#Видеоаналитика
Видеоаналитика как инструмент беспристрастного контроля производственной дисциплины. Внедрение интеллектуальных модулей интеграции с существующими системами видеонаблюдения (CCTV). Рассматриваются подходы к предотвращению конфликтных ситуаций с нарушителями, а также использование тепловизионной видеоаналитики на сложных промышленных объектах.
Цифровые решения в обеспечении безопасности на горных работах
Ключевые тезисы: Как система «ОКО» предотвращает происшествия, связанные с потерей бдительности водителей карьерных самосвалов Цифровой контроль состояния водителя: фиксация отвлечений, сонливости, разговоров по телефону и саботажа датчиков Интеграция системы позиционирования персонала и техники с функцией предотвращения столкновений Практические результаты
Выявление рисков травматизма на рельсовом транспорте с применением системы видеонаблюдения
Умение работать с рисками в «полевых» условиях, анализировать производственный процесс с целью выявления критических мест, которые в потенциале принесут травмирование обслуживающего персонала - это показатель зрелости системы управления охраной труда на производстве. В компании АО «Апатит» за 10 месяцев т.г. совместными усилиями служб и подразделений, отвечающих за безопасность труда на транспорте, через просмотр записей с камер видеонаблюдения, в т.ч. установленных на локомотивах, был выявлен ряд нарушений требований охраны труда (далее – ОТ) которые могли привести к наступлению тяжелого/смертельного несчастного случая, как с собственным персоналом, так и персоналом подрядной организации (далее – ПО), выполняющим трудовые функции в зоне движения вагонов по ж. – д. путям необщего пользования грузовых фронтов с использованием специальных маневровых устройств (электротолкателя, маневровой лебёдки, локоробота). Живые примеры: 1. В марте т.г. работник ПО, после выполнения работ по раскроению верха вагонного вкладыша партии из группы вагонов на ж.-д. пути грузового фронта «Выгрузка серы гранулированной», вырезанную часть вкладыша свернул в рулон, но спускать на отметку 0.00м в место их складирования не стал, а принял решение сдергивать с вагонов свернутые вкладыши во время движения состава, тем самым подвергал свою жизнь опасности. *стрелкой показан работник ПО 2. В мае т.г. при уборке груженых вагонов с ж.-д. пути грузового фронта «Погрузка карбамида», в момент нахождения руководителя маневров в межвагонном пространстве и выполнения им операций по объединению тормозных рукавов между локомотивом и вагоном, представителем грузового фронта, без команды руководителя маневров был приведен в движение электоротолкатель, что привело к несанкционированному движению вагонов, чем подверг жизнь руководителя маневров опасности. **стрелкой показан руководитель маневров 3. В августе т.г. на грузовом фронте «Погрузка карбамида» работник ПО для расцепки вагонов, подвергая свою жизнь опасности зашел в межвагонное пространство во время приведения их в движения по ж.-д. пути при помощи электротолкателя, что в дальнейшем привело к самопроизвольному неконтролируемому движению вагона, создавая риск наступления транспортного происшествия. Произвёл укладку тормозного башмака под уже движущийся вагон после его отцепки. ***стрелкой показан работник ПО Что из этого следует? Повторяющиеся случаи свидетельствовали об отсутствии какого-либо контроля за действиями персонала в части соблюдения элементарных требований инструкции по ОТ. Не дожидаясь наступления негативного события, мной было принято решение по всем вышеуказанным случаям провести внутренние расследования с выработкой корректирующих мероприятий. Опуская дисциплинарные меры, остановлюсь на некоторых мерах организационно-технического характера. Например: разработать и транслировать в рамках ежесменного инструктажа обучающий видеоролик по типовым потенциально опасным событиям при выполнении работ в зоне движения рельсового транспорта; обеспечить работников ПО, задействованных в выполнении погрузочно – разгрузочных операций в зоне движения рельсового транспорта персональными средствами связи (рациями) для оповещения о проведении операций по передвижению ж.-д. транспорта; полное ограничение доступа (блокировка личного пропуска) работникам ПО за нарушения, связанные с заходом в опасную зону при выполнении работ на железнодорожной инфраструктуре; провести опытно-промышленные испытания системы видео аналитики данных с видео камер на грузовом фронте одного из структурных подразделений, которая смогла бы обеспечить автоматическую блокировку электротолкателя/электролебедки, при наличии человека в опасной зоне. Согласно требований технического задания система в режиме реального времени анализирует видеопоток с камер, используя компьютерное зрение для обнаружения людей. Она автоматически сверяет их местоположение с виртуальными опасными зонами, заданными пользователем. При несанкционированном пересечении границы такой зоны система немедленно передает сигнал, тем самым разрывая цепь запуска электродвигателя, запрещая его дальнейшую работу. По окончанию испытаний, принятию данной системы в промышленную эксплуатацию и произошедших изменениях обязательно расскажем на площадке проекта HSEDAYS.
