AI は、企業が事故ゼロを達成するのに役立ちます
公開: 2020-09-06国際労働機関によると、仕事に関連した怪我や死亡は、世界で約 3 兆ドルの費用がかかります。これはインドの GDP にほぼ匹敵します。
コンピュータ ビジョン ソリューションは、製造現場での事故ゼロを目指します
AI を活用したソリューションは、建物に入った人の数が建物から出た人の数よりも少ないことを特定することもできます
アインシュタインは「誰もが天才だ。 しかし、もし魚を木登りの能力で判断すると、魚は自分は愚かだと信じて一生を過ごすことになります。」 それが私たちがAIで行っていることです。 人間よりも優れていることではなく、できないことに重点を置いています。 Jeopardy のゲームを永遠にプレイすること、またはチューリング テストに合格すること。 人に取って代わる AI は必要ありませんが、人々がより安全な職場を作り、プロセスをより効率的にし、パターンを見つけ、反復的な怪我を防ぐのに役立ちます。
AI の問題の一部は、AI が未来のテクノロジーであるという認識です。 AI の危険性を扱った映画が多すぎて、大衆に届いた実際のケーススタディが十分にありません。 AI に関する最も否定的な意見は、自動化が人員削減につながるというものです。 人口密度が高く、失業率が高い発展途上国では、この印象により、一部の企業は AI ベースのソリューションを検討することさえ思いとどまります。
AIで事故ゼロを実現
国際労働機関によると、仕事に関連した怪我や死亡は、世界で約 3 兆ドルの費用がかかります。これはインドの GDP にほぼ匹敵します。 HSE は、自動化されたリスク識別のための AI が、1 年を通して毎日、何人かの命を救うことができる分野の 1 つです。 考えてみれば、CCTV カメラはどこにでもあり、役に立たないものでもあります。 何か問題が発生した後でのみ振り返って使用され、その場合でもプロセスは面倒で時間がかかります。
コンピューター ビジョンは、ディープ ラーニングを使用して CCTV カメラからのライブ フィードを分析し、実用的な洞察をリアルタイムで提供できる人工知能の分野です。 コンピューター ビジョン ソリューションは、製造現場での事故ゼロを目指しています。 ほとんどの場合、インフラストラクチャのオーバーホールを必要とせずに、コンピューター ビジョン ソリューションを既存の CCTV ネットワークに接続できます。 多くの場合、ソリューションはすぐに使用でき、非常に短いタイムラインで展開できます。
施設内のすべてのカメラを使用して、コンピューター ビジョン ソリューションが仮想マップを作成し、運用エリア全体を分析し、危険エリアをマークし、コンプライアンス違反を定義し、発生するアラートの種類を構成します。 アラートは、適切な機関に送信された SMS や電子メール、PA システムでのアナウンス、特定の時点でのブザーなど、さまざまです。
重大なアラートが発生した場合にアクションを実行するために、当局の階層も AI ソリューションに供給されます。 コンプライアンス違反が発生するたびに、リアルタイムの通知が発生します。 インサイトを提供するダッシュボードには、アプリまたは Web からアクセスできます。 これらは、企業が再発する問題を修正するための措置を講じるのに役立ちます。
AI が既存のセキュリティ プロトコルと連携することで大きな違いを生み出し、毎回具体的な結果をもたらすいくつかの実際のシナリオ。
火災検知
従来の火災検知システムは、信頼性が低く低速な煙検知器と熱検知器を使用しています。 応答時間は約 3 ～ 5 分です。多くの場合、火災は広範囲に広がり、封じ込めや消火が困難です。
AI ソリューションは、約 50 メートルの距離から 10 ～ 15 秒以内に火災を検出できます。 また、火災の正確な場所を知らせ、関係当局に警報を送信し、応答がない場合はエスカレーションすることもできます。 PAシステムに統合して、火災の正確な位置と取るべき出口ルートを即座にアナウンスできます。
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AI を活用したソリューションは、建物に入った人の数が建物から出た人の数よりも少ないことを識別することもできます。 人数を使用して、複数階建ての建物の場合は消防士を適切なフロアに誘導し、大規模な倉庫や工場の場合は適切なエリアに誘導し、重要な時間を節約します。
