تحدث حوادث الانفجارات الصناعية بشكل متكرر، ولم يعد الذكاء الاصطناعي قادرًا على تحملها

عندما يتعلق الأمر بقضايا سلامة الإنتاج الصناعي، فإن استخدام التعلم الآلي وإنترنت الأشياء وتقنيات الذكاء الاصطناعي يمكن أن يراقب ظروف الموظفين والبيئة بشكل فعال ويقلل من وقوع الحوادث.

لا يُفاجئني وقوع انفجار هنا. فقد انكشفت بالفعل مشاكل، كبيرة كانت أم صغيرة. وقال مهندس كان له العديد من الاتصالات مع حديقة شيانغشوي الكيميائية البيئية:

في 21 مارس، وقع انفجار في مصنع شيانغشوي للكيماويات في يانتشنغ. وذكرت تقارير إعلامية أن الحادث أدى إلى مقتل 78 شخصا. وبعد أيام قليلة فقط، وقع انفجار آخر في مصنع كونشان، مما أدى حتى الآن إلى مقتل 7 أشخاص، وهو أمر مفجع.

وبحسب الإحصائيات، يحدث 178 حادثاً صناعياً كل 15 ثانية تقريباً، ويموت أكثر من 2.78 مليون شخص سنوياً بسبب أمراض أو إصابات مرتبطة بالعمل. تقدر وزارة العمل الأمريكية أن التكاليف السنوية المرتبطة بإصابات وأمراض مكان العمل تصل إلى 170 مليار دولار سنويا.

وهذه أرقام صادمة تعكس الضرر الهائل الذي يلحق بالموظفين والتكلفة العالية التي تتحملها الشركات.

إذا قامت الشركات بعمل جيد فيما يتعلق بالتفتيش وإدارة البيئة وإجراءات منع الحوادث، وقام العمال بتعزيز وعيهم بالسلامة وتوحيد العمليات، فهل يمكن تجنب هذه الكوارث؟

ولكن لا يوجد أي شرط.

بعد الألم يأتي العمل لمنع وقوع الحادث التالي.

في المصانع الحديثة، وبمساعدة تكنولوجيا إنترنت الأشياء، تحاول الذكاء الاصطناعي بالفعل تغيير الوضع الراهن.

العثور على "الجاني" الذي تسبب في الحادث

لكي نتجنب الحوادث، علينا أولاً أن نفهم أسباب الحوادث. وفي بعض التحقيقات، تم التوصل إلى الأسباب الخمسة التالية:

• الخطأ البشري: الاختصارات، والثقة المفرطة، ونقص التدريب
• العمل على معلومات غير كاملة
• تجاهل إجراءات السلامة أو استخدام المعدات بشكل غير صحيح
• العمل أثناء الشعور بالتعب بسبب عدم الراحة أو قلة النوم
• عدم التحضير

في الأساس، يمكن تقسيم هذه الأسباب الخمسة إلى فئتين رئيسيتين:

1. العوامل الداخلية (صحة العامل، والإعداد والتدريب)

2. العوامل الخارجية (ظروف العمل، المعدات)

ولحل مشاكل الأمن، نحتاج إلى فهم دقيق لهذه العوامل.

القضاء على "المذنب" في الحادث

يمكننا استخدام تقنيات مثل الرؤية الحاسوبية، جنبًا إلى جنب مع إنترنت الأشياء، لمراقبة المعدات التشغيلية والبيئة في الوقت الفعلي وتوفير تحذيرات مبكرة قبل وقوع الحوادث. السيناريوهات التطبيقية المحددة هي كما يلي:

1. مراقبة تشغيل المعدات وحالة الموظفين

من خلال جمع البيانات من أجهزة الاستشعار الموجودة على الجهاز وإنشاء سيناريوهات مختلفة، يمكن للخوارزمية التمييز بين الآمن وغير الآمن. وهذا يسمح بالتعامل مع المواقف غير الطبيعية.

بالإضافة إلى ذلك، يعد استخدام أجهزة استشعار إنترنت الأشياء لإدارة شبكة الطاقة أمرًا اقتصاديًا وفعالًا، ويمكن أن يتجنب بشكل فعال الحوادث الناجمة عن الكهرباء. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي جمع البيانات حول التوتر والجهد وتأثير جول إلى منع الشحن الزائد وانقطاع التيار الكهربائي وحتى الحرائق الناجمة عن الدوائر القصيرة، والمساعدة في معالجة الإشارات المختلفة للدائرة، واكتشاف الأنشطة غير الطبيعية.

يتم جمع البيانات من خلال الأجهزة القابلة للارتداء (مثل الخوذات والسترات والساعات) ودمجها مع أجهزة الاستشعار البيئية لضمان صحة العمال وحالة بيئة عملهم. ومن خلال تتبع مؤشرات الصحة الجسدية مثل معدل ضربات القلب ودرجة حرارة الجلد، يمكن أن تساعد أجهزة الاستشعار في تنبيه الموظفين الذين يظهرون علامات التوتر أو غيرها من المشاكل المحتملة حتى يمكن اتخاذ التدابير الوقائية.

2. مراقبة التغيرات البيئية

إذا كانت هناك أسباب لوقوع حادث، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا اكتشافه في الوقت المناسب من خلال مراقبة العديد من البيانات الأخرى مثل مستويات أول أكسيد الكربون، وظروف الطقس، ودرجة الحرارة والاهتزاز، وتنفيذ تدابير السلامة عندما تكون البيانات غير طبيعية.

إذا اكتشفت أجهزة الاستشعار تسربًا للغاز أو ارتفاعًا في درجة الحرارة أو رطوبة غير مرغوب فيها، فيمكن إيقاف العمل على الفور أو على الأقل إخطار مدير الطابق.