Микросон – невидимый враг за рулем
Монотонный гул двигателя карьерного самосвала, раскачка многотонного кузова, пыль и повторяющийся маршрут. Работа водителя карьерного самосвала – это не романтика дальних дорог, а суровое испытание на прочность внимания. Именно в таких условиях и подкрадывается коварный и невидимый враг – микросон. Что это и про опыт борьбы с ним расскажу в этой статье. В 2020 году на Быстринском ГОКе было проведено первое пилотное испытание системы контроля усталости водителей (СКУВ), и его результаты заставили забить тревогу. Всего за два месяца тестирования на пяти самосвалах выявили: 711 фактов усталости водителей, 597 фактов отвлечения водителей. Каждый из этих эпизодов мог стать фатальным. Но наибольшее беспокойство вызвал тот факт, что водители карьерных самосвалов засыпали за рулем. Засыпали ненадолго, всего на 3-12 секунд, при этом даже не осознавая этого. Такие состояния (микросны) происходили и днём, и ночью, учащаясь во второй половине 11-часовой смены. Всего несколько секунд непроизвольного отключения сознания на крутом подъеме с полным кузовом или на спуске – и многотонная махина может выйти из-под контроля. Для борьбы с этой угрозой на Быстринском ГОКе внедрили интеллектуальную СКУВ. Это не просто «камера в кабине», а настоящий напарник, который не устает и не отвлекается. Технология на страже безопасности: как работает СКУВ Три года кропотливой работы проектной команды в условиях санкций и в начале 2025 года СКУВ была запущена в промышленную эксплуатацию на всем парке карьерных самосвалов ГОКа. СКУВ – это устойчивый к вибрации и пыли программно-аппаратный комплекс, который включает: Аналитические камеры с ИК-подсветкой (для работы ночью и с водителями в очках). Оповещатели и регистраторы. Вибронакидки на сиденья. Ключевые функции системы: Непрерывный контроль состояния водителей. Видеоаналитика в реальном времени отслеживает лицо, определяя частоту моргания и степень закрытия век, положения бровей и губ, выявляя признаки усталости, отвлечения, неприменения ремня безопасности, использования телефона или курения. Мгновенное реагирование. При обнаружении опасного состояния (засыпание, усталость, отвлечение) система подает звуковой сигнал и активирует вибрацию сиденья, мягко, но настойчиво возвращая водителя к реальности. Формирование отчетов и оповещение диспетчера. Система фиксирует все события и уведомляет горного диспетчера о потенциально опасных состояниях для оперативного реагирования. От отрицания к принятию Первоначально внедрение СКУВ вызвало волну негатива. Водители жаловались: «за нами шпионят», «мешает работать», высказывали опасения о вредном излучении камер. Доходило до того, что камеры массово закрывали и разворачивали. Но система умна, она распознает такие попытки саботажа и сообщает о них диспетчеру. Потребовалась системная работа с водительским составом: Объясняли цели. Главная задача СКУВ не наказание, а предотвращение ДТП и сохранение жизней. Дисциплина. За случаи саботажа применялись дисциплинарные взыскания. Доказательства безопасности. Аккредитованная лаборатория провела замеры и подтвердила, что инфракрасное излучение камер полностью соответствует санитарно-гигиеническим нормам. Переломный момент наступил, когда водители на собственном опыте убедились в эффективности системы. Самый частый отзыв был: «Я даже не понял, что уснул». Для них СКУВ превратилась из надзирателя в бдительного напарника, который может спасти жизнь. Цифры и результаты: что показала работа системы Статистика говорит сама за себя: в месяц в среднем на одну машину приходится 6-8 срабатываний системы по признаку «усталость/засыпание». При этом пик случаев действительно приходится на вторую половину длительной смены. Надо отметить, что у отдельных водителей количество фактов засыпаний значительно выше, чем у других. С такими сотрудниками проводятся беседы, им предлагается пройти медицинское