开发和实施数字技术控制系统以纠正员工的危险行为
从历史伤害到预测性安全
如果没有对历史数据的深入分析和客观控制工具的引入，大型工业企业的HSE系统转型是不可能的。在拥有数千名员工和复杂生产过程的环境中，传统的监督方法往往会失效，导致微小伤害的隐瞒和对规则的形式主义态度。在本次网络研讨会中，JSC SSGPO的HSE主管Alexander Bondarenko分析了一个实际案例，即借助数字技术控制系统从被动管理模式向主动管理模式过渡。
演讲者以其企业为例，展示了如何通过分析65年的事故统计数据来识别前5大关键风险。事实证明，最大的威胁不是频繁发生的小事故（如平地跌倒），而是电气设备作业、与铁路和公路运输的交互、爆破作业和高处坠落。正是这些领域成为了数字控制的重点，以防止致命伤害。
无人机、热成像仪和可穿戴视频记录仪
为了确保透明度并纠正员工的危险行为，企业实施了多级监控系统。使用无人机（UAV）可以对远距离的施工作业进行监督。这同时解决了两个问题：发现难以到达地点的隐蔽违规行为，并产生不可避免的控制效应，从而约束员工。
除了视觉监控外，无人机还配备了热成像仪，用于寻找输电线路上的电晕放电、评估烟囱内衬的磨损以及对带电模块进行热测量。这使得在技术缺陷导致紧急情况之前就能将其发现。
为了控制高危作业，演讲中详细探讨了可穿戴视频记录仪的应用。强制对工作任务下达、安全简报和工作过程本身（例如在电气设备中）进行视频记录，消除了形式主义，并为后续分析危险行为的原因提供了可靠的基础。
全景视觉系统和公开反馈
在采矿设备和运输工具上部署了由1500多个视频控制系统组成的大规模网络。在挖掘机和推土机上引入全景视觉和盲区控制系统，最大限度地减少了碾压人员和设备的风险。此外，还应用了驾驶员疲劳监控系统，跟踪驾驶时的注意力分散、吸烟或进食情况。
收集到的视频内容不仅用于记录违规行为，还用于持续培训。企业在任务分配室配备了数百个屏幕，在轮班开始前播放分析真实事件的短视频。公开展示错误并指出原因和后果，是改变整个团队行为习惯的强大动力。
您将从本次网络研讨会中学到什么：
- 如何分析历史伤害统计数据并识别真正的关键风险？
- 使用无人机如何帮助控制难以到达的设施并发现隐蔽的技术缺陷？
- 如何在生产中引入对任务分配和高危作业的强制视频记录？
- 哪些数字工具对控制采矿设备驾驶员的盲区和疲劳最有效？
- 如何利用视频监控录像创建培训内容并转变安全文化？