أصبحت أجهزة استشعار الحرارة والدخان جزءًا من معدات السلامة القياسية في جميع البيئات الصناعية. ويمكن أن تكمل هذه الإجراءات التدابير الوقائية مثل كاميرات الأشعة تحت الحمراء. على سبيل المثال، إذا ارتفعت درجة حرارة جهاز ما وتسببت في نشوب حريق، فمن الممكن رؤية ذلك مسبقًا على كاميرا الأشعة تحت الحمراء وإيقافه قبل أن يتسبب في نشوب حريق كبير.

3. الأتمتة

في بعض المواقف الخطيرة أو الشاقة، يمكن إنجاز العمل بواسطة معدات آلية أو حتى روبوتات، مما يجنب العمال العمل في بيئات خطرة.

إن استخدام الموظفين الروبوتيين لا يساعد الشركات على تجنب خطر إصابة الموظفين فحسب، بل يساعد أيضًا على تحسين كفاءة الإنتاج وخفض تكاليف الإنتاج. في الوقت الحالي، تشمل الروبوتات التي تم استخدامها في الصناعة الكيميائية روبوتات مكافحة الحرائق، وروبوتات التفتيش، وروبوتات اللحام، وما إلى ذلك.

يمكن للطائرات بدون طيار والمركبات ذاتية القيادة، عن طريق تثبيت أجهزة استشعار عالية الدقة، أيضًا مسح المحيط واكتشاف أي تغييرات هيكلية. وهذا مهم بشكل خاص في البيئات ذات الضغط العالي مثل مناجم الفحم أو مناجم الملح أو مواقع استخراج النفط.

لو استخدمت مصانع شيانغشوي وكونشان المزيد من الروبوتات، فسوف يبقى عدد أكبر من العمال على قيد الحياة.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في منع الحوادث، ولكن حان الوقت للتحرك

وفي أوروبا، دخلت العديد من الشركات مرحلة المنتزهات الذكية، لكن لا تزال هناك فجوة كبيرة بينهم. سواء كان الأمر يتعلق بحماية البيئة، أو تدريب الموظفين، أو نشر التكنولوجيا الحديثة، فإننا بحاجة إلى التعلم.

أبرمت شركة Nation Waste، وهي شركة إدارة النفايات التجارية ومقرها هيوستن، شراكة مع شركة IBM لاستخدام حلول تعتمد على أجهزة استشعار يمكن ارتداؤها لمراقبة بيئة العمل، واكتشاف الحوادث الحالية والمخاطر المحتملة، وتقديم ملاحظات في الوقت المناسب لضمان سلامة العمال.

Smartvid.io، وهي منصة لإدارة الوسائط مع التعرف الذكي على النصوص والصور، تستخدم التعلم الآلي لمسح الصور ومقاطع الفيديو الملتقطة من مواقع البناء تلقائيًا والإشارة إلى مشكلات السلامة. ويقوم بجمع البيانات من هواتف العاملين الميدانيين وبرامج إدارة المشاريع، باستخدام التعلم الآلي لتحليل وتصنيف قضايا السلامة، مما يضمن عدم تفويت المتخصصين في السلامة لأي مخاطر محتملة في موقع العمل.

شركة SiteAware لتصور المشاريع متخصصة في التصور ثلاثي الأبعاد باستخدام طائرات بدون طيار ذاتية الوعي الظرفي. إنهم يقومون بمهام مراقبة المشروع وإدارة الموقع باستخدام الطائرات بدون طيار لمسح والتقاط الصور في موقع العمل. من خلال هذه الصور، يمكن لـ SiteAware إنشاء نماذج رباعية الأبعاد، واكتشاف التغييرات في النموذج تلقائيًا، والسماح باتخاذ قرارات لوجستية في الموقع، ومسوحات موقع الموقع، وتحليل تقدم موقع العمل.

تعمل شركة Clearpath Robotics، وهي شركة متخصصة في تقديم خدمات البحث والتطوير في مجال الروبوتات المتنقلة، على جلب الروبوتات إلى مواقع العمل على أمل أتمتة جميع الوظائف الأكثر قذارة وخطورة. إنهم يقدمون مجموعة من الروبوتات المائية والجوية والأرضية التي يمكنها التنقل في بيئات محصورة وغير آمنة أثناء جمع البيانات وتتبعها وتحليلها حول البيئة الحالية. يتم استخدام التعلم الآلي لتوجيه هذه المركبات إلى مواقع محددة وتحليل بيانات الصور بحثًا عن العيوب المحتملة.

إن التقنيات مثل إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على وشك تغيير حياتنا بطرق لا تصدق، وبرامج الصحة والسلامة والبيئة المتطورة ليست استثناءً. وتشير التقارير إلى أنه بمساعدة برامج الحوسبة السحابية، يمكن للشركات تقليل معدلات الإصابات والحوادث بنسبة تزيد عن 50%.

وفيما يتعلق بالانفجارين الأخيرين، علمنا أن هناك مخاطر كثيرة خفية قبل الحادثين، لكن لم يتم حلها في الوقت المناسب وبشكل معقول حتى لحظة الانفجار، عندما فات الأوان للندم.

على الرغم من أن التكنولوجيا ساعدت المصانع على تجنب الحوادث المتعلقة بالسلامة، إلا أنها لم تنتشر بعد في المصانع المحلية.

إن التراجع خطوة إلى الوراء، حتى وإن أصبح شائعاً، هو أمر شائع، فإذا كان المديرون أعمى عن أمر ما، فإنهم ربما يتجاهلون حتى أكثر عمليات الكشف والتحذير دقة وذكاءً.

ربما ما ينقصنا ليس التكنولوجيا، بل الضمير.