обследование. Анализ помогает выявить и бытовые проблемы, например недосып из-за шума от соседей по общежитию с разными графиками работы (на Быстринском ГОКе вахтовый метод работы). Такие проблемы тоже решаем, размещая сотрудников в общежитиях с учетом графиков. В случае усталости обязательное условие дать водителю 20-минутный технологический перерыв. Известно, что даже короткий отдых и смена активности могут дать бодрость. Кроме того, СКУВ позволила радикально сократить количество нарушений, таких как не пристегнутый ремень безопасности или разговор по телефону. Понимание, что любое нарушение будет зафиксировано, формирует у водителей более безопасные привычки. Заключение В условиях, где цена ошибки измеряется человеческими жизнями и миллионными убытками от простоя техники, система контроля усталости уже не опция, а критически важный элемент безопасности. Технология, которая сначала казалась вторжением в личное пространство, доказала свою главную ценность – сохранение человеческих жизней. Она не просто фиксирует усталость и нарушения, а активно вмешивается в критический момент, прерывая сон длиной в несколько секунд, которых может хватить, чтобы произошла трагедия. В мире, где риски на дороге чрезвычайно высоки как никогда, такой ко-пилот не роскошь, а разумная и необходимая инвестиция в безопасность
ИИ и видеоаналитика в охране труда: путь от идеи до запуска своими силами
Ключевые тезисы: Этапы внедрения инструментов искусственного интеллекта и машинного зрения собственными силами Как выстроена система взаимодействия человек-машина, машина-человек Какая работа проведена для адаптации персонала, реакция работников на автоматизированный контроль Как интегрировать инструменты искусственного интеллекта и машинного зрения в систему управления охраной труда, метрики для анализа работы системы Какие мероприятия реализуются в рамках эксплуатации автоматизированной системы контроля
ИИ в действии: как нейросеть предотвратила нарушение КПБ на Кольской ГМК
Первый зафиксированный инцидент системы искусственного интеллекта в Норникеле показал эффективность автоматизированного контроля безопасности. В отделении готовой продукции цеха электролиза никеля Кольской ГМК произошло знаковое событие — система искусственного интеллекта впервые зафиксировала нарушение правил промышленной безопасности. Это не просто технический успех, а доказательство того, что инвестиции в цифровизацию безопасности дают реальные результаты. Техническое решение Система на базе искусственного интеллекта работает на автоматизированной линии резки никеля уже несколько месяцев. В её основе — 9 видеокамер и нейронная сеть, которая с высокой точностью распознает людей в кадре. Основная задача системы — фиксировать работников, вошедших в определенную зону без отключения блокирующих систем. Она фиксирует инцидент в журнале, воспроизводит звуковое оповещение и не отключает его, пока работник не покинет зону, отправляет уведомления руководителям на электронную почту и ответственным лицам через корпоративный мессенджер "Суперника». Зафиксированное нарушение По правилам, перед входом в огороженную опасную зону линии резки никеля необходимо отключить оборудование, чтобы исключить поражение электрическим, механическим и любым другим воздействием. Для этого в зоне калиток установлен специальный пульт и светофор: красный свет — блокирующая система включена, оборудование остановлено, заходить можно; зеленый — проход запрещен, линия в работе. Система зафиксировала нарушение: чистильщик готовой продукции не отключил оборудование и зашел в зону автоматической линии резки никеля во время её работы. При выполнении должностных обязанностей работник перелез через защитное ограждение, хотя должен был пройти через калитку и тем самым отключить линию (установив на блокировку), чтобы все было безопасно. Искусственный интеллект тут же зафиксировал нарушение и передал информацию, что в