工业工业站点本质上是危险的环境。通过移动的机器，重型设备和高温，安全的一条通道可导致灾难性的结果。在这些风险中，工人对特定危险区域的干预仍然是EHS经理（环境，健康和安全）最连续的挑战之一。
在沙特阿拉伯Khabar的制造制造管道中，这一挑战达到了关键水平。提供传输管的工厂正面临着进入的工人的重复风险 火线在生产过程中，已经将巨大的钢管运输，旋转或对齐。
为了解决这个问题，工厂变成了 通过 基于人工智能检测渗透的系统，通过网站上的主要字段发布智能摄像机。这是安全管理，监控和强加于安全的转变。
问题：监视火线中的手动浸润
在Khabar运输管制造单元中，监测惯例很好。工厂在制造和运输大型钢管的关键区域周围建立了物理安全屏障。
在商店的地板上画了红色边界线以任命受限区域 – 重型机器工作，管道在移动时，或上吊车增加了巨大的负载。除这些标志外，还通过商店大厅安装了传统的监视摄像头，以在实际时间监视活动，安全官员负责审查摘要。
常规安全检查也是系统的一部分。主管经常去地面，以确保没有未经授权的工人进入危险区域。已经对员工进行了培训，以确定火线中明显限制的含义并遵守安全协议，例如佩戴保护设备并在操作过程中保持安全距离。
这些实践反映了对安全的坚定承诺，并且在世界上许多工业部门中都是标准的。
但是，手动渗透监测一直是一个薄弱的联系：
安全人员或主管需要不断监视地板，但是在具有多个红色区域的大型设施中，盲点是不可避免的。
被压迫的工人有时会削减受限区域，以便提供步骤或快速执行任务。
不当使用PPE在危险区域 它增加了另一层风险。
问题出现了： 这些措施是否足以防止在高风险制造环境中发生事故？
正如公司所了解的那样，答案是没有的！ 传统方法尽管很重要，但仍无法完全消除风险领域干预的风险。缺少的是一个能够提供固定，自动和准确检测的系统 – 超出了人类功能。
对于Khabar的管道，这转化为：
很多的 关闭报告 来自危险区域 每个月，工人无意间进入。
主管花费大约20％的活跃时间来监视地球，从而减少了对其他关键安全责任的关注。
在发生严重事故的情况下，不断关注可能的组织处罚。
简而言之，手动监控是互动的，不一致的，容易受到人为错误的影响，在现代生产环境中留下了安全差距。
解决方案：在国际大赦国际运行的风险监测系统的引入
为了治疗这些差距，Khobar制造部门已变成了一个安全监控系统，在该系统中，AI在设计人员中运行以克服手动监控限制并在实际时间内提供真实性保护。已经对计算机视觉和视频分析进行了培训，不仅依靠人类的注意力，还可以在工厂地板上发现特定和不安全的情况。
这是组织的组织方式：
1。监视自动风险区域
在管制造线中，长钢管在操作时会振动并移动。每个运动都会创建一个高度危险的动态区域，因为工人不允许它。传统上，这些区域是通过油漆或繁文tape节确定的，但是仅视觉不能保证合规性。
借助人工智能闭路电视来发现干预措施，通过创建每个运动的3米限制区域以数字方式设置危险区域。每当工人在管道移动过程中进入该区域时，系统就会自动报告渗透。用 控制危险区域的访问权限很容易为人工智能确保不忽略任何违规行为。
2。跟踪工人的运动
移动管道通常意味着生产线两侧的工人同时处于活跃状态，因此监督员不可能同时跟随每个角落。这 大赦国际风险地区监测系统 取而代之的是，无论人类的限制如何，多个工厂部分在实际时间内被删除。
如果其中一名工人接近有源滚筒，甚至接近携带管道的起重机路径，则系统已记录了近距离和操作的警报，包括光和声音警报。与可能错过微动物的手动观察不同，人工智能提供了一致的覆盖范围，并具有99％的操作时间来保护，因为它甚至可能引起几秒钟的关注对威胁生命的事故。
3。在限制区域发现个人保护设备
管道制造区不仅由于移动负载而危险。它还需要严格承诺个人保护设备（PPE）。进入限制区域时，必须使用头盔，手套，安全夹克和增强鞋。
大赦国际的危险控制系统 探测个人保护设备 监视浸润。如果工人必须进入危险的设备维护，检查或对齐设备，则可以使用安全设备实现人工智能。没有头盔或夹克进入的工人立即被放置，使主管在接触移动管之前进行干预会造成损坏。
4.设备和信息板的实际时间警报
