#数字化
HSE流程框架体系和安全制度的全面全息数字化重构与转型升级。从系统全局角度切入与检视HSE底层IT网络与基建脉络：通过推行电子化无纸文档审流、数字作业许可证系统机制及各类移动安全客户端，彻底解放传统表单痛点。
AI 智能体与 Vibecoding：过去六个月 HSE 领域的变化
应用自主 AI 智能体与 Vibecoding 技术实现生产安全领域的日常流程自动化。实践包括利用神经网络通过照片自动识别危险源、填写风险登记册、计算预算以及在无需 IT 专家介入的情况下生成本地规范性文件。该方法的引入将 HSE 专家的角色转变为“知识经纪人”，大幅缩短了规范库分析和事故调查的时间。
通过人工智能发展趋势看 HSE 的未来
将人工智能工具分阶段引入职业健康与安全流程，以实现日常工作自动化和数据处理。实践包括培养内部“知识经纪人”、启动安全的生成式神经网络企业替代方案，以及将人工智能与会计系统集成。在一家采矿公司实施该方法后，智力任务的劳动强度降低了 20%。
运营控制转型：基于屏障的风险管理模型
基于关键风险管理屏障模型和“领结”法的生产控制数字化。实践包括集成分析系统与运营管理系统，通过防爆设备上的移动应用程序进行检查。实现了违规整改指令的自动生成，并在出现系统性偏差时主动将地点状态转为危险生产情况。
将风险管理系统集成到业务管理基础设施中
利用IT解决方案和移动应用程序，将关键风险的屏障控制集成到日常生产流程中。实践包括与生产人员共同制定检查表、评估屏障的实际有效性，并将风险管理结果与各级的激励系统（KPI）挂钩。为了持续改进，采用了PDCA循环，并对系统在现场的落地情况进行定期审计。
AI + HSE中的自动化
引入人工智能工具以实现HSE日常流程的自动化。实践包括使用AI机器人收集Near Miss（未遂事故）数据、法规库混合搜索（RAG）系统、用于报告的软件机器人（RPA）以及生成引人入胜的培训内容。
AI提示词工程：未来HSE专家的核心技能
通过掌握提示词工程技能和使用no-code平台，将人工智能整合到HSE专家的日常任务中。实践包括自动化日常流程、将分析任务委托给AI助手，以及向Prompt First范式过渡，以提高管理体系的效率。
HSE作为数字化转型的火花：我们如何在公司中引入AI
在大型工业企业的HSE流程中分阶段引入人工智能工具。该计划始于在没有程序员参与的情况下创建简单的风险评估、PPE和SOUT聊天机器人，从而吸引了管理层的参与，并过渡到在封闭的安全环境中部署内部本地大型语言模型（LLM）。
HSE中的AI与机器视觉：从构想到启动之路
基于开源模型MoonDream实施机器视觉系统，以监控食品生产中PPE的使用和卫生标准的遵守情况。系统实时分析视频流，在15秒内通过Telegram机器人向相关主管发送违规通知，并辅以无罚款的员工积极激励计划。
AI作为内容工厂
应用生成式神经网络创建HSE培训材料和风险可视化。实践包括使用文本、图形和视频AI模型来加速课程开发、外语翻译以及在不聘请外部承包商的情况下创建逼真的培训。
冶金行业高危作业自动化
在冶金公司建立端到端的高危作业数字化管理系统。实现了电子作业许可证签发、远程审批、移动端措施拍照记录以及使用自动拦截违规功能控制承包商等流程的自动化。
审核数字化：从自我评估到状态控制
将安全规则合规性审核流程从Excel转移到统一的数字系统。在执行纠正措施时自动计算分数，并实时可视化分支机构的状态。
HSE中PPE核算与电子文档管理的自动化，或者Enot如何建立秩序
拥有3万名员工的企业HSE流程和PPE核算的全面自动化。引入使用УНЭП的电子文档管理，将PPE目录从8000项缩减至120项，并将个人核算卡转换为动态报告格式。