опасной зоне находится человек. Данный фактор подходит под пункт 4 «Кардинальных правил безопасности», который гласит: «Работникам запрещается производить ремонт и обслуживание действующего оборудования без его отключения от коммуникаций, установки блокировки источников энергии». Почему это важно Скорее всего, сотрудник поторопился, хотел сэкономить пару минут. В итоге рисковал здоровьем и жизнью. Но теперь у компании есть инструмент, который не даёт таким нарушениям остаться незамеченными. Все условия, чтобы сотрудники не нарушали правила промбезопасности, здесь созданы. Если ранее были установлены только видеокамеры, то теперь их дополняет искусственный интеллект, который фиксирует все нарушения и сразу передает информацию ответственным лицам Практические результаты Этот случай демонстрирует несколько важных аспектов: Мгновенная реакция — система не просто записывает видео, а анализирует ситуацию в реальном времени Автоматические уведомления — руководители получают информацию сразу, а не через часы или дни Непрерывный контроль — звуковое оповещение не отключается, пока нарушитель не покинет опасную зону Интеграция с корпоративными системами — уведомления приходят через "Супернику" и электронную почту Перспективы развития Успешное внедрение системы в КГМК открывает возможности для масштабирования технологии на другие объекты Норникеля. В рамках программы цифровизации безопасности планируется внедрение подобных решений на всех предприятиях компании. Этот кейс показывает, что инвестиции в цифровизацию безопасности — это не просто трата денег на модные технологии, а реальный инструмент повышения безопасности труда, который уже работает и спасает жизни. Выводы для специалистов по ОТ ИИ-системы могут эффективно дополнять традиционные методы контроля безопасности Автоматизация позволяет фиксировать нарушения, которые могли бы остаться незамеченными Интеграция с корпоративными системами обеспечивает оперативную реакцию на инциденты Технологии должны быть простыми в использовании и понятными для персонала Первый зафиксированный инцидент — это только начало. Система будет совершенствоваться, а её возможности — расширяться. Главное, что уже сейчас она работает и делает производство безопаснее.
Внедрение цифровых технологий в процесс контроля соблюдения требований безопасности при выполнении работ ООО «ЗАРУБЕЖНЕФТЬ-добыча Харьяга»
На объектах ЗНДХ трудится большое количество работников (до 1000 в вахту, из них 150 – работники ЗНДХ), в том числе подрядных организаций. При этом основной фокус компании - не допустить смертельных случаев и минимизировать производственный травматизм. Подавляющее большинство несчастных случаев происходит из-за комбинации опасных условий и опасных действий. В целом, из года в год наблюдается тенденция к их снижению, но всё еще фиксируется значительное их количество. Профессиональное сообщество в области HSE, в качестве одного из аналитических инструментов, использует «Пирамиду происшествий» Дюпона, основанную на статистике происшествий. Согласно данной пирамиде, примерно 96 % происшествий — это следствия неосторожного поведения людей на производстве и лишь 4 % происходят в результате неисправности оборудования. На каждый смертельный случай или случай с серьезной травмой приходится множество более мелких происшествий как с незначительными травмами, так и без травм. Для предотвращения смертности и травматизма, эффективная система охраны труда должна быть направлена на: Предотвращение опасных действий, через создание и совершенствование Системы управления охраной труда. Исключение опасных условий, в том числе, через технический контроль. Основная идея заключается в том, чтобы внедрить современные технологии в процесс раннего выявления предпосылок к происшествиям. Учитывая всеобщий тренд на цифровизацию, в компании ЗНДХ был проведён обзор технологий, которые можно использовать для обеспечения безопасных