Od monitoringu wizyjnego do ekosystemu bezpieczeństwa AI: jak przekształcić dane BHP w zapobieganie wypadkom

Wdrażanie narzędzi cyfrowych w obszarze BHP często ogranicza się do instalacji kamer wideo i podstawowej ewidencji zdarzeń. Jednak prawdziwy potencjał danych ujawnia się dopiero przy przejściu od zwykłego rejestrowania naruszeń do proaktywnego ekosystemu. W swoim wystąpieniu Aleksandr Bondarenko, dyrektor ds. BHP w SSGPO (część ERG), szczegółowo omawia doświadczenia z transformacji rozпроszonych rozwiązań cyfrowych w spójny ekosystem AI, który pozwolił przedsiębiorstwu osiągnąć historyczny rekord okresu pracy bez wypadków śmiertelnych.

Ewolucja kontroli: od dronów do treści szkoleniowych

Historycznie w zakładzie dochodziło średnio do pięciu wypadków śmiertelnych rocznie. Przełomowym momentem było wdrożenie dostosowanych światowych praktyk oraz na dużą skalę przeprowadzona cyfryzacja. Jednym z pierwszych kroków, zrealizрованных już w 2016 roku, było wykorzystanie dronów do kontroli prac o podwyższonym ryzyku. W praktyce narzędzie to dowiodło swojego kluczowego znaczenia: w 2021 roku operator drona w porę zauważył dwóch pracowników odpoczywających w cieniu pod skarpa, gdzie prowadzono roboty. Hałas śmigieł zmusił ich do opuszczenia niebezpiecznej strefy zaledwie 12 sekund przed oberwaniem się mas skalnych.

Obecnie nadzór techniczny obejmuje ponad 1800 kamer stacjonarnych i około 500 kamer nasobnych. Ogromny wolumen danych wideo nie zalega jako „martwy ciężar” na serwerach, lecz jest przekształcany w materiały edukacyjne. Co miesiąc dział BHP montuje krótkie filmy wideo, pokazujące zarówno błędy, jak i przykłady bezpiecznego wykonywania zadań. Treści te są emitowane na 200 ekranach TV w salach odpraw przed rozpoczęciem każdej zmiany, tworząc ciągły proces mikrouczenia się.

Sztuczna inteligencja w zarządzaniu zachowaniami

Szczególną uwagę prelegent poświęca ocenie komunikacji między kadrą kierowniczą a pracownikami. W zakładzie wdrożono system automatycznej analizy odpraw bezpieczeństwa oraz rozmów behawioralnych. Mistrzowie i sztygarzy nagrywają swoje instruktaże na dyktafon, po czym algorytmy oceniają jakość przeprowadzonej rozmowy według zatwierdzonej metodyki.

Dzięki narzędziom automatyzacji przełożony otrzymuje ustrukturyzowaną informację zwrotną już po 45 sekundach: system wskazuje mocne strony rozmowy oraz obszary do poprawy. Dane są synchronizowane z pulpitami nawigacyjnymi (dashboardami), tworząc spójny obraz we wszystkich jednostkach organizacyjnych.

Aby przygotować młodych kadry kierownicze do prowadzenia audytów, opracowano specjalistyczny elektroniczny trenażer AI. W tym systemie sztuczna inteligencja wciela się w różne profile pracowników — od lojalnego, przez stawiającego opór, po nastawionego fatalistycznie. Zadaniem przełożonego jest tak poprowadzić rozmowę, by skłonić wirtualnego rozmówcę do uświadomienia sobie zagrożeń.

Kompleksowa ocena zmęczenia kierowców

Jednym z ukrytych zagrożeń w zakładzie produkcyjnym pozostaje zmęczenie personelu, którego nie da się wykryć standardowymi alkomatami. Aby rozwiązać ten problem, zespół opracował moduł sprzętowo-programowy (PAM 60).

Zestaw ocenia reakcję człowieka za pomocą kierownicy i pedałów do gier, wysyłając sygnały przez jedną minutę. Jednocześnie kamera 4K z pierścieniem LED wykonuje pupillometrię — mierzy prędkość zwężania i powrotu źrenicy pod wpływem światła, a także rejestruje zaczerwienienie oczu. Kluczową cechą systemu jest rezygnacja z uśrednionych norm. Moduł gromadzi statystyki dla każdego pracownika i porównuje bieżące wskaźniki z jego indywidualną bazą odniesienia. Jeśli czas reakcji i parametry źrenicy odbiegają od normy, pracownik nie jest karany, lecz kierowany do zadań pomocniczych w warsztacie, co eliminuje ryzyko wypadku drogowego na trasie.

Lokalne narzędzia AI i ochrona danych

Wdrażanie modeli generatywnych często wiąże się z ryzykiem wycieku poufnych informacji. Aby tego uniknąć, w zakładzie postawiono na autonomiczne aplikacje przeglądarkowe offline oraz lokalne modele językowe. Pozwala to bezpiecznie zautomatyzować złożoną analitykę:

• Badanie wypadków i zdarzeń: system analizuje nagrania audio z przesłuchań oraz materiały sprawy, automatycznie buduje drzewo przyczyn, tworzy diagram BowTie („muszkę”) i przygotowuje prezentacje.
• Weryfikacja wiedzy: system wieloagentowy przeprowadza ustne egzaminy z wymogów formalnych, zadając pytania głosowo i oceniając merytoryczną treść odpowiedzi pracowników w procentach.
• Opracowywanie instrukcji i regulaminów: na podstawie wypełnionych kart procesów agenci generują pełnowartościowe procedury technologiczne w ścisłej zgodności z wymaganiami metodycznymi.

Czego dowiesz się z tego wystąpienia:

• Jak stworzyć proces produkcji edukacyjnych materiałów wideo na podstawie nagrań z kamer nasobnych?
• W jaki sposób zautomatyzować ocenę jakości rozmów behawioralnych dotyczących bezpieczeństwa za pomocą sieci neuronowych?
• Jak wykorzystać pupillometrię i testy reakcji do spersonalizowanej kontroli zmęczenia kierowców?
• Jak stosować symulatory AI do szkolenia kadry kierowniczej w zakresie trudnej komunikacji z personelem?
• Jak wdrożyć autonomiczne narzędzia AI do badania incydentów bez ryzyka wycieku danych?