บริการดิจิทัลเพื่อความปลอดภัย: การควบคุมสิ่งแวดล้อมและกลุ่มยานพาหนะ

การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลด้านความปลอดภัย: จากการควบคุมกลุ่มยานพาหนะสู่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การจัดการความเสี่ยงด้านการขนส่งยังคงเป็นหนึ่งในงานที่ซับซ้อนที่สุดสำหรับหน่วยงาน HSE โอกาสที่จะเกิดอุบัติเหตุร้ายแรงในกลุ่มยานพาหนะขององค์กรขนาดใหญ่นั้นมีสถิติสูง และผลที่ตามมามีตั้งแต่การสูญเสียชื่อเสียงไปจนถึงการล้มละลายของบริษัท ในการสัมมนาผ่านเว็บ Yuri Visnevsky ผู้ก่อตั้งบริษัท Sky (ระบบนิเวศของ MTS) ได้อธิบายว่าการเปลี่ยนจากการตรวจสอบเชิงรับไปสู่ระบบเชิงรุกที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เปลี่ยนแปลงแนวทางด้านความปลอดภัยทางถนนอย่างไร

พีระมิดอุบัติเหตุและการให้คะแนนผู้ขับขี่

วิทยากรได้แสดงให้เห็นผ่านตัวอย่างของกลุ่มยานพาหนะองค์กรว่า การลดจำนวนอุบัติเหตุร้ายแรงนั้นเป็นไปไม่ได้เลยหากไม่จัดการกับฐานของ «พีระมิดอุบัติเหตุ» ซึ่งก็คือการละเมิดกฎเล็กๆ น้อยๆ และพฤติกรรมการขับขี่ที่อันตราย เพื่อแก้ปัญหานี้ จึงมีการนำระบบเทเลเมติกส์และการให้คะแนนส่วนบุคคลมาใช้

การประเมินรูปแบบการขับขี่สร้างขึ้นจากข้อมูลการขับรถเร็วเกินกำหนด การเบรกกะทันหัน และการเปลี่ยนเลน องค์ประกอบสำคัญของระบบคือการแจ้งเตือนด้วยเสียง (ออด) ในห้องโดยสาร: ผู้ขับขี่จะได้รับสัญญาณในขณะที่เกิดการละเมิด ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถปรับเปลี่ยนพฤติกรรมได้ «ในทันที» อย่างไรก็ตาม การควบคุมทางเทคนิคจะทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพก็ต่อเมื่อใช้ร่วมกับการตัดสินใจด้านการจัดการเท่านั้น ในการนำเสนอได้กล่าวถึงกลไกการให้ข้อเสนอแนะเพื่อการแก้ไขอย่างละเอียด โดยข้อมูลเกี่ยวกับการละเมิดจะถูกส่งไปยังผู้จัดการสายงานเพื่อพูดคุยและบูรณาการเข้ากับระบบสร้างแรงจูงใจของพนักงาน

การวิเคราะห์วิดีโอด้วย AI: การป้องกันอุบัติเหตุแบบเรียลไทม์

ขั้นตอนต่อไปในการพัฒนาระบบความปลอดภัยคือกล้องติดรถยนต์อัจฉริยะที่มีการวิเคราะห์โครงข่ายประสาทเทียมในตัว แตกต่างจากกล้องทั่วไปที่ใช้เพื่อวิเคราะห์เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นแล้วเท่านั้น การวิเคราะห์วิดีโอด้วย AI จะทำงานในเชิงรุก

• การควบคุมสภาพของผู้ขับขี่: ระบบจะจดจำสัญญาณของการหลับใน การเสียสมาธิไปกับสมาร์ทโฟน หรือการสูบบุหรี่
• การตรวจสอบสภาพการจราจร: กล้องจะบันทึกการเข้าใกล้ที่เป็นอันตราย การละเมิดช่องจราจร หรือความเสี่ยงในการชนคนเดินเท้า
• การตอบสนองทันที: เมื่อตรวจพบความเสี่ยงขั้นวิกฤต (เช่น การหลับในระยะสั้น) ระบบจะปลุกผู้ขับขี่ด้วยคำเตือนด้วยเสียงและส่งคลิปวิดีโอไปยังผู้มอบหมายงานทันทีเพื่อดำเนินการ

กรณีศึกษาเชิงปฏิบัติที่นำเสนอในรายงานแสดงให้เห็นถึงการลดลงอย่างมากของความถี่ในการกระทำที่เป็นอันตราย และการป้องกันอุบัติเหตุที่อาจเกิดขึ้นได้หลายร้อยครั้งด้วยการแทรกแซงอย่างทันท่วงทีของระบบอัตโนมัติ

การทำงานอัตโนมัติของการวิเคราะห์และบทบาทของการตรวจสอบสิ่งแวดล้อม

การรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลจำเป็นต้องมีเครื่องมือประมวลผลที่เหมาะสม วิทยากรได้อธิบายถึงรูปแบบการเอาท์ซอร์สการจัดส่ง ซึ่งการรวบรวมข้อมูลจากระบบต่างๆ จะถูกนำมารวมไว้ในแดชบอร์ดเดียว เพื่อลดภาระของผู้จัดการ จึงมีการใช้บอท Telegram ที่ทำงานด้วย AI ซึ่งจะสร้างรายงานและคำแนะนำส่วนบุคคลสำหรับผู้ขับขี่โดยอัตโนมัติ

ในช่วงที่สองของการสัมมนาผ่านเว็บ (นำเสนอโดย Olesya Sukhanos หัวหน้าแผนก «การตรวจสอบสิ่งแวดล้อม») จุดเน้นจะเปลี่ยนไปที่โซลูชันดิจิทัลเพื่อความปลอดภัยด้านสิ่งแวดล้อม ซึ่งเน้นย้ำถึงแนวทางที่ครอบคลุมในการจัดการความเสี่ยงในการผลิต

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้จากการสัมมนาผ่านเว็บนี้:

• วิธีให้เหตุผลกับผู้บริหารระดับสูงในการลงทุนด้านความปลอดภัยของกลุ่มยานพาหนะโดยใช้ตัวอย่างความเสี่ยงทางการเงินและชื่อเสียงที่แท้จริง
• ระบบการแทรกแซงผู้ขับขี่แบบสองระดับทำงานอย่างไร (ออด + ข้อเสนอแนะจากผู้จัดการ)
• ความแตกต่างพื้นฐานระหว่างการวิเคราะห์วิดีโอด้วย AI และการตรวจสอบ GPS มาตรฐานคืออะไร
• วิธีทำให้งานประจำกับผู้ขับขี่ที่มีปัญหาเป็นไปโดยอัตโนมัติโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมและแชทบอท
• ผลลัพธ์ของการนำระบบความปลอดภัยเชิงคาดการณ์มาใช้โดยใช้ตัวอย่างของบริษัทโลจิสติกส์และอุตสาหกรรมขนาดใหญ่คืออะไร