Как нейросети помогают охране труда
Этот текст написан в Сообществе, в нем сохранены авторский стиль и орфография
Всем привет! Хочу поделиться кейсом решения проблемы соблюдения правил охраны труда и техники безопасности на производстве.
О Сообщнике Про
Более 20 лет работаю в ИТ. Специализируюсь на автоматизации и цифровизации процессов в сфере промышленности и транспорта.
Это новый раздел Журнала, где можно пройти верификацию и вести свой профессиональный блог.
Контекст
Крупное производственное предприятие, есть зоны с опасными условиями труда.
В таких местах каждый, кто попадает в эту зону обязательно должен соблюдать требования по технике безопасности, а именно быть в спецодежде, каске, иметь спецобувь, иногда дополнительно к этому — защитные очки и перчатки. Это важно, такие правила не просто придуманы, а написаны на основе пройденного опыта травматизма и даже летальных случаев.
Боли до внедрения
Производство в глубинке. Народ там не сильно дисциплинированный с точки зрения охраны труда. Мягко говоря «разгильдяи». Постоянно большое количество тех, кто в зоне опасных работ то без каски, то без спецобуви. А это же реально может спасти от тяжелой травмы.
Кроме того если, не дай бог что случится, то кроме человеческих последствий будет наказана еще и компания, потому что не обеспечила безопасные условия труда.
Есть инженер по охране труда, который старается контролировать чтоб все были в «спецухе». Но понятно же что у него и других дел полно. Кроме того, человеческое зрение имеет предел. Через 30 минут просмотра однообразного видеоряда он уже просто теряет концентрацию внимания.
Как итог большое количество нарушений в неделю в части несоблюдения правил ношения спецодежды, ручной контроль со стороны службы по охране труда.
Идея решения
Нашли ИТ решение, которое позволяло перевести контроль «человеческим глазом» за соблюдением правил ношения спецодежды на систему. И в этом первый помощник — специально заточенная нейросеть.
Перед внедрением проводили этап обучения — залили в нее около сотни фотографий сотрудников в правильном комплекте спецодежды. Видеопоток с камер наблюдения в производственных цехах передается на сервер видеоаналитики.
На нем нейронная модель проверяет видеоизображения с «правильным» образом, определяет отсутствие элементов спецодежды и регистрирует факт нарушения в системе. дает уведомление инженеру по охране труда.
Перед запуском мы конечно же проводили разъяснительную работу, рассказывали почему важно соблюдать правила ТБ и что система — это не следилка за ними а инструмент контроля их же безопасности.
Сначала у рабочих был шок. Но он быстро прошел. Многие поняли что лучше соблюдать правила, чем получать предупреждения или выговоры, а то и недополучение премиальной части оплаты труда.
Система полностью автоматизировала мониторинг соблюдения ОТ и ТБ. Информация о нарушениях передается мгновенными сообщениями на рабочее место (монитор или мобильное устройство) инженеру по охране труда.
Что в итоге
В течение 3 недель эксплуатации удалось на 2 порядка снизить случаи нарушения ношения спецодежды в зоне проведения опасных работ. О травмах никто не вспоминает.
Стоит ли это инвестиций? На мой взгляд Да, хоть это не дешево. Если вы реально печетесь о безопасности на производстве, то кажется что это должно быть. Принимая во внимание, что видеонаблюдение есть почти на всех производствах, то с текущей скоростью развития современных ИИ моделей и удешевлением доступа к их использованию такие сервисы скоро станут стандартом де-факто.
Экономику от внедрения системы посчитать сложно. все таки ключевая цель — нулевой травматизм на производстве. Но потенциально, полагаю, что и производный экономический эффект тоже есть — инженеры по охране труда занимаются другими важными делами, нулевые штрафы от регуляторов и компенсации по травматизму.
Что дальше
Есть идея развить этот инструмент в части ТБ по поведенческому сценарию. Например, контроль запрета куреня там, где категорически нельзя, контроль воспроизведения опасных действий (спрыгивать/запрыгивать на движущее транспортное средство и так далее)
Буду рад, если поделитесь комментами, если внедряли похожие кейсы или задумались о таком внедрении.











