#人工智能
人工智能（AI）在职业健康安全中的深度应用。实现安全管理由静态数据收集向高级预测性危险分析的关键跨越。覆盖利用神经网络等前沿AI算法分析结构化大数据、提前洞察隐患、赋能业务流程等标杆应用。
人工智能和计算机视觉如何控制工业设施的HSE？
引入基于人工智能和计算机视觉的视频分析系统，以自动控制HSE合规性。该解决方案可识别PPE的正确使用、人员在动态危险区域的活动，并使用Multimodal LLM进行事件上下文分析。
准入控制数字化：安全新视野
引入高危作业准入综合控制系统，包括专家亲自到场（“示范准入”）、使用移动记录仪对过程进行全面视频记录，以及测试固定式神经网络视频分析系统。该实践旨在消除班前培训和PPE检查流于形式的问题，并在员工与监管机构之间建立信任关系。
实施综合安全屏障系统
在石化企业实施综合安全屏障系统。包括垂直整合的风险管理系统、以实践为导向的培训、针对性审计、通过安全锦标赛提高员工参与度，以及引入智能视频监控以控制高空作业时个人防护装备的使用。
塔特石油（Tatneft）集团HSE专家发展原则
集团公司HSE管理的集中化，建立统一的工业与环境安全中心。引入包括无人机和人工智能在内的创新控制工具进行设施监控，以及吸引和发展年轻专家的综合计划。
开设获得许可的企业HSE培训中心。“HSE可以赚钱”的假设验证
在控股公司科研企业的基础上创建获得许可的企业HSE培训中心。该项目包括开发微学习计划、引入Olimpoks远程学习系统、准备教室并在6个月内获得教育许可证。
安全标志的新视角
通过添加链接到主题视频和英文描述的二维码来实现标准安全标志的现代化。该工具用于提高员工参与度、可视化生产风险，并协助一线管理人员进行培训。
在不断变化的环境中，人力资本投资的转型是员工与企业福祉的保障
将HSE和员工福祉问题整合到投资控股公司的整体ESG战略中。引入数字工具（人工智能、物联网、视频分析）进行安全监控，并发展以员工心理安全和元技能为导向的企业文化。
“外部知识评估”项目：为钻井与井下作业班组人员开发知识矩阵
为承包商人员引入配备AI监考功能的工业安全知识远程测试系统。邀请承包商专家共同开发专业化知识矩阵，并将测试结果与自动化现场准入系统深度集成。
VSMPO-AVISMA公司环境影响风险管理系统的特点
在大型工业企业中引入组合式环境风险管理系统。对大规模事件（超过4000个风险）使用可接受风险概念，对战略威胁使用最小风险概念，并采用个性化技术解决方案（例如过渡到钛的激光切割）。
职业安全流程转型
大型采矿和冶金公司通过将HSE独立为垂直管理部门，并从被动模式转向风险导向方法，实现HSE职能转型。引入逐步降低工伤率的KPI、跨职能协作以及利用数字技术实施技术安全目标计划。
事故管理
Danone公司的事故管理系统，包括使用5M和“5 Why”结合的方法调查所有事件（包括微小伤害和未遂事故）。该实践涵盖了将承包商与正式员工同等对待，并开发基于海量数据的神经网络以预测未来事件。
外部知识评估
实施外部知识评估（EKA）系统，在承包商员工获准进入生产现场之前核实其专业能力。该实践包括采用“知识量子化”方法生成针对性测试题，以及利用配备AI在线监考功能的IT平台确保测试的独立完成。