【全天候重工业大物联(IoT)与天眼神经机器视觉安防】:实现自远古间歇性徒步走马巡花式人眼盯防向7×24小时全链路异常事件智捕收割机阵列的史诗级跨越跃迁。深挖亿万级像素下神经网络对不合规抛弃私改PPE、人员擅自越界非法侵入红框死域及厂牌限速狂飙等的毫秒级超算截杀实力与黑底预判。
在采矿作业中引入一系列数字系统,以监控矿用自卸车驾驶员的状态并防止碰撞。使用视频分析(“OKO”系统)记录睡眠和注意力分散情况,并将GPS追踪器与ACS集成,用于人员定位和危险区域控制。
与大学合作实施应用科学气候项目,包括监测泥炭沼泽的温室气体,并创建生物多样性综合地图以实现安全的基础设施设计。引入设备能耗在线监测系统和红外扫描技术以寻找甲烷泄漏,从而降低碳足迹。
露天采矿企业HSE保障的综合方法,包括以风险为导向的思维培训、关键风险管理、行为审计以及引入数字化监控系统(传感器、标签、“Karyer”系统)。实践表明,将技术解决方案与数据分析相结合,可有效评估培训效果并促进与生产部门的协同。
大型工业控股公司全面实施气候议程和循环经济原则。引入二氧化碳捕集与封存技术,使用无人机和人工智能监测排放和安全,并通过热解方法建立橡胶制品的闭环回收。
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。
引入基于LoraWAN技术的在线控制系统,用于远程监控气体危险区域的员工。该系统追踪MAC超标、个人气体检测仪电池电量及员工静止状态,并将信号传输至调度室。
为拥有超过32,000名员工的公司创建并实施HSE自动化管理平台。该平台包括用于记录风险和不符合项的移动应用程序、与企业ERP系统的集成、用于吸引员工参与的游戏化系统以及用于用户培训的互动说明。
实施俄罗斯铁路公司(RZD)的环境战略,旨在到2050年实现碳中和。引入环境监测系统,发展可再生能源,安装用于收集塑料的智能回收机以及回收工业废物。
实施基于智能手机和BLE信标的单独作业人员监控与定位系统。该平台实时监控员工状态,记录跌倒和静止情况,并允许发送SOS信号,以便医疗和安保部门快速响应。
以Gazprom Neft为例,探讨从纸质规章向内置数字化风险管理流程的转变。引入HSE数字化的四层模型:数字化辅助、数字化控制、数字化嵌入和数字化替代。
通过拆除而非封存闲置设备来降低天然气分配管网事故风险的项目。包括将燃气调压站移出生产车间,并引入带有短信通知的自动气体监测系统。