условий труда и в качестве приоритетного было выделено направление видеонаблюдения и видеоаналитики. В основе систем видеоаналитики лежат алгоритмы компьютерного зрения и глубокого обучения, которые анализируют видеопоток в реальном времени. Основными функции видеоаналитики являются: Раннее обнаружение: Например, камеры могут обнаружить дым на стадии тления, еще до появления открытого пламени и срабатывания традиционных дымовых или тепловых извещателей. Большая зона покрытия: Одна камера может контролировать большое открытое пространство, где установка точечных датчиков неэффективна или слишком затратна. Точное позиционирование: Система точно указывает место возникновения нештатной ситуации на плане объекта, что позволяет быстро направить к месту происшествия силы и средства. Интеграция и аналитика: Система не только обнаруживает, отклонения от штатного режима работы, но и может стать частью комплексной системы безопасности: запускать систему оповещения, управлять СКУД (разблокировать эвакуационные выходы), включать систему дымоудаления, передавать видео на пульт охраны для верификации. Работа в сложных условиях: Некоторые системы могут быть адаптированы для работы в условиях запыленности, загазованности или на улице, где традиционные датчики бесполезны. Для расширения охвата объектов, дополнительно к стационарным камерам видеонаблюдения, целесообразно использовать роботов-обходчиков и БПЛА, оснащенные видеокамерами и датчиками. Необходимо отметить, что в ходе использования предлагаемых решений существует ряд ограничений, таких как: Конфиденциальность и этика: Работники могут воспринимать систему как тотальную слежку, что ведет к стрессу и нарушению психологического климата. Ложные срабатывания: Алгоритмы не идеальны и могут иногда ошибаться. Высокая стоимость внедрения: Требуются инвестиции в оборудование, ПО и интеграцию в существующие процессы. Необходимость адаптации: Алгоритмы нужно "обучать" под специфику конкретного производства, что требует времени и экспертизы. Проведя бэнчмаркинг, мы выяснили, что российский нефтегазовый сектор активно двигается в направлении внедрения цифровых решений в систему обеспечения безопасности труда. «Газпром нефть» на своих месторождениях использует дроны и наземных роботов для патрулирования трубопроводов и обнаружения утечек. «Роснефть» реализует масштабную программу по внедрению цифровых технологий. На предприятиях компании проводятся испытания автономных роботов для мониторинга оборудования и сбора данных. «ЛУКОЙЛ» использует дроны для мониторинга нефтепроводов и объектов на суше и на море. «Татнефть» внедряет роботизированные решения на своих производствах, включая системы автоматического контроля и диагностики. «Зарубежнефть» тоже использует цифровые технологии. Например, с 2018 года в «ЗНДХ» осуществляется дистанционный мониторинг объектов Харьягинского месторождения и прилегающей к ним территории при помощи БПЛА. Данный способ обследования позволяет получить информацию о состоянии охранных зон участков трубопроводов и природной среды вокруг промышленных площадок. Осмотр с использованием БПЛА значительно сокращает время и трудозатраты и позволяет провести мониторинг труднодоступных участков. В компании ЗНДХ планируется внедрить систему «Интеллект», внедрив модуль по безопасности, состоящий из следующих блоков: Блок «Обнаружение людей без СИЗ». Он позволяет обнаружить людей без средств индивидуальной защиты и определить неправильно надетые СИЗ. Блок «Обнаружение очагов возгорания». Видеоаналитика распознает огонь и дым, используя алгоритмы искусственного интеллекта. При любом сценарии оператор системы получит видео с места вероятного возгорания и сможет сразу оценить ситуацию. Блок «Анализ поведения людей» (мониторинг состояния персонала). Нейросетевая видеоаналитика распознает на видеоизображении позы людей, которые могут свидетельствовать о потенциально опасных ситуациях. Например, если человек лежит на полу или на земле, это вероятный признак того, что ему нужна помощь. Может возникнуть ситуация, когда работнику стало плохо в каком-нибудь из производственных модулей, где он находится один.