ムーブメント（MHE）の安全に使用される機械設備
歩行者は、MHE の通路に足を踏み入れることにより、製造施設、倉庫、ヤード デポなどで最大の危険に直面します。 フォークリフトの運転手は、フォークリフトに荷物が積み込まれているときに明確な視野を持っていません。また、ニアミスを見たことがないため、ヒヤリハットを特定することもできません。
AI は、MHE と歩行者のための別々の経路を特定して管理し、事故を防ぐために即座に警報を発するのに役立ちます。 違反のヒート マップを作成してハザード ゾーンを特定し、企業がそれらのエリアでの事故を減らす SOP を作成するのに役立ちます。
人間工学
職場、製品、システムは人間工学に基づいて設計されており、事前に定義された方法で使用すると最適に機能します。 エルゴノミクスは、個人の体の大きさ、強さ、スキル、スピード、感覚能力 (視覚、聴覚)、さらには態度など、人間の能力と制限をワークスペースの設計に取り入れることによって、安全で快適で生産的なワークスペースを作成することを目的としています。
不適切なポーズは最も困難なトラウマですが、多くの場合、人間の目には検出されません。 これが、腰痛が最も一般的な労働災害である理由です。 AI は、人が持ち上げたり、下げたり、押したり、引いたり、運んだり、動かしたり、保持したり、拘束したりする力を必要とする作業のポーズを監視できます。 手動ハンドリング作業のコンプライアンス ポーズが定義され、監視されます。
AIは、間違ったポーズが繰り返され、怪我につながるパターンを特定できます。 これは、労働者が怪我をする前に警告することで、労働者を助けます。 怪我から人々を救うだけでなく、長期的には、従業員を気遣い、非常に安全に働く人道的な場所であることにより、企業の肯定的なイメージを構築します.
PPEコンプライアンスを確保することで労働災害を減らす
AI は、適切な PPE に準拠していない労働者を特定できます。たとえば、ヘルメット、ベスト、ブーツ、眼鏡など、準拠していない場合でもリアルタイムでアラームを発します。 これにより、問題が即座に修正され、将来の事故、切断、または怪我を防ぐことができます。 顔認識技術を使用して、危険区域にいる特定の人を制限し、違反が発生したときに警告を発することができます。
高所作業を行う作業員を雇用する建設現場では、AI ソリューションを展開して、安全ハーネスが常にしっかりと固定されていることを確認できます。 ライブ フィードを使用すると、人のハーネスが外れたり、特定の足場に人が密集しすぎたりすると、リアルタイムのアラームが発生します。 コンピュータ ビジョンは、誰かが必要な PPE を着用せずに立ち入り禁止区域に入る場合、「ヘルメットを着用してください」などの特定のメッセージを再生することもできます。
結論
最終的に、AI の目的は人間に取って代わることではなく、より安全で効率的な作業環境の構築を支援することです。 正確には人工知能ではなく、拡張知能です。 ピカソがかけがえのない存在である理由は、彼が生物学的、心理的、感情的、状況的、複製不可能ないくつかの複雑な要素で構成された「天才のストローク」であるからです。
量子 AI はまだ概念段階にあり、バイナリ コーディング AI ベースの AI は、2 歳児の認知知能を達成できる場合、驚異的であると見なされます。 音楽、絵画、またはトレーラーを作成するとき、HSE で機能する退屈だが大きな影響を与える人命救助 AI に与えられるよりも多くのメディア報道が AI に与えられます。
事故番号にはアイデンティティがありません。それは人々を、顔の見えない、派手さのない、ブルーカラーの労働者、つまり交換可能なものとしてまとめます。 しかし、AI ソリューションの場合、各ワーカーは異なり、識別可能です。 AI はこれらの人々のそれぞれに焦点を当て、次の事故、次の転倒、次の切断から確実に救うことができます。 AI搭載のCCTVカメラから逃れるものは何もありません。
あらゆる規模の企業が、特に HSE 向けに AI を活用したソリューションを展開できます。
なぜなら、一人の人間の命の代償を考えると、それは実際には、かけがえのないものだからです。