안전을 위한 디지털 서비스: 환경 및 차량 관리 통제

안전의 디지털화: 차량 관리에서 예측 분석까지

운송 리스크 관리는 전통적으로 HSE 부서에서 가장 복잡한 과제 중 하나로 남아 있습니다. 대규모 기업 차량에서 대형 교통사고가 발생할 통계적 확률은 높으며, 그 결과는 평판 손실에서 기업의 완전한 파산에 이르기까지 다양합니다. 이번 웨비나에서 Sky(MTS 생태계)의 창립자인 유리 비스네프스키는 수동적 모니터링에서 인공지능을 활용한 능동적 시스템으로의 전환이 도로 교통 안전에 대한 접근 방식을 어떻게 변화시키는지 분석합니다.

사고 피라미드와 운전자 스코어링

연사는 기업 차량의 사례를 통해 '사고 피라미드'의 기초인 사소한 위반 및 운전 중 위험한 행동을 다루지 않고서는 대형 사고의 수를 줄이는 것이 불가능하다는 것을 보여줍니다. 이 문제를 해결하기 위해 텔레매틱스 및 개인 스코어링 시스템이 도입되었습니다.

운전 스타일 평가는 과속, 급제동 및 급차선 변경에 대한 데이터를 기반으로 형성됩니다. 시스템의 중요한 요소는 차량 내 음향 경고(버저)입니다. 운전자는 위반 순간에 신호를 받아 '지금 당장' 행동을 수정할 수 있습니다. 그러나 기술적 통제는 관리적 결정과 결합될 때만 효과적으로 작동합니다. 발표에서는 위반 데이터가 일선 관리자에게 전달되어 면담을 진행하고 직원 동기 부여 시스템에 통합되는 교정 피드백 메커니즘을 자세히 살펴봅니다.

AI 영상 분석: 실시간 교통사고 예방

안전 시스템 발전의 다음 단계는 신경망 분석 기능이 탑재된 스마트 블랙박스입니다. 이미 발생한 사고를 분석하는 데만 사용되는 기존 카메라와 달리, AI 영상 분석은 선제적으로 작동합니다.

• 운전자 상태 제어: 시스템은 졸음, 스마트폰 사용으로 인한 주의 산만 또는 흡연의 징후를 인식합니다.
• 도로 상황 모니터링: 카메라는 위험한 접근, 차선 위반 또는 보행자 충돌 위험을 감지합니다.
• 즉각적인 대응: 심각한 위험(예: 미세 수면)이 감지되면 시스템은 음성 경고로 운전자를 깨우고 조치를 취할 수 있도록 즉시 영상 조각을 관제사에게 전송합니다.

보고서에 제시된 실제 사례는 자동화의 적시 개입 덕분에 위험한 행동의 빈도가 크게 감소하고 수백 건의 잠재적인 교통사고를 예방할 수 있음을 보여줍니다.

분석 자동화 및 환경 모니터링의 역할

방대한 양의 데이터를 수집하려면 적절한 처리 도구가 필요합니다. 연사는 다양한 시스템의 데이터 집계가 단일 대시보드로 통합되는 관제 아웃소싱 모델을 분석합니다. 관리자의 업무 부담을 줄이기 위해 AI 기반 Telegram 봇이 사용되며, 이는 운전자를 위한 맞춤형 보고서 및 권장 사항을 자동으로 생성합니다.

웨비나의 두 번째 부분('환경 모니터링' 부서장 올레샤 수하노스 발표)에서는 초점이 환경 안전을 위한 디지털 솔루션으로 이동하며, 이는 산업 리스크 관리에 대한 포괄적인 접근 방식을 강조합니다.

이 웨비나에서 배울 내용:

• 실제 재정 및 평판 리스크의 예를 통해 최고 경영진에게 차량 안전에 대한 투자를 정당화하는 방법은 무엇인가?
• 운전자에게 영향을 미치는 2단계 시스템(버저 + 관리자의 피드백)은 어떻게 작동하는가?
• AI 영상 분석과 표준 GPS 모니터링의 근본적인 차이점은 무엇인가?
• 신경망과 챗봇을 사용하여 문제 운전자와의 일상적인 작업을 자동화하는 방법은 무엇인가?
• 대규모 물류 및 산업 기업의 사례를 통해 예측 안전 시스템 도입이 가져오는 결과는 무엇인가?