安全のためのデジタルサービス：環境と車両管理をコントロール

安全のデジタル化：車両管理から予測分析へ

交通リスクの管理は、伝統的にHSE部門にとって最も困難な課題の一つです。大規模な企業車両における重大な交通事故の確率は統計的に高く、その結果は評判の低下から企業の完全な倒産に至るまで様々です。ウェビナーでは、Sky社（MTSエコシステム）の創設者であるYury Visnevsky氏が、受動的な監視から人工知能を使用した能動的なシステムへの移行が、交通安全へのアプローチをどのように変えるかを解説します。

インシデントピラミッドとドライバーのスコアリング

講演者は企業車両の例を用いて、運転中の軽微な違反や危険な行動といった「インシデントピラミッド」の底辺に対処することなしに、重大な事故の数を減らすことは不可能であることを示しています。この課題を解決するために、テレマティクスと個人のスコアリングシステムが導入されています。

運転スタイルの評価は、速度超過、急ブレーキ、車線変更に関するデータに基づいて形成されます。システムの重要な要素は、車内の音声アラート（ブザー）です。ドライバーは違反の瞬間に信号を受け取り、「今ここで」行動を修正することができます。しかし、技術的な制御は、管理上の決定と組み合わせて初めて効果的に機能します。プレゼンテーションでは、違反データがラインマネージャーに送信され、面談やスタッフのモチベーションシステムへの統合が行われる、修正フィードバックのメカニズムについて詳しく説明されています。

AIビデオ分析：リアルタイムでの交通事故防止

安全システム開発の次の段階は、ニューラルネットワーク分析を搭載したスマートドライブレコーダーです。発生したインシデントの分析にのみ使用される従来のカメラとは異なり、AIビデオ分析は先回りして機能します。

• ドライバーの状態管理：システムは、居眠り、スマートフォンへの注意散漫、喫煙の兆候を認識します。
• 道路状況の監視：カメラは、危険な接近、車線違反、または歩行者との衝突リスクを記録します。
• 即時対応：重大なリスク（マイクロスリープなど）が検出された場合、システムは音声警告でドライバーを起こし、対策を講じるためにビデオクリップを直ちにディスパッチャーに送信します。

レポートで提示された実践的なケースは、自動化のタイムリーな介入により、危険な行動の頻度が大幅に減少し、何百もの潜在的な交通事故が防止されたことを示しています。

分析の自動化と環境モニタリングの役割

膨大なデータの収集には、適切な処理ツールが必要です。講演者は、さまざまなシステムからのデータ集約が単一のダッシュボードにまとめられる、ディスパッチングのアウトソーシングモデルを分析します。マネージャーの負担を軽減するために、AIベースのTelegramボットが使用され、ドライバー向けのパーソナライズされたレポートと推奨事項が自動的に生成されます。

ウェビナーの後半（「環境モニタリング」部門の責任者であるOlesya Sukhanos氏によるプレゼンテーション）では、焦点が環境安全のためのデジタルソリューションに移り、生産リスク管理への包括的なアプローチが強調されます。

このウェビナーで学べること：

• 実際の財務および評判リスクの例を使用して、経営陣に車両の安全性への投資を正当化する方法。
• ドライバーへの2段階の影響システム（ブザー＋マネージャーからのフィードバック）はどのように機能するか。
• AIビデオ分析と標準のGPSモニタリングの根本的な違いは何か。
• ニューラルネットワークとチャットボットを使用して、問題のあるドライバーとの日常的な作業を自動化する方法。
• 大手物流企業や産業企業の例で、予測安全システムの導入がどのような結果をもたらすか。