ООО「ZARUBEZHNEFT-dobycha Kharyaga」の作業における安全要件遵守管理プロセスへのデジタル技術の導入

ZNDKhの施設では、請負業者を含め、多数の従業員が働いています（1シフトあたり最大1000人、そのうち150人がZNDKhの従業員）。その中で、会社の主な焦点は、死亡事故を防ぎ、労働災害を最小限に抑えることです。大多数の事故は、危険な状態と危険な行動の組み合わせによって発生します。全体として、年々減少傾向にありますが、依然としてかなりの数の事故が記録されています。

HSE分野の専門家コミュニティでは、分析ツールの1つとして、事故統計に基づくデュポンの「ハインリッヒの法則（事故のピラミッド）」を使用しています。このピラミッドによれば、事故の約96%は職場での人々の不注意な行動の結果であり、設備の故障によるものはわずか4%にすぎません。1件の死亡事故や重傷事故の背後には、軽傷または無傷の多数の軽微な事故が存在しています。

死亡事故や労働災害を防ぐため、効果的な労働安全衛生システムは以下の点を目指す必要があります。

1. 労働安全衛生マネジメントシステムの構築と改善を通じた、危険な行動の防止。
2. 技術的制御などによる、危険な状態の排除。

基本的な考え方は、事故の兆候を早期に発見するプロセスに最新技術を導入することです。

デジタル化の全体的なトレンドを考慮し、ZNDKhでは安全な労働環境を確保するために使用できる技術の調査が行われ、優先分野としてビデオ監視とビデオ分析が特定されました。

ビデオ分析システムの基盤には、リアルタイムでビデオストリームを分析するコンピュータビジョンとディープラーニングのアルゴリズムがあります。

ビデオ分析の主な機能は以下の通りです。

• 早期発見：例えば、カメラは直火が発生し、従来の煙感知器や熱感知器が作動する前のくすぶりの段階で煙を検出できます。
• 広範囲のカバー：1台のカメラで、ポイントセンサーの設置が非効率的または高コストとなる広大なオープンスペースを監視できます。
• 正確な位置特定：システムは施設の平面図上で異常事態の発生場所を正確に示し、現場へ人員や機材を迅速に派遣することを可能にします。
• 統合と分析：システムは通常動作からの逸脱を検出するだけでなく、包括的なセキュリティシステムの一部となることができます。例えば、警報システムの起動、入退室管理システム（ACS）の制御（避難口のロック解除）、排煙システムの作動、検証のための警備コンソールへのビデオ送信などです。
• 過酷な環境での動作：一部のシステムは、従来のセンサーが役に立たない粉塵やガスの多い環境、または屋外での動作に適応できます。

施設の監視範囲を拡大するため、固定式のビデオ監視カメラに加えて、ビデオカメラやセンサーを搭載した巡回ロボットやUAV（無人航空機）を使用することが効果的です。

提案されたソリューションを使用する際には、以下のような一連の制限事項があることに留意する必要があります。

• プライバシーと倫理：従業員がシステムを完全な監視と受け取る可能性があり、ストレスや心理的環境の悪化につながる恐れがあります。
• 誤報：アルゴリズムは完璧ではなく、時折エラーを起こす可能性があります。
• 高い導入コスト：ハードウェア、ソフトウェア、および既存プロセスへの統合に対する投資が必要です。
• 適応の必要性：特定の生産環境の特性に合わせてアルゴリズムを「学習」させる必要があり、これには時間と専門知識を要します。

ベンチマーキングを実施した結果、ロシアの石油・ガス部門は、労働安全確保システムへのデジタルソリューション導入に向けて積極的に動いていることが分かりました。

1. Gazprom Neftは、自社の油田においてドローンや地上ロボットを使用し、パイプラインの巡回や漏洩の検出を行っています。
2. Rosneftは、デジタル技術導入の大規模なプログラムを実施しています。同社の施設では、設備の監視やデータ収集を行う自律型ロボットのテストが行われています。
3. LUKOILは、陸上および海上の石油パイプラインや施設の監視にドローンを使用しています。
4. Tatneftは、自動制御・診断システムを含むロボットソリューションを自社の生産施設に導入しています。

Zarubezhneftもデジタル技術を使用しています。例えば、2018年以降、ZNDKhではUAVを使用してハリアガ油田の施設および周辺地域の遠隔監視を実施しています。この調査方法により、パイプライン区間の保護ゾーンや工業用地周辺の自然環境の状態に関する情報を取得できます。UAVを使用した点検は、時間と労力を大幅に削減し、アクセスが困難なエリアの監視を可能にします。