管道运动的速度没有留下任何延迟响应的边距。为了面对这一点，人工智能在危险区域中的传播立即为每个地球的主管发出警报 中央控制室信息板。
例如，如果工人违反了限制区域，就像将管子包裹在下一节中一样，主管可以在几秒钟内采取行动 – 通过停止管道的移动或指导工人。干预机制已经变成了这个实际时间 在预测愿景中接近检查的事件，减少事故的可能性。
5。记录数据和分析
每次尝试都被记录和分类的个人保护设备密封或违反。在几周的运行中，这些数据清楚地了解了工厂安全行为。
反复的违规行为已被追踪到特定的情节，并且通常与高峰工作负担相吻合。
数据揭示了管道经常被转移的“热点”，工人倾向于在指定区域缩写。
EHS经理可以确定案件是否与培训有关（忽略边界的工人）还是与操作有关（与常规工作流程重叠的领域）。
通过分析这些模式，工厂不仅可以在实际时间内预防事故，而且还可以改善长期安全计划，并重新设计与数据相关的愿景的工作流程。
比较：在发行人工智能之后出版之前
结果：工人在火线中未经授权的干预措施至零
人工智能系统的效果在发行后的8周内在管道制造单元的火线中很明显。
扣押事件减少了97％： 在第一季度，人类进入风险区域的进入大大下降。到六个月的时间，由于即时警报和最佳合规性，工人的干预措施被报告为零。
PPE符合85％： 知道将立即发现非遵守规定，工人变得更加意识到自己的责任。这导致了工作场所安全的文化转变。
主管的效率提高了60％： 主管可以将注意力转向改善过程和预防性维护，而不是专注于持续的监测，并在大赦国际的实际时期支持视觉。
零 LTIS时间伤害： 也许最重要的成就是整个季度，其LTI与危险区的渗透有关，这是工厂历史上的第一个。
根据工厂安全委员会的说法，该系统不仅降低了风险，而且还有助于建立工人之间的信心，因为他们更安全地知道智能监控层总是很活跃。
结论：制造安全未来的模型
运输管道之旅从手控制到 预防国际特赦组织在制造业中运营的渗透 它解释了技术如何填补传统安全系统中的空白。
通过接受人工智能视频分析，查看计算机并在实际时间监视个人保护设备，工厂不仅为劳动力提供了工作，而且还改善了运营。工人的干预措施减少到从头开始，PPE合规性提高，主管最终可以专注于更高的价值任务，而不是连续的红色地区警察。
随着世界各地发展的行业在越来越多地在自动环境中维持人类安全的挑战，Khobar案提供了一个重复的模型：
信任人工智能的警惕性，在那里人类容易疲惫和控制。
使用基于数据的愿景来重塑安全和文化。
将工作场所的安全性从互动过程转换为先发制人的盾牌。
人类与技术之间的制造业的未来与建立人工智能保护人类的合作以及人类使用更安全，更聪明的工厂的愿景是关于建立合作的。
1。在实际时间内通过AI的检测如何有助于？
以以下方式发生基于人工智能的系统的最佳好处 –
它通过实时相机提取物发送手机警报。
商店地板上的声音问题或轻警告。
中央仪表板显示器提供所有风险区域。
通过监视24/7自动化，减轻了监督工作的负担。
2。我们可以使用基于人工智能的检测来在制造工厂之外未经授权的检测？
是的。监视人工智能的风险区域，例如Viact的风险区域，其中包含100多个国际国际单位，这些单位已用于建筑工地，油气地点，例如钻井地板，物流，仓库和采矿地点。它在任何地方都可以在不安全的地区袭击一个人是危险的。
3。人工智能渗透系统是否仅在大型工厂中有用？
不。尽管它在大规模的运营中非常有用，但即使是中小企业也可以使用当前的CCTV基础设施传播基于人工智能的安全系统，从而使其昂贵且有效。
4。在危险区域中的风险监测系统取代人类吗？
否 – 他们通过重复监控来支持主管。大赦国际通过解决方案帮助他们：
注册每一个暴风雨活动
提供视频证据进行调查
突出工人或高风险工人
编辑主管专注于培训和审查
5。是否仅在沙特阿拉伯的Khabar才能使用AI的监测系统？
不。尽管Khukhbar Tubes Factory是一个强烈的例子，但该系统在世界各地和地理区域遍布全世界。它可在中东国家的其他国家（例如沙特阿拉伯，阿拉伯联合酋长国和卡塔尔）购买。此外，它与主要的欧洲地区和北美一起在香港，马来西亚和新加坡出版。
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