労働安全衛生および産業安全システムの発展は、デジタル技術の導入と密接に結びついています。SUEK社のHSEシステム開発部門責任者であるステパン・ディキー氏は、技術システムの近代化から行動バリアへの移行が、労働災害減少の停滞をいかに打破できるかを明確に示しています。講演では、デジタルアシスタントや人工知能(AI)ベースのシステムを企業の日常業務に統合した実践的な経験が詳細に検討されています。
重大な労働災害(交通事故)を引き起こす主要な問題の一つは、ドライバーの注意力低下です。講演者は、居眠り、わき見、電話の使用、喫煙を検知する覚醒状態管理システムの導入について解説します。重要なのは、このシステムが単に違反を記録するだけでなく、デジタルアシスタントとして機能することです。ドライバーの行動を音声で繰り返し、居眠りの兆候がある場合には音声アラームを作動させます。これにより、事後に結果を処理するのではなく、リアルタイムでインシデントを未然に防ぐことが可能になります。
電気設備での作業は高いリスクを伴い、ここではヒューマンエラーが決定的な要因となります。講演では、AIを活用した安全要件遵守のデジタル管理プロジェクトが紹介されています。特定の個人用保護具(PPE)(例:絶縁手袋)の使用や、切り替え手順の正確な実行を認識するように訓練されたカメラが、24時間体制で監視を行います。これにより、違反を自動的に検出し、専用の訓練施設でのスタッフ向けターゲットトレーニングの基盤を構築することができます。
いかなる管理システムの導入も、それを回避しようとする試みに必然的に直面します。講演者は、ベルトコンベアでの無許可乗車を管理するシステムを例に挙げ、技術的なバリア(ビデオ録画やコンベアの自動停止)を設置するだけでなく、人々の行動に働きかけることがいかに重要であるかを示しています。測位システムとの統合や、危険区域に接近した際の鉱山用ヘッドランプへの音声警告の導入は、安全に対する意識的な態度を形成するための包括的なアプローチを示しています。
ガス・換気管理システムの動作への干渉を排除するプロジェクトは、特に注目に値します。固定センサー、ヘッドランプ、携帯型ガス検知器からのデータを同期させることで、測定値の不一致をオンラインで検出し、機器の正常な動作を監視することができます。メタン濃度超過の記録を自動化することで、専門家の労力を大幅に削減し、データの信頼性を向上させます。