В таком случае, своевременное обнаружение такого человека посредством системы видеоаналитики сможет обеспечить оперативное прибытие на место происшествия коллег и оказание ими первой помощи. А своевременное оказание первой помощи может предотвратить летальный исход, а также снизить тяжесть последствий. Система безопасности на производственных объектах компании предписывает работникам держаться за поручни. Видеоаналитика позволяет обнаруживать случаи, когда это требование не выполняется, и немедленно оповещать об этом оператора системы безопасности. К системе «Интеллект» планируется подключить робота-обходчика и БПЛА, оснащенные камерами видеонаблюдения. «Интеллект» — это многофункциональная программная платформа для создания комплексных систем безопасности, разработанная российской компанией ITV. Данная система объединяет разрозненные системы безопасности: видеонаблюдение, охранно-пожарную сигнализацию, систему охраны периметра, систему контроля и управления доступом (СКУД) в единую инфраструктуру. В рамках существующей на сегодняшний день системы «Интеллект» объекты ЗНДХ оснащены камерами видеонаблюдения в количестве 163 шт. Охват зон проведения работ оставляет около 50%. Так как действующий флот камер полностью не покрывает производственные площадки, то применение робота-обходчика и БПЛА, интегрированных в систему «Интеллект», поможет расширить зону контроля объектов. Пример вывода информации на экран оператора системы, сообщающей об отсутствии каски на работнике. В результате реализации этих решений будут достигнуты следующие эффекты для компании: Снижение уровня травматизма на производстве. Повышение уровня безопасности объектов. Снижение затрат в долгосрочной перспективе. Репутационный эффект. Фундамент для будущих инноваций. Специалистам HSE внедряемые решения позволят освободить время, которое тратится на рутинный мониторинг объектов, для решения более сложных аналитических задач и контроля высокорисковых работ. Внедрение рассматриваемых цифровых технологий может стать фундаментом для будущих инноваций в направлении видеоаналитики в будущем: 3D-аналитика: Использование стереокамер или лидаров* для построения 3D-модели распространения дыма и огня. Предиктивная (прогнозная) аналитика: Системы, которые не только обнаруживают, но и прогнозируют развитие ситуации на основе множества данных. Повышение точности и снижение ложных срабатываний за счет более сложных архитектур нейронных сетей. Глубокая интеграция видеоаналитики с дронами: БПЛА с тепловизорами и алгоритмами искусственного интеллекта для патрулирования больших и труднодоступных территорий. Замена людей роботами в опасных зонах. Создание «Умного предприятия» на основе коллаборации роботов и людей. * - Лидар — это технология дистанционного зондирования, которая использует лазерные импульсы для измерения точных расстояний до объектов и их пространственного расположения. Вывод: несмотря на существующие трудности, видеоаналитика и роботы — это эффективный инструмент для обеспечения безопасности современного производства, и необходимо искать возможности для его внедрения и использования. Ключ к успешному внедрению — это открытость и коммуникация с коллективом. Важно объяснить, что цель системы — не наказание, а забота о жизни и здоровье сотрудников. Внедрение должно сопровождаться пересмотром процедур, обучением и созданием культуры безопасности, где технологии являются помощником, а не надзирателем. Цифровые технологии в безопасности — это эволюционный шаг от реактивной модели к проактивной. Это позволяет спасать жизни, сохранять активы компании и окружающую среду, а также выводить эффективность производства на принципиально новый уровень.
