#Đổi mới
Cụm hệ thống ngòi nổ đổi thay sự tiên phong OHS. Làm hiện hình dòng điện nguy cấp một cách sống động qua phim thực tế ảo, phân tích video cực xịn và tích hợp giảng dạy quy chuẩn vào app nội bộ.
La bàn an toàn: Cách AI thay đổi DNA của HSE
Sử dụng mạng nơ-ron tạo sinh và nền tảng low-code (Replit, Bolt) để tự động hóa các tác vụ thường ngày của chuyên gia HSE. Phát triển hệ thống «La bàn sức khỏe» để theo dõi rủi ro dịch tễ học của nhân viên đi công tác, cũng như các nguyên mẫu bảng điều khiển để dự báo và phân loại sự cố.
Trí tuệ nhân tạo - Định hướng mới trong công tác HSE
Bài viết đề cập đến việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo, các mô hình trò chuyện và nền tảng low-code trong lĩnh vực an toàn và sức khỏe lao động nhằm chuyển từ báo cáo hành chính sang dự báo và quản lý rủi ro. Tài liệu giải thích cách các công cụ kỹ thuật số đẩy nhanh việc phát triển các giải pháp và giảm bớt khối lượng công việc thường nhật, không phải để thay thế chuyên gia mà là tăng cường vai trò chuyên môn của họ. Tác giả cũng xem xét các giai đoạn thực tiễn của việc triển khai ứng dụng không cầ...
An toàn là tiêu chuẩn: việc triển khai hệ thống LOTO định hình văn hóa sản xuất mới như thế nào
Bài viết nói về việc thực hiện dự án thí điểm triển khai hệ thống Lockout/Tagout (LOTO) vào năm 2024 nhằm đảm bảo an toàn khi bảo trì thiết bị. Nội dung mô tả năm giai đoạn chính khi áp dụng giao thức chuẩn hóa nhằm cô lập vật lý các nguồn năng lượng — từ nhận diện mối nguy, mua sắm thiết bị khóa cho đến đào tạo nhân sự. Tài liệu cho thấy kinh nghiệm áp dụng thành công LOTO đã chuyển đổi văn hóa sản xuất như thế nào và lý do mô hình này hiện đang được nhân rộng tại tất cả các cơ sở của OTEKO.
Thiên kiến nhận thức trong đánh giá rủi ro: Cách trợ lý AI giúp nhận diện mối nguy khách quan
Các phương pháp đánh giá rủi ro truyền thống tại doanh nghiệp thường không ngăn ngừa được chấn thương do định kiến nhận thức và tư duy lối mòn của các chuyên gia. Thử nghiệm cho thấy trợ lý AI, được huấn luyện trên thống kê chấn thương và tài liệu điều tra, có khả năng phân tích khách quan các hướng dẫn an toàn và sức khỏe nghề nghiệp, đồng thời đề xuất các hành động cụ thể thay vì các cụm từ mang tính hình thức. Việc sử dụng các công nghệ như vậy giúp bù đắp những đặc điểm trong tư duy của con...
AI và phân tích video trong HSE: từ ý tưởng đến tự triển khai
Phát triển và triển khai hệ thống phân tích video dựa trên mô hình mã nguồn mở MoonDream bởi các chuyên gia nội bộ. Giải pháp phân tích luồng video theo thời gian thực, phát hiện vi phạm quy định về PPE, trang phục vệ sinh và các thao tác thiết bị trái phép, đồng thời tự động gửi thông báo qua bot Telegram.
Trợ lý AI trong HSE: Cách triển khai và ứng dụng vào thực tế
Tạo các trợ lý AI chuyên biệt để tự động hóa các nhiệm vụ thường nhật của chuyên gia HSE. Thực tiễn bao gồm phát triển hướng dẫn HSE, lựa chọn định mức cấp phát PPE dựa trên cơ sở kiến thức có cấu trúc và tạo video hoạt hình đào tạo.
