産業爆発事故多発、AIも耐えられなくなった
工業生産の安全性の問題については、機械学習、モノのインターネット、AI テクノロジーを利用することで、従業員や環境条件を効果的に監視し、事故の発生率を減らすことができます。
「ここで爆発があったことには驚かない。すでに大小さまざまな問題が生じている」と香水生態化学園と何度も連絡を取り合っている技術者は語った。
3月21日、塩城市の祥水化学工場で爆発が発生し、報道によると、この事故で78人が死亡した。ほんの数日後、昆山工場で再び爆発が発生し、7人が死亡、胸が痛む思いです。
統計によると、約 15 秒ごとに 178 件の労働災害が発生しており、毎年 278 万人以上が仕事関連の病気や怪我で死亡しています。米国労働省は、職場での傷害や病気に関連する年間コストは総額 1,700 億ドルに上ると推定しています。
これらの数字は衝撃的であり、労働者への多大な負担と企業への高額なコストを示しています。
企業が点検や環境管理、事故防止対策をしっかり行い、従業員が安全意識を高め、作業を標準化すれば、こうした災害は回避できるのでしょうか。
ただし、「if」はありません。
怪我をした後は、次の事故を避けるための行動が必要になります。
現代の工場では、IoT テクノロジーの助けを借りて、AI がすでに現状を変えようとしています。
事故を引き起こした「犯人」を暴く
事故を避けるためには、まず事故の原因を理解する必要があります。いくつかの調査では、次の 5 つの理由があることが判明しました。
- ヒューマンエラー: 近道、自信過剰、トレーニング不足
- 不完全な情報に基づいて行動する
- 安全手順を無視したり、機器を不適切に使用したりする
- 体調不良や睡眠不足のときに仕事で疲れている
- 準備不足
基本的に、これら 5 つの理由は、次の 2 つの大きなカテゴリに分類できます。
1. 内部要因（労働者の健康、準備および訓練）
2. 外部要因（労働条件、設備）
セキュリティ問題を解決するには、これらの要因を正確に把握する必要があります。
事故の“犯人”をゆりかごの中で摘み取る
コンピュータービジョンやその他のテクノロジーをモノのインターネットと組み合わせて使用することで、稼働中の機器や環境をリアルタイムで監視し、事故が発生する前に早期警告を発することができます。具体的なアプリケーション シナリオは次のとおりです。
1. 設備の稼働状況や従業員の状態を監視する
デバイス上のセンサーからデータを収集し、さまざまなシナリオを作成することにより、アルゴリズムは安全か危険かを区別できます。異常事態に対処するため。
さらに、IoT センサーを使用して送電網を管理すると費用対効果が高く、電気に起因する事故を効果的に回避できます。たとえば、張力、電圧、ジュール効果に関するデータを収集すると、過充電、停電、さらには短絡による火災を防止したり、回路のさまざまな信号を処理したり、異常な活動を検出したりすることができます。
データはヘルメット、ジャケット、時計などのウェアラブル デバイスを通じて収集され、環境センサーと組み合わせて、労働者の健康と作業環境の状態を確保します。心拍や皮膚温度などの身体的健康指標を追跡することで、センサーはストレスやその他の潜在的な問題の兆候を示している労働者に警告を発し、予防策を講じることができます。
2. 環境変化を監視する
一酸化炭素濃度、気象条件、温度、振動など多くのデータを監視することで、AIが事故の誘因を適時検知し、データに異常がある場合に安全対策を講じることができます。
センサーがガス漏れ、温度上昇、または望ましくない湿度を検出した場合、作業を直ちに中止するか、少なくともフロアマネージャーに通知することができます。
熱および煙センサーは、あらゆる産業環境における標準の安全装置の一部となっています。これらは赤外線カメラなどの予防措置を補完することができます。たとえば、デバイスが過熱して火災が発生した場合、赤外線カメラで事前に観察し、火災が発生する前に止めることができます。
3. 自動化する
一部の危険な状況や面倒な状況では、作業者が危険な環境で作業するのを防ぐために、自動化された機器やロボットさえも使用して作業を完了することができます。
従業員にロボットを適用することは、企業が従業員の怪我のリスクを回避できるだけでなく、生産効率を向上させ、生産コストを削減することにも役立ちます。化学産業で使用されているロボットの種類には、消防ロボット、検査ロボット、溶接ロボットなどが含まれます。
ドローンや自動運転車は、高解像度のセンサーを搭載しているため、周囲をスキャンして構造の変化を検出することもできます。これは、炭鉱、塩鉱、石油採掘現場などの高ストレス環境では特に重要です。
香水工場と昆山の工場でロボットの使用が増えれば、より多くの労働者が生き残ることができるだろう。
AI が事故を防止、対策が急務
ヨーロッパでは多くの企業がスマートパークの段階に参入していますが、私たちはまだ大きく遅れています。環境保護であれ、従業員の研修であれ、最新テクノロジーの普及であれ、私たちは皆学ぶ必要があります。
ヒューストンの商業廃棄物処理会社である Nation Waste は、IBM と協力してウェアラブルセンサーベースのソリューションを使用して作業環境を監視し、発生した事故や潜在的な危険を検出し、労働者の安全を確保するためにタイムリーなフィードバックを提供しています。
Smartvid.io は、インテリジェントなテキストおよび画像認識を備えたメディア管理プラットフォームであり、機械学習を使用して、建設現場からキャプチャされた画像とビデオを自動的にスキャンし、安全上の問題にフラグを立てます。現場作業員の通話やプロジェクト管理ソフトウェアからデータを収集し、機械学習を使用して安全上の問題を分析および分類し、安全専門家が現場の潜在的なリスクを見逃さないようにします。
プロジェクト視覚化会社 SiteAware は、自律型状況認識ドローンによる 3D 視覚化を専門としています。ドローンを使用して現場で画像をスキャンしてキャプチャすることで、プロジェクトの監視と現場管理機能を実現します。 SiteAware はこれらの画像から 4-D モデルを生成し、モデルへの変更を自動的に検出して、現場での物流に関する決定、現場の位置調査、現場の進捗状況の分析を可能にします。
モバイル研究開発ロボットのサプライヤーであり、現場にロボットを提供している Clearpath Robotics は、最も汚くて最も危険な作業をすべて自動化したいと考えています。同社は、現在の環境に関するデータを収集、追跡、分析しながら、狭くて危険な環境をナビゲートできる、水上、空中、地上のさまざまなロボットを提供しています。機械学習を使用してこれらの車両を特定の場所に誘導し、画像データを分析して欠陥の可能性を探します。
モノのインターネット、人工知能、機械学習などのテクノロジーは、私たちの生活を信じられないほど変えようとしています。進化する EHS プログラムも例外ではありません。レポートによると、クラウド ソフトウェアを活用することで、企業は傷害や事故の発生率を 50% 以上削減できるとのことです。
最近の２件の爆発事故については、事故発生前から多くの危険が潜んでいたことを知りましたが、爆発の瞬間までそれらが適切かつ適切に解決されなかったことを残念に思いました。
テクノロジーはすでに工場の安全事故の回避に役立っていますが、国内の工場ではまだ普及していません。
一歩下がって言えば、たとえそれが普及したとしても、管理者が何かに目隠しされている場合、最も正確でインテリジェントな検出と警告さえも管理者によって無視される可能性があります。
おそらく私たちに欠けているのは技術ではなく、良心なのかもしれません。