Искусственный интеллект (AI) в процессах управления охраной труда и промышленной безопасности. Переход от сбора «сухих» данных к предиктивной аналитике. Архив кейсов по внедрению нейросетей, способных анализировать Big Data, прогнозировать вероятность инцидентов, автоматизировать документооборот и подбирать индивидуальные программы обучения.
Внедрение искусственного интеллекта в процессы охраны труда на четырех уровнях: от использования базовых генеративных сетей для работы с документами до создания единой ИИ-архитектуры управления безопасностью. Практика включает автоматизацию ответов на предписания, динамическую оценку рисков через Telegram-боты и глубокий анализ коренных причин инцидентов с построением деревьев отказов.
Создание и масштабирование института внутренних тренеров по культуре безопасности на крупном промышленном предприятии. Практика включает многоступенчатый отбор, подготовку тренеров, стажировки на производстве и использование искусственного интеллекта (электронных бейджей) для объективной оценки качества проводимых тренингов.
Внедрение системы речевой аналитики на базе искусственного интеллекта для автоматизации производственного контроля. Работники наговаривают результаты осмотра оборудования на взрывозащищенные смартфоны, а нейросеть транскрибирует речь, формирует чек-листы и автоматически эскалирует выявленные риски руководству.
Комплексный подход к трансформации коммуникаций в сфере охраны труда с использованием маркетинговых инструментов и нейросетей. Практика включает аудит имиджа службы ПБ по модели Хадсона, разработку редакционной политики, создание вовлекающего контента на основе триггеров и применение искусственного интеллекта для визуализации инструкций и генерации видеороликов.
Использование нейросетей и Telegram-ботов для автоматизации рутинных задач специалиста по охране труда. Практика включает создание бота для генерации текстов инструктажей на основе корпоративной базы знаний и последующую визуализацию материалов в виде презентаций с помощью ИИ-сервисов.
Использование технологии ИИ-аватаров для автоматизации создания и обновления видеоконтента, включая обучающие материалы, инструктажи и презентации. Платформа HeyGen позволяет генерировать видеоролики на основе текста, сохраняя голос, мимику и жесты спикера, а также адаптировать контент на более чем 40 языков без повторных съемок.
Внедрение корпоративного чат-бота на базе искусственного интеллекта для автоматизации первой линии поддержки сотрудников по вопросам охраны труда. Решение позволяет предоставлять мгновенные ответы, навигацию по инструкциям и разъяснения нюансов, высвобождая время специалистов для стратегических задач.
Внедрение автоматизированной системы управления безопасностью (АСУБ) для контроля за безопасной эксплуатацией оборудования, зданий и сооружений. Система оцифровывает процесс планирования экспертиз промышленной безопасности, автоматически уведомляет ответственных лиц и блокирует эксплуатацию оборудования с истекшим сроком, а также формирует ежегодный отчет для Ростехнадзора.
Комплексная реализация климатической повестки и принципов циркулярной экономики в крупном промышленном холдинге. Внедрение технологий улавливания и захоронения СО2, использование БПЛА и ИИ для мониторинга выбросов и безопасности, а также создание замкнутого цикла переработки резинотехнических изделий методом пиролиза.
Внедрение системы визуальных коммуникаций на режимном предприятии для повышения осведомленности работников о требованиях охраны труда. Разработка памяток, плакатов и информационных стендов с использованием кросс-функциональной команды и нейросетей, что привело к снижению количества микротравм и повторяющихся нарушений.
Внедрение системы телематики и ИИ-видеоаналитики для контроля автопарка и предиктивного предотвращения ДТП. Система включает звуковое оповещение водителей при нарушениях, скоринг стиля вождения и автоматизированную обратную связь через Telegram-ботов для линейных руководителей.
Переход от формальных перечней опасностей к динамической системе управления критическими рисками через барьерный подход. Практика включает интеграцию оценки рисков в бюджетную кампанию, распределение ответственности за контроль барьеров между уровнями руководителей в рамках линейных обходов и выстраивание системы мотивации на основе выявления рисков.