"Viên thuốc an toàn" — thu hút người lao động tham gia phân tích rủi ro thông qua hình ảnh hóa nơi làm việc bằng AI
Thu hút người lao động tham gia phân tích rủi ro nghề nghiệp bằng cách sử dụng các hình ảnh nơi làm việc được cá nhân hóa do trí tuệ nhân tạo (mạng nơ-ron Leonardo) tạo ra. Phương pháp này bao gồm các cuộc họp ngắn 15 phút tại xưởng, nơi nhân viên tìm kiếm các vi phạm được cố ý cài cắm trong hình ảnh, sau đó đề xuất các kịch bản nguy hiểm của riêng họ qua biểu mẫu QR để tạo hình ảnh mới.
Ba lầm tưởng về trí tuệ nhân tạo
Bài viết phân tích các lầm tưởng phổ biến vốn trở thành rào cản chính khi triển khai trí tuệ nhân tạo vào các quy trình làm việc. Tác giả giải thích rằng mạng thần kinh không thay thế con người mà tăng cường sức mạnh cho chuyên gia, nếu biết đặt ra nhiệm vụ đúng cách, tùy chỉnh công cụ theo nhu cầu của mình và sở hữu kiến thức chuyên môn sâu rộng. Việc phân tích những hiểu lầm này giúp hình thành kỳ vọng thực tế đối với AI và học cách giao các nhiệm vụ lặp đi lặp lại cho các thuật toán.
Triển khai công nghệ kỹ thuật số trong kiểm soát tuân thủ an toàn lao động tại LLC "ZARUBEZHNEFT-dobycha Kharyaga"
Bài viết xem xét kinh nghiệm và kế hoạch của LLC "ZARUBEZHNEFT-dobycha Kharyaga" trong việc triển khai các hệ thống phân tích video và công nghệ không người lái để phát hiện sớm các rủi ro vận hành. Dựa trên nền tảng phần mềm "Intellect", công ty dự định triển khai các phân hệ kiểm soát việc sử dụng PPE, phát hiện hỏa hoạn và phân tích hành vi của nhân viên, đồng thời mở rộng phạm vi giám sát các cơ sở bằng UAV và robot tuần tra. Việc áp dụng các giải pháp này sẽ cho phép chuyển sang mô hình an...
Triển vọng ứng dụng khung xương ngoài tại các cơ sở của ZARUBEZHNEFT-Dobycha Kharyaga LLC
Bài viết xem xét triển vọng ứng dụng khung xương ngoài công nghiệp để bảo vệ công nhân kho bãi của OOO Zarubezhneft-Dobycha Kharyaga khỏi các tải trọng thể chất nặng nhọc khi di chuyển hàng hóa thủ công. Tác giả phân tích các ưu điểm then chốt của các mô hình thụ động sản xuất trong nước, có khả năng giảm tải cho lưng và cột sống, cũng như giảm nguy cơ phát triển các bệnh nghề nghiệp. Bài tổng quan chứa đặc tính so sánh của các giải pháp hiện có và đánh giá các kết quả dự kiến từ việc triển khai...
Chuyển đổi AI trong HSE: Các tình huống thực tế, lầm tưởng và vai trò mới của chuyên gia
Triển khai trí tuệ nhân tạo vào các quy trình HSE ở bốn cấp độ: từ việc sử dụng các mạng tạo sinh cơ bản để xử lý tài liệu đến việc tạo ra một kiến trúc AI thống nhất để quản lý an toàn. Thực tiễn bao gồm tự động hóa các câu trả lời cho các yêu cầu, đánh giá rủi ro động thông qua các bot Telegram và phân tích sâu nguyên nhân gốc rễ của các sự cố bằng cách xây dựng cây lỗi.
Nhiệt phân – công nghệ đầy triển vọng trong sinh thái học
Triển khai công nghệ nhiệt phân nhiệt độ thấp để xử lý chất thải chứa carbon (lốp xe, dầu mỡ, vật liệu chứa dầu) tại các công trường xây dựng vùng sâu vùng xa. Dự án cho phép xử lý chất thải tại chỗ, thu được tài nguyên thứ cấp (nhiên liệu nhiệt phân, khí đốt, cặn khoáng tro) và giảm đáng kể chi phí hậu cần cũng như dịch vụ của nhà thầu bên ngoài.