人工智能如何改变工业安全
工作场所的危害长期以来一直困扰着公司，他们的员工和他们的盈利能力。 安全经理和团队可以从人工智能驱动的数字转型中受益，就像财务和营销部门的同行一样。
美国劳工统计局 记录下来 2021年有5,190起致命工伤，这是有数据的最近一年。 此外，在危险环境中还有更多非致命事故。 人的损失和痛苦是不必要的，是可以避免的，而业务成本是多方面的。 显然，工业安全应该是企业的重中之重。
AI工具和技术适用于许多安全用例。 人工智能安全技术包括无人机、机器人、可穿戴设备、传感器、智能设备, 增强现实(AR)和虚拟现实(VR) 、计算机视觉、移动应用和分析软件。 硬件组件收集数据（例如传感器）或执行动作（例如机器人）。 软件组件依赖于机器学习来分析模式并生成有关安全危害的见解。
企业领导者应该评估人工智能技术在工业安全中的应用范围。 企业内部的文化和风险管理政策也应该有利于将人工智能技术用于安全目的。
人工智能在工业安全中的应用
根据美国国家职业安全与健康研究所的数据，保护工人的基本方法是控制他们接触职业危害。 NIOSH控制等级从个人防护装备（PPE）开始。 接下来是影响员工工作方式的组织控制，以及将员工与危险隔离的工程控制。 最后，还有替代（替代危险）和消除（完全消除危险）的方法。
硬件组件收集数据（例如传感器）或执行操作（例如机器人），而软件组件则依靠机器学习来分析模式并产生关于安全危害的见解。
人工智能可以通过以下方式在每个级别提供帮助:
- 安全规则的遵守和危险识别. 工人并不总是100%符合PPE要求，因为他们发现设备太麻烦或认为安全是理所当然的。 计算机视觉解决方案，例如 闭路电视系统 使用人工智能相机和软件,可以监测指定的工作场所的PPE不合规.
- 识别危险物体。 在这种情况下，危险物体包括可能造成伤害的碎片和溢出物。 随着时间的推移，安全模式和趋势可以被识别并链接到企业数据，并用于提高安全和操作性能。
- 监测疲劳症状。 操作危险和重型设备或车辆的工人需要时刻保持警惕。 现场或车内的面部表情分析可以识别疲劳或困倦的迹象。 员工可以收到警报，并被建议在休息一段时间后恢复工作。
- 施工中的坠落检测。 许多施工工伤是由于跌倒造成的。 人工智能驱动的跌倒检测软件，通常形式简单如电话应用程序，是为及时检测而设计的。
- 使用无人机进行现场检查。 无人机和自动驾驶汽车可用于 监督和检查施工 等危险场所，而不是将员工置于危险之中。
- 安全对话AI。 受过安全程序和手册培训的聊天机器人可以使用以下方法回答员工的安全相关问题 自然语言处理 .
- 使用语音报告事件。 使用语音可以让员工轻松报告事件。 AI可以转录口语事件报告并提取相关数据以进行进一步分析。
- AR进行设备维修。 使用AR，员工会收到有关诊断和维修的实时信息的维护说明。
- VR中的安全培训。 安全培训非常适合VR，因为它模拟不同的危险场景。 员工可以在受控的环境中练习他们的反应。
工业安全的企业路线图
人工智能和智能技术只是这一难题的一部分。 组织文化和运营风险管理流程同样重要。
工伤事故有有形和无形的代价。 货币成本包括，在美国，职业安全和健康管理局，通常称为OSHA，违规罚款;员工治疗的医疗费用;工人赔偿索赔支出和法律费用。 不太可量化的成本包括因医疗休假而造成的生产力损失，员工士气下降和品牌声誉受损。 因此，人工智能在商业安全场景中的应用具有很强的优势。 现状是不可持续的，人工智能有助于缓解这些问题。
当企业需要改进其数据实践时，人工智能是很重要的。 当组织的其他部分也在促进工作场所安全时，更有可能采用数据驱动的方法。 数据驱动的文化 . 许多组织不收集确保工人安全所需的操作和过程数据，并且可能没有收集的机制。 即使在收集数据时，它们也用于反应性报告，而不是用于 根本原因分析 或主动改进。
企业安全和风险经理必须评估他们当前的安全实践，并探索从手动、以合规为导向的方法转向数据驱动、主动的方法的机会。
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