От видеоконтроля к AI-экосистеме безопасности: как превратить данные ОТиПБ в предупреждение происшествий

Внедрение цифровых инструментов в охране труда часто ограничивается установкой видеокамер и базовым учетом происшествий. Однако настоящий потенциал данных раскрывается при переходе от простой фиксации нарушений к проактивной экосистеме. В своем выступлении Александр Бондаренко, директор по ОТиПБ АО «ССГПО» (входит в ERG), детально разбирает опыт трансформации разрозненных цифровых решений в единую AI-экосистему, позволившую предприятию достичь исторических максимумов работы без фатального травматизма.

Эволюция контроля: от дронов до обучающего контента

Исторически на предприятии происходило в среднем пять смертельных случаев в год. Переломным моментом стало внедрение адаптированных мировых практик и масштабная цифровизация. Одним из первых шагов, реализованных еще в 2016 году, стало использование беспилотников для контроля работ повышенной опасности. На практике этот инструмент доказал свою критическую значимость: в 2021 году пилот дрона вовремя заметил двух работников, отдыхавших в тени под уступом, где велись работы. Шум винтов заставил их покинуть опасную зону всего за 12 секунд до обрушения горной массы.

Сегодня технический контроль охватывает более 1800 стационарных камер и около 500 персональных видеорегистраторов. Огромный массив видеоданных не ложится «мертвым грузом» на серверы, а конвертируется в обучающий материал. Ежемесячно служба ОТиПБ монтирует короткие видеоролики, демонстрирующие как ошибки, так и примеры безопасного выполнения задач. Этот контент транслируется на 200 ТВ-панелях в комнатах выдачи нарядов-заданий перед началом каждой смены, формируя непрерывный процесс микрообучения.

Искусственный интеллект в управлении поведением

Особое внимание спикер уделяет оценке коммуникаций между руководителями и рабочими. На предприятии развернута система автоматического анализа пятиминуток безопасности и поведенческих диалогов. Мастера записывают свои инструктажи на диктофон, после чего алгоритмы оценивают качество проведения беседы по утвержденной методике.

Благодаря инструментам автоматизации руководитель получает структурированную обратную связь уже через 45 секунд: система подсвечивает сильные стороны диалога и зоны для улучшения. Данные синхронизируются с дашбордами, формируя единый срез по подразделениям.

Для подготовки молодых мастеров к проведению аудитов разработан специализированный электронный коуч-тренажер. В этой системе искусственный интеллект отыгрывает различные профили работников — от лояльного до сопротивляющегося или фаталистично настроенного. Задача мастера — выстроить диалог так, чтобы привести виртуального собеседника к осознанию рисков.

Комплексная оценка утомляемости водителей

Одной из скрытых угроз на производстве остается усталость персонала, которую невозможно выявить стандартными алкотестерами. Для решения этой проблемы команда разработала программно-аппаратный модуль (ПАМ 60).

Комплекс оценивает реакцию человека с помощью игрового руля и педалей, подавая сигналы в течение минуты. Одновременно 4K-камера со светодиодным кольцом проводит пупиллометрию — замеряет скорость сужения и восстановления зрачка при световом воздействии, а также фиксирует покраснение глаз. Ключевое отличие системы — отказ от усредненных нормативов. Модуль накапливает статистику по каждому сотруднику и сравнивает текущие показатели с его индивидуальной базой. Если реакция и параметры зрачка отклоняются от нормы, работник не наказывается, а переводится на вспомогательные задачи в боксе, исключая риск ДТП на линии.

Локальные AI-инструменты и защита данных

Внедрение генеративных моделей часто сопряжено с рисками утечки конфиденциальной информации. Чтобы избежать этого, на предприятии сделали ставку на автономные офлайн-программы на базе браузера и локальные языковые модели. Это позволяет безопасно автоматизировать сложную аналитику:

• Расследование происшествий: система анализирует аудиоопросы и материалы дела, автоматически выстраивает дерево причин, формирует «галстук-бабочку» и готовит презентации.
• Проверка знаний: мультиагент проводит устные экзамены по нормативным требованиям, задавая вопросы голосом и оценивая суть ответов сотрудников в процентах.
• Разработка регламентов: на основе заполненных карточек процессов агенты генерируют полноценные технологические регламенты в строгом соответствии с методическими требованиями.

Что вы узнаете из этого выступления:

• Как выстроить конвейер создания обучающего видеоконтента на базе записей с носимых регистраторов?
• Каким образом автоматизировать оценку качества поведенческих диалогов безопасности с помощью нейросетей?
• Как использовать пупиллометрию и тесты на реакцию для персонализированного контроля утомляемости водителей?
• Как применять ИИ-тренажеры для обучения руководителей сложным коммуникациям с персоналом?
• Как развернуть автономные AI-инструменты для расследования инцидентов без риска утечки данных?