Эффективный контроль за безопасностью дорожного движения у лиц, допущенных к управлению служебными транспортными средствами, как улучшить безопасность на автодорогах России
Ключевые тезисы: Основные риски при управлении ТС Как с ними бороться Как контролировать и управлять действами водителей в режиме онлайн Эффективность внедряемых мероприятий, снижение рисков (сохранение жизни и здоровья сотрудников и третьих лиц, сохранение активов, снижение репутационных и имиджевых рисков) для компании при внедрении проекта по внутрикабинной видеоаналитики
Цифровые решения для БДД: Государство & Бизнес
Эксплуатация корпоративного автопарка любого размера связана с высоким уровнем рисков ДТП, которые могут привести к фатальным последствиям. Кроме того, нарушения правил дорожного движения, а также простои и ремонт транспортных средств после аварий, отрицательно сказываются на репутации компании. Ключевые тезисы докладов сессии: Как можно существенно снизить аварийность корпоративных автопарков и одновременно оптимизировать расходы на обслуживание в текущих экономических условиях? Какие современные инструменты и подходы могут быть использованы для повышения безопасности на транспорте? Какова роль обучения в работе с опытными водителями? Какие шаги следует предпринять для повышения культуры безопасности при управлении транспортными средствами?
Цифровые сервисы для безопасности: экология и автопарк под контролем
26 ноября состоится вебинар, на котором будет представлено сразу 2 практических доклада. Доклад на тему «Системный подход к повышению безопасности на транспорте, или как достичь 99% водителей в зеленой зоне по качеству управления ТС» представит Юрий Висневский, директор по продукту SKAI. Ключевые тезисы: Как организовать эффективную эксплуатацию корпоративного автопарка на базе систем телематики Цифровые решения для охраны труда и безопасности на транспорте Лучшие отраслевые практики по снижению аварийности Разработка корпоративных стандартов на основе систем мониторинга и ИИ Доклад на тему «Цифровая трансформация отрасли экологии и природопользования. Роль телекома в экоповестке» представит Олеся Суханос, руководитель направления «Экомониторинг» МТС. Ключевые тезисы: Системный подход к экологической безопасности Цифровая трансформация отрасли органами власти и бизнесом Рекомендуемые и используемые технологии: IoT, Big Data, цифровые двойники, облачные технологии, ИИ и другие KPI регуляторов по цифровизации надзора за бизнесом Цифровые сервисы МТС для органов госвласти и бизнеса для проактивного управления экологическими рисками Кейсы по экологическому мониторингу
Как искусственный интеллект и компьютерное зрение контролируют ОТиПБ на промышленных объектах?
Искусственный интеллект и компьютерное зрение – это не будущее, а реальность, которая уже сегодня повышает уровень безопасности на промышленных предприятиях. На вебинаре обсудим, как умные системы мониторинга становятся ключевым элементом в управлении безопасностью на крупнейших промышленных предприятиях, какие возможности предоставляют системы видеоаналитики для контроля ОТПБ и мониторинга за состоянием оборудования и технологическими процессами, как ИИ будет развиваться в будущем и какие дополнительные возможности он откроет для повышения безопасности и эффективности на производственных объектах. Ключевые тезисы: Видеонаблюдение или видеоаналитика: в чем принципиальная разница и почему это важно? Как работают детекторы видеоаналитики: что они видят, а вы - нет? Четыре типа детектируемых событий: сизы и зоны, поведение, оборудование, процессы Применение видеоаналитики для обеспечения комплексной безопасности на предприятии Охрана труда и промышленная безопасность под контролем ИИ: сценарии, которые работают Какие реальные эффекты от внедрения? Как компьютерное зрение уже работает в ключевых отраслях промышленности Практические кейсы: как решения VizorLabs помогают крупнейшим предприятиям (Росатом, Россети, ЕВРАЗ и др.
Результаты пилотного тестирования видеоаналитики SKAI для компании «Азот»
Ключевые тезисы: Использование видеоаналитики SKAI для мониторинга водителей и транспортных средств Цель пилотного проекта Основные функции системы Результаты пилотного проекта Рекомендации
Диспетчерский центр по производственной безопасности
Ключевые тезисы: Предпосылки создания диспетчерского центра Этапы создания диспетчерского центра Достигнутые результаты Проекты диспетчерского центра: видеоаналитика, безопасность на ж/д переездах, мониторинг рисков