AI + HSE中的自动化

人工智能：HSE专家大脑的外骨骼

HSE专家的工作通常伴随着高压和职业倦怠。正如Rinat Fathutdinov所指出，高达80%的工作时间可能被日常琐事、会议和维护规章制度所占据，留给实际安全管理的资源少之又少。如果没有智能组件，引入数字化产品往往只会加剧官僚主义，需要不断地手动输入数据。在这种背景下，人工智能（AI）不再仅仅是一种流行趋势，而是成为一种必备工具——“大脑的外骨骼”，它承担了日常的信息处理工作，使专家能够专注于分析和管理决策。

流程自动化的实际案例

在演讲中，演讲者详细探讨了几个AI应用场景，这些场景已由专业培训的参与者在实践中实现。

Near Miss（未遂事故和危险情况）收集与分析的自动化

• 通过即时通讯工具收集数据：在Telegram中使用AI助手，员工可以在10秒内记录危险情况（照片+语音信息），这极大地降低了员工参与的门槛。
• 根本原因分析：AI代理自动处理接收到的数据，运用“五个为什么”方法找出事件的真正原因，并提出预防措施，且不存在“幻觉”（捏造事实）的风险。
• 报告机器人化（RPA）：软件机器人提取分析后的数据，自动为管理层生成报告，从而将HSE专家从手动转发文件的环节中解放出来。

法规库智能搜索（混合RAG）

在海量文档中进行传统的关键词搜索通常效率低下。演讲者以混合RAG（检索增强生成）系统为例，展示了AI如何仅依靠上传的企业知识库和法规，对用自然语言提出的问题找到准确答案。此类系统的准确率高达99.9%，使人们能够快速了解法律要求和内部规章制度。

协助事故调查

在事故调查中，AI可以充当独立的方**专家。通过正确的提示词（构建查询），专家可以委托神经网络构建根本原因树，分析事件发展的替代方案，甚至根据调查结果为团队准备“安全时刻”的宣讲要点。

游戏化与提高培训参与度

标准的安全培训往往流于形式。利用AI生成视频、动画和互动任务，可以创造出引人入胜的内容，让员工更容易记住。演讲中展示了一个由AI制作的短视频示例，该视频以非传统且幽默的方式传达了使用个人防护装备（PPE）的重要性。

您将从本次网络研讨会中学到什么：

• 如何借助数据从被动“救火”转向主动的安全管理？
• 哪些AI工具可以实现Near Miss（未遂事故）信息收集和分析的自动化？
• 如何设置企业法规库的智能搜索，以获得准确答案而避免神经网络的“幻觉”？
• 如何在事故调查中使用AI构建根本原因树？
• 如何利用神经网络为员工培训和指导创建生动有趣的材料？