Inteligencia artificial (IA) nos fluxos HSE. Salto na análise prevencionista usando redes neurais, Big Data e ferramentas geradoras para projetar antecipações nos desastres prescrevendo ensinamentos automáticos.
Implementação de um sistema de análise de vídeo baseado em inteligência artificial e visão computacional para controle automático da conformidade com os requisitos de HSE. A solução reconhece o uso correto de EPI, a presença de pessoal em zonas de perigo dinâmicas e usa Multimodal LLM para análise contextual de incidentes.
Implementação de um sistema abrangente de controle de acesso para trabalhos de alto risco, incluindo a presença pessoal de especialistas ("acesso demonstrativo"), gravação contínua de vídeo do processo usando gravadores móveis e testes de complexos estacionários de análise de vídeo por rede neural. A prática visa eliminar a abordagem formal aos treinamentos pré-turno e verificações de EPIs, bem como construir relações de confiança entre o pessoal e as autoridades de controle.
Implementação de um sistema integrado de barreiras de segurança em uma empresa petroquímica. Inclui um sistema de gestão de riscos verticalmente integrado, treinamento orientado à prática, auditorias direcionadas, engajamento da equipe por meio de campeonatos de segurança e a implementação de vigilância por vídeo inteligente para controlar o uso de EPIs em trabalhos em altura.
Centralização da gestão de HSE no grupo de empresas com a criação de um Centro de Segurança Industrial e Ambiental. Implementação de ferramentas inovadoras de controle, incluindo drones e IA para monitoramento, além de programas para atrair e desenvolver jovens especialistas.
Criação de um centro de treinamento corporativo licenciado em HSE com base em uma empresa científica da holding. O projeto incluiu o desenvolvimento de programas de microlearning, a implementação do LMS Olimpoks, a preparação de uma sala de aula e a obtenção de uma licença educacional em 6 meses.
Modernização de sinais de segurança padrão adicionando códigos QR que direcionam para vídeos temáticos e descrições em inglês. A ferramenta é usada para aumentar o envolvimento do pessoal, visualizar riscos operacionais e ajudar os gestores de linha na realização de briefings.
Integração das questões de HSE e bem-estar dos funcionários na estratégia ESG geral da holding de investimentos. Implementação de ferramentas digitais (IA, IoT, análise de vídeo) para monitoramento de segurança e desenvolvimento de uma cultura corporativa focada na segurança psicológica e meta-habilidades do pessoal.
Implementação de um sistema de testes remotos de conhecimentos de HSE para o pessoal de empresas contratadas usando proctoring de IA. Desenvolvimento de matrizes de conhecimento especializadas com o envolvimento de especialistas contratados e integração dos resultados dos testes no sistema automatizado de admissão às instalações.
Implementação de um sistema combinado de gestão de riscos ambientais numa grande empresa industrial. Uso do conceito de risco aceitável para eventos em massa (mais de 4000 riscos) e risco mínimo para ameaças estratégicas, com aplicação de soluções tecnológicas individuais (por exemplo, transição para corte a laser de titânio).
Transformação da função de HSE em uma grande empresa de mineração e metalurgia por meio da separação em uma vertical independente e transição de um modelo reativo para uma abordagem baseada em riscos. Implementação de KPIs graduais para reduzir acidentes, colaboração multifuncional e programas direcionados de segurança tecnológica usando ferramentas digitais.
O sistema de gestão de incidentes da Danone, que inclui a investigação de todos os incidentes (incluindo microlesões e near-miss) usando uma combinação dos métodos 5M e "5 Porquês". A prática abrange o envolvimento de contratados em pé de igualdade com os funcionários efetivos e o desenvolvimento de uma rede neural para prever incidentes futuros com base em grandes volumes de dados.
Implementação de um sistema de avaliação externa de conhecimentos (AEC) para verificar as competências de funcionários de empresas contratadas antes de sua admissão nas instalações de produção. A prática inclui a metodologia de "quantização do conhecimento" para testes direcionados e o uso de uma plataforma de TI com proctoring por IA para garantir a independência nos testes.