准入控制数字化：安全新视野

准入控制数字化：应对系统性错误的解决方案

在现代能源和工业领域，人员安全直接取决于工作组织的质量。JSC NTEK CHPP-2 HSE部门负责人Denis Vashchenko分享了实施综合准入控制系统的经验。演讲者分析了伤亡统计数据如何让公司认识到：大多数事故（包括触电和高处坠落）都是由于工作组织缺陷造成的，特别是班前准入质量不高和流于形式的安全培训。

控制工具：从个人参与到视频记录

为了解决准入流于形式的问题，公司开发了一个多级系统。演讲详细探讨了第一阶段——“示范准入”。专家（HSE管理人员和专家）作为观察员亲自到工作现场。这不仅可以在不立即处罚的情况下记录错误，还可以与员工建立信任关系，打破工人和监管机构之间的障碍。

下一步是引入全面的视频记录。演讲者以使用移动视频记录仪为例，展示了准入过程的连续记录（从PPE检查到风险口头询问）如何改变管理人员和员工对该程序的态度。每天对视频材料进行分析，并在委员会上讨论发现的错误，从而确保持续的反馈。

自动化与神经网络分析：展望未来

认识到人工分析视频记录的局限性，公司正在测试远程控制系统，当记录仪放入扩展坞时，数据会自动上传到服务器。这排除了故意中断记录的可能性。计划引入固定式神经网络视频分析系统。该系统将能够实时监控PPE（头盔、护目镜、耐热头套）的使用情况、人员行为的正确性甚至车辆的速度，并在发生违规时立即发出警报。

安全经济学：成本与潜在损失

该案例的一个重要部分是经济论证。为团队配备视频记录仪（每台约25,000卢布）和引入神经网络分析（每个设施约500万卢布）的成本与事故可能造成的潜在损失相比微不足道。对受害者的工伤一次性赔偿可能高达350万卢布，而事故导致的设备停机每天会造成数百万卢布的损失。

您将从本次网络研讨会中学到什么：

• 如何组织“示范准入”程序并克服员工的不信任？
• 在危险设施中记录准入过程的视频记录仪有哪些要求？
• 如何建立日常视频分析和提供反馈的流程？
• 与人工查看记录相比，神经网络视频分析有哪些优势？
• 如何计算实施数字准入控制系统的经济可行性？