Sztuczna inteligencja (AI) w zarządzaniu BHP. Przejście do analityki predykcyjnej. Sieci neuronowe analizujące Big Data, prognozujące wypadki, usprawniające obieg pism i dobierające szkolenia.
Wdrożenie systemu analityki wideo opartego na sztucznej inteligencji i widzeniu komputerowym do automatycznej kontroli przestrzegania wymogów HSE. Rozwiązanie rozpoznaje poprawność stosowania ŚOI, obecność personelu w dynamicznych strefach niebezpiecznych oraz wykorzystuje Multimodal LLM do analizy kontekstowej incydentów.
Wdrożenie kompleksowego systemu kontroli dostępu do prac o podwyższonym ryzyku, obejmującego osobistą obecność ekspertów („dopuszczenie pokazowe”), ciągłą rejestrację wideo procesu za pomocą mobilnych rejestratorów oraz testowanie stacjonarnych kompleksów analityki wideo opartej na sieciach neuronowych. Praktyka ma na celu wyeliminowanie formalnego podejścia do instruktaży przed zmianą i kontroli ŚOI, a także budowanie relacji opartych na zaufaniu między personelem a organami kontrolnymi.
Wdrożenie zintegrowanego systemu barier bezpieczeństwa w zakładzie petrochemicznym. Obejmuje zintegrowany pionowo system zarządzania ryzykiem, szkolenia praktyczne, audyty celowe, angażowanie personelu poprzez mistrzostwa bezpieczeństwa oraz wdrożenie inteligentnego monitoringu do kontroli ŚOI na wysokości.
Centralizacja zarządzania HSE w grupie spółek z utworzeniem jednolitego Centrum Bezpieczeństwa Przemysłowego i Ekologicznego. Wdrożenie innowacyjnych narzędzi kontroli, w tym dronów i sztucznej inteligencji do monitorowania obiektów, a także kompleksowych programów przyciągania i rozwoju młodych specjalistów.
Stworzenie korporacyjnego licencjonowanego centrum szkoleniowego BHP na bazie przedsiębiorstwa naukowego holdingu. Projekt obejmował opracowanie programów mikroszkoleń, wdrożenie systemu LMS Olimpoks, przygotowanie sali szkoleniowej i uzyskanie licencji edukacyjnej w ciągu 6 miesięcy.
Modernizacja standardowych znaków bezpieczeństwa poprzez dodanie kodów QR prowadzących do tematycznych filmów i opisów w języku angielskim. Narzędzie służy do zwiększania zaangażowania personelu, wizualizacji ryzyk zawodowych i pomocy kierownikom liniowym podczas instruktaży.
Integracja kwestii HSE i dobrostanu pracowników z ogólną strategią ESG holdingu inwestycyjnego. Wdrożenie narzędzi cyfrowych (AI, IoT, analityka wideo) do monitorowania bezpieczeństwa oraz rozwój kultury korporacyjnej zorientowanej na bezpieczeństwo psychologiczne i metaskills personelu.
Wdrożenie systemu zdalnego testowania wiedzy z zakresu HSE dla personelu wykonawców z wykorzystaniem proctoringu AI. Opracowanie specjalistycznych matryc wiedzy z udziałem ekspertów wykonawców oraz integracja wyników testów z zautomatyzowanym systemem dopuszczania na obiekty.
Wdrożenie połączonego systemu zarządzania ryzykiem środowiskowym w dużym przedsiębiorstwie przemysłowym. Wykorzystanie koncepcji akceptowalnego ryzyka dla zdarzeń masowych (ponad 4000 ryzyk) oraz minimalnego ryzyka dla zagrożeń strategicznych, z zastosowaniem indywidualnych rozwiązań technologicznych (np. przejście na laserowe cięcie tytanu).
Transformacja funkcji HSE w dużej firmie górniczo-hutniczej poprzez wyodrębnienie jej w osobny pion i przejście od modelu reaktywnego do podejścia opartego na ryzyku. Wdrożenie etapowych KPI w zakresie redukcji wypadkowości, współpracy wielofunkcyjnej oraz celowych programów bezpieczeństwa technologicznego z wykorzystaniem narzędzi cyfrowych.
System zarządzania incydentami w firmie Danone, obejmujący badanie wszystkich zdarzeń (w tym mikrourazów i near-miss) z wykorzystaniem kombinacji metod 5M i „5 dlaczego”. Praktyka obejmuje zaangażowanie wykonawców na równi z pracownikami etatowymi oraz rozwój sieci neuronowej do prognozowania przyszłych incydentów na podstawie dużych zbiorów danych.
Wdrożenie systemu zewnętrznej oceny wiedzy (ZOW) w celu weryfikacji kompetencji pracowników firm podwykonawczych przed ich dopuszczeniem do obiektów produkcyjnych. Praktyka obejmuje metodykę „kwantowania wiedzy” do tworzenia ukierunkowanych testów oraz wykorzystanie platformy IT z proctoringiem AI w celu zapewnienia samodzielności rozwiązywania testów.