Одна из ступеней защиты предусматривает полную блокировку, если человек пересечёт периметр рабочей зоны, очерченный жёлтой линией.

Беспилотные тягачи

были испытаны

на месторождении в Заполярье в экстремальных климатических условиях. Машины умеют обмениваться информацией друг с другом, мгновенно распознавать препятствия (включая людей) в условиях плохой видимости во время метелей и корректировать траекторию движения. Беспилотные тягачи безаварийно проехали 2500 километров, показав, что они на 50% безопаснее пилотируемых транспортных средств.

Комплексное управление промышленной безопасностью

Безопасность определяется множеством факторов, включая особенности условий на промышленных объектах и даже склонность отдельных работников к систематическому нарушению правил ношения СИЗ. Эти факторы можно отслеживать отдельно, а можно интегрировать в единую систему, которая будет предупреждать о возможных рисках на основе анализа данных из разных источников предприятия.

Например, ГК «Цифра»

предложила

платформу ZIIoT для проактивного управления охраной труда и промышленной безопасностью в угольной отрасли: на углеобогатительных фабриках, шахтах и разрезах. С помощью платформы можно собрать в единый контур все производственные процессы на предприятии и систему безопасности — от диспетчеризации горного транспорта до определения местоположения персонала. Решение позволяет не только контролировать выполнение ключевых производственных показателей, но и заблаговременно определять события, которые могут привести к авариям.

Когда контроль за ношением СИЗ включён в общий контур управления промышленной безопасностью, фиксация нарушения с помощью ИИ автоматически запускает цепочку прописанных действий. Ответственный за безопасность получает предписание, для нарушителя определяются корректирующие или дисциплинарные меры вроде повторного инструктажа и отслеживаются сроки выполнения этих мер. Затем платформа отслеживает снятие нарушения с контроля и включение нарушения в отчёты.

В обособленной же системе контроля при подобном нарушении создаётся событие, которое потом подтверждается (или не подтверждается диспетчером) и учитывается в статистике. То есть фактически работа ИИ-решения заканчивается после передачи данных о нарушении.

Драйверы и сдерживающие факторы

По

прогнозам

, рынок ИИ-решений для промышленности вырастет с 2,3 млрд долларов в 2022 году до 16,3 млрд долларов к 2027 году. Иными словами, темпы среднегодового прироста рынка будут достигать 48%. Ключевой фактор роста — дальнейшая автоматизация производства за счёт использования роботов с интегрированным ИИ. К числу драйверов роста ИИ-решений, ответственных в том числе за промышленную безопасность, относят:

удешевление разработки решений на основе ИИ и их внедрения в производственный процесс;

потенциал сокращения трудовых ресурсов;

осведомлённость о ESG-повестке, включающей в себя вопросы безопасности персонала.

Сдерживающие факторы:

недостаток квалифицированных кадров, необходимых для внедрения и использования решений на основе ИИ;

уникальность производственного процесса на крупных и старых предприятиях, не позволяющая интегрировать типовые решения;

отсутствие материально-технической базы для интеграции системных решений — вычислительных мощностей и необходимой аппаратуры для мониторинга;

недоверие к решениям на основе ИИ со стороны менеджмента и собственников, а также опасения, что передача важных участков производства под контроль ИИ может нарушить процедуры и потребует дополнительного контроля со стороны людей;

нежелание «ломать то, что работает», — создание новых протоколов и передача ответственности за их выполнение на ИИ может потребовать полной перестройки экономической модели.

Актуальность и перспективы тренда: мнения экспертов

Василий Долгов,

генеральный директор VizorLabs

Системы видеоаналитики на основе ИИ — шаг вперёд в сравнении с традиционным видеонаблюдением. Они автоматически анализируют видеопотоки, выявляют аномалии и принимают меры, чтобы предотвратить возможные происшествия. В отличие от реактивного реагирования на событие, они обеспечивают безопасность на промышленных предприятиях проактивно. Например, автоматически отключают оборудование или блокируют доступ. Можно принимать меры заранее, исключая или заметно снижая вероятность травматизма и инцидентов.

Внедрение разработанной нами технологии умной видеоаналитики на основе ИИ на атомных электростанциях в России привело к снижению инцидентов в девять раз. В ближайшие годы технология будет стремительно развиваться, и мы станем свидетелями её повсеместного внедрения в разных отраслях.

Илья Симонов,

заместитель директора по разработке «К2Тех»

Наши решения обладают продвинутой системой real-time-аналитики и позволяют снижать число нарушений на предприятиях на 70%. Например, крупной промышленной компании было нужно обеспечить безопасность персонала в условиях сурового климата при отсутствии стабильной связи. Снежные бураны не всегда позволяли вызвать помощь. А ещё — контролировать соблюдение правил безопасности при работах на газовом месторождении.

Наша система обеспечила автономный канал связи с носимыми устройствами. На покрытии до 10 километров определяется местоположение персонала и выявляются признаки нештатных ситуаций, например превышение допустимой концентрации газа. Система исключила человеческий фактор при передаче данных о загазованности, увеличилась скорость передачи информации о персонале и повысилась лояльность работников, потому что система заботится об их безопасности. Было принято решение о масштабировании проекта.

Я полагаю, что ИИ в дальнейшем позволит совершенствовать уже реализованные решения, а также даст возможность перейти на более дешёвое оборудование без потери качества. Это, в свою очередь, снизит стоимость подобных решений и расширит географию внедрения.

Евгений Бурнаев,

профессор, руководитель Центра прикладного ИИ (Сколтех) и научной группы AIRI

Тренд на использование в российской промышленности технологий ИИ после ухода ряда крупных производителей инженерного ПО только усилился. Ряд отечественных компаний достаточно успешно замещает ПО ушедших разработчиков, а компании всё чаще понимают, что при правильном применении эти системы дают хороший экономический эффект. Но по-прежнему самым важным фактором для внедрения и эффективной работы технологий ИИ остаётся административная воля руководства предприятия.

СберПро Медиа теперь можно читать в Телеграме и Дзене. Чтобы быть в курсе важных трендов, свежих кейсов лидеров бизнеса и мнений ведущих экспертов, следите за нами в

Телеграм-канале

. Развитие навыков управления, личностный рост, актуальные подходы в маркетинге, новинки бизнес-литературы — эти темы мы подробно рассматриваем в

Дзен

.