ZNDKhでは、以下のブロックで構成されるセキュリティモジュールを組み込んだ「Intellect」システムの導入が計画されています。

1. 「PPE未着用者検出」ブロック。個人用保護具（PPE）を着用していない人を検出し、不適切に着用されたPPEを特定することができます。
2. 「火災発生源検出」ブロック。ビデオ分析は人工知能アルゴリズムを使用して火と煙を認識します。どのようなシナリオでも、システムのオペレーターは火災の可能性がある場所からのビデオを受信し、状況を即座に評価できます。
3. 「人間の行動分析」ブロック（スタッフの状態監視）。ニューラルネットワークによるビデオ分析は、潜在的に危険な状況を示す可能性のある人々の姿勢をビデオ画像上で認識します。例えば、人が床や地面に倒れている場合、それは助けが必要である可能性が高い兆候です。従業員が1人でいる生産モジュールのいずれかで体調を崩すという状況が発生する可能性があります。そのような場合、ビデオ分析システムを通じてその人をタイムリーに発見することで、同僚が現場に迅速に到着し、応急処置を行うことができます。そして、タイムリーな応急処置は死亡を防ぎ、結果の重大性を軽減することができます。

会社の生産施設における安全システムでは、従業員に手すりにつかまることを義務付けています。ビデオ分析により、この要件が満たされていないケースを検出し、セキュリティシステムのオペレーターに即座に通知することができます。

「Intellect」システムには、ビデオ監視カメラを搭載した巡回ロボットとUAVを接続する予定です。

「Intellect」は、ロシアの企業ITVによって開発された、包括的なセキュリティシステムを構築するための多機能ソフトウェアプラットフォームです。このシステムは、ビデオ監視、火災報知器、外周警備システム、入退室管理システム（ACS）などの分散したセキュリティシステムを単一のインフラストラクチャに統合します。

現在存在する「Intellect」システムの枠組みの中で、ZNDKhの施設には163台のビデオ監視カメラが設置されています。作業エリアのカバー率は約50%です。既存のカメラ群では生産現場を完全にカバーできないため、「Intellect」システムに統合された巡回ロボットやUAVを使用することで、施設の監視エリアを拡大することができます。

従業員がヘルメットを着用していないことを知らせる、システムのオペレーター画面への情報出力例。

これらのソリューションを導入した結果、会社には以下の効果がもたらされます。

• 労働災害発生率の低下。
• 施設の安全レベルの向上。
• 長期的視点でのコスト削減。
• レピュテーション効果。
• 将来のイノベーションのための基盤。

導入されるソリューションにより、HSEの専門家は施設の日常的な監視に費やしていた時間を解放し、より複雑な分析タスクの解決や高リスク作業の管理に充てることができるようになります。

検討されているデジタル技術の導入は、将来のビデオ分析分野におけるイノベーションの基盤となる可能性があります。

• 3D分析：ステレオカメラやLiDAR*を使用して、煙や火災の拡大の3Dモデルを構築します。
• 予測分析：状況を検出するだけでなく、複数のデータに基づいて状況の進展を予測するシステム。
• より複雑なニューラルネットワークアーキテクチャによる精度の向上と誤報の削減。
• ビデオ分析とドローンの深い統合：広大でアクセスが困難な領域をパトロールするための、熱画像カメラと人工知能アルゴリズムを備えたUAV。
• 危険区域における人間のロボットへの置き換え。
• ロボットと人間のコラボレーションに基づく「スマートエンタープライズ」の構築。

* - LiDARとは、レーザーパルスを使用して物体までの正確な距離とその空間的配置を測定するリモートセンシング技術です。

結論：既存の困難にもかかわらず、ビデオ分析とロボットは現代の生産の安全を確保するための効果的なツールであり、その導入と活用の機会を探求する必要があります。

導入を成功させる鍵は、チームとのオープンな姿勢とコミュニケーションです。システムの目的が罰することではなく、従業員の生命と健康を守ることであると説明することが重要です。導入には、手順の見直し、トレーニング、そして技術が監視者ではなく支援者となる安全文化の構築が伴う必要があります。安全におけるデジタル技術は、事後対応型モデルから事前予測型モデルへの進化のステップです。これにより、命を救い、会社の資産と環境を保護し、生産効率を根本的に新しいレベルに引き上げることが可能になります。