Обмеження традиційних методів безпеки
Вразливість до помилок людини: Інтеграція AI у виробничі процеси може значно знизити чутливість до помилок людини шляхом автоматизації повторюваних та критичних завдань. На відміну від людей, системи AI менш схильні до втоми, відволікання або непослідовності, забезпечуючи підвищення точності та надійності протягом усього виробничого процесу. Мінімізуючи можливість людської помилки, AI сприяє безпечнішими умовами праці, скорочує час простою виробництва та підвищує загальну продуктивність.
Часові інспекції: Традиційні ручні перевірки у виробничому процесі можуть зайняти багато часу, що призводить до затримок та неефективності. Технологія AI забезпечує рішення шляхом автоматизації та прискорення процедур огляду. Системи комп'ютерного зору, що працюють на AI, можуть швидко та точно оглядати продукти, компоненти та пристрої на відхилення, дефекти чи аномалії. Це значно скорочує час інспекції, зберігаючи високу точність. Як результат, виробничий процес може працювати з оптимальною швидкістю, відповідати виробничим цілям та уникати потенційних небезпек для безпеки через тривалі перевірки.
Обмежені можливості аналізу даних: Інтеграція AI дозволяє виробничим процесам вийти за рамки обмежених можливостей аналізу даних шляхом ефективного управління та аналізу великих кількостей даних. Алгоритми AI можуть отримати змістовні уявлення з даних датчиків в режимі реального часу, історичних записів та інших джерел. Використовуючи машинне навчання, ці системи можуть ідентифікувати закономірності, виявляти аномалії та прогнозувати потенційні ризики безпеки. Ця вдосконалена можливість аналітики даних забезпечує безпеку небезпеки у виробничих процесах проактивно визначатися та зменшуватися, що дозволяє виробникам вживати профілактичні заходи для забезпечення безпеки працівників та підвищення загальної ефективності процесів.
Нові технології AI в безпеці
Технологія AI швидко зростає у виробництві, що надає можливість зміцнити заходи безпеки. Ось деякі з нових технологій AI, які використовуються для підвищення безпеки:
Прогнозування аналітики: Моделі AI можуть проаналізувати історичні дані, щоб визначити закономірності, що призводять до випадків безпеки, щоб можна було вжити активних заходів для їх запобігання.
Комп'ютерне бачення: камери, що працюють на AI, можуть візуально виявляти небезпечні ситуації, такі як несанкціонований персонал або неналежне використання захисного обладнання, забезпечення дотримання та запобігання нещасним випадкам.
Обробка природної мови (NLP): NLP аналізує документи, пов'язані з безпекою, щоб виявити періодичні проблеми, вдосконалення рекомендацій щодо безпеки та вилучення розуміння з неструктурованих даних.
Аналіз даних датчиків: Алгоритми AI відстежують дані датчика в режимі реального часу для виявлення аномалій та тривожних сигналів або відключення, коли межі безпеки перевищені для запобігання нещасних випадків.
Штучний інтелект у безпеці процесів
AI може відігравати важливу роль у безпеці процесів, допомагаючи забезпечити безпечну та надійну експлуатацію промислових процесів. AI має потенціал перетворити безпеку процесів, дозволяючи виробничим організаціям контролювати та аналізувати процеси в режимі реального часу, визначити потенційні небезпеки до їх виникнення та приймати обґрунтовані рішення щодо пом'якшення цих небезпек.
Однією з головних переваг ШІ з точки зору безпеки процесів є його здатність автоматично контролювати та аналізувати процеси. Алгоритми AI можуть проаналізувати величезну кількість даних з датчиків, систем моніторингу та інших джерел у режимі реального часу, що дозволяє організаціям швидко виявити потенційні небезпеки. Це особливо корисно в галузях, де процеси є складними, швидкими та динамічними, такими як нафта і газ, хімічні речовини та інші галузі з високим ризиком.
Системи з переплетення та аварійного вимкнення безпеки, керованих AI, можуть реагувати швидше, ніж оператори людини. Ці системи особливо корисні в умовах високого ризику, таких як хімічне виробництво та безпека харчових продуктів.
Ще одна перевага ШІ в безпеці процесу - це здатність визначати закономірності та взаємозв'язки в даних, про які люди можуть не відразу усвідомлювати. Алгоритми AI можуть проаналізувати дані з декількох джерел та визначати кореляції, які можуть вказувати на потенційні небезпеки. Це дозволяє організаціям виявити небезпеки, які можуть бути не помічені в традиційних практиках моніторингу безпеки та аналізу процесів.
AI також може підтримувати прийняття рішень на основі ризику в безпеці процесів, що дозволяє організаціям приймати обґрунтовані рішення щодо типу та рівня ризику, який вони готові прийняти, та розробити та впроваджувати ефективні стратегії пом'якшення.
Крім того, AI можна використовувати для підтримки постійного вдосконалення безпеки процесів. Алгоритми AI можуть бути навчені для ідентифікації областей, де можна покращити безпеку процесу, наприклад, виявляючи прогалини у зборі даних або пропонуючи зміни в тому, як аналізуються дані. Це допомагає організаціям постійно вдосконалювати свою практику безпеки процесів та забезпечити ефективність зменшення або усунення небезпек.
Організації, які приймають ШІ для безпеки процесів, зможуть краще визначити та пом'якшити потенційні небезпеки, що дозволяє їм забезпечити безпечне та надійно діяти їх процеси, щоб захистити своїх працівників, підрядників, зацікавлених сторін та громадськості.
Автоматизуйте небезпечний аналіз процесів за допомогою ШІ
Schneider Electric оголосив про патент на використання штучного інтелекту (AI), щоб допомогти зменшити потенційну небезпеку безпеки в процесі. Ця інновація дозволяє автоматизованим або напівавтоматизованим аналізом потенційних небезпек для процесу та валідацію захисних механізмів у промислових процесах. Потім інструменти аналітики можуть бути використані для запобігання небезпек, включення в процес захисту.
Оскільки більше галузей охоплюють цифрову трансформацію та генерують якісні дані, переваги впровадження ШІ в щоденних операціях зростають. Цей останній патент від групи безпеки Ecostruxure ™ Triconex допомагає визначити потенційні небезпеки та гарантії в процесі.
Потім управління безпекою процесів може переоцінювати дослідження небезпеки та аналізу роботи (HAZOP) з використанням даних у реальному часі в реальному часі для запобігання промислових небезпек та врятування життя.
"Ми є першою компанією, яка сприяла використанню штучного інтелекту для автоматизації аналізу небезпечних процесів", "залучення ШІ до функціональної безпеки допомагає створити більш жорсткі та надійні дослідження HAZOP, генеруючи більше комбінацій сценаріїв та упереджень, ніж раніше", - сказав Кріс Стогнер, старший директор з управління продуктом Schneider Electric.
Патент є частиною стратегічної ініціативи використання штучного інтелекту для підвищення функціональної безпеки. Імітуючи небезпеки в різних умовах, а потім намагаючись генерувати механізми захисту процесів, використовуючи інструменти аналізу небезпеки для процесу, щоб запобігти виникненню небезпечних ситуацій. В даний час тривають три інші електричні патенти Schneider, які інтегрують AI у функціональний життєвий цикл безпеки. Зі збільшенням уваги приділяються вимогам безпеки, поєднання людського інтелекту з реалізацією стратегії навчання підсилення в аналізі функціональної безпеки може допомогти краще запобігти небезпечним ситуаціям у промислових програмах.