Kn51 0 комментариев

Как ИИ следит за нарушениями кардинальных правил: опыт КГМК

В цехе электролиза никеля в Мончегорске успешно протестировали применение ИИ для выявления нарушений сотрудниками кардинальных правил.

Пилотный проект по внедрению искусственного интеллекта в сфере охраны труда успешно реализовали на промплощадке Кольской ГМК в Мончегорске. Решение нацелено на повышение безопасности персонала на производственной линии и предотвращение несчастных случаев.

Кроме портала, мы предлагаем вам и альманах «Управление производством». Все самое интересное и уникальное мы публикуем именно в нем. 300+ мощных кейсов, готовых к использованию чек-листов и других полезных материалов ждут вас в полном комплекте номеров. Оформляйте подписку и получайте самое лучшее!

Для предупреждения несчастных случаев

На производстве Кольской ГМК активно применяют технологии, основанные на искусственном интеллекте и автоматизации. Современные решения, которые анализируют различные параметры, влияющие на безопасность персонала, применяются, в том числе в сфере охраны труда. Одно из них опробовали в этом году в отделении готовой продукции цеха электролиза никеля (ЦЭН-2).

— В отделении внедрили систему видеоаналитики, которая позволяет контролировать работу персонала, выполнять работы в соответствии с установленными правилами техники безопасности и захода в рабочие зоны по установленным алгоритмам, — отметил в разговоре с Kn51 начальник отделения готовой продукции цеха электролиза никеля Кольской ГМК Михаил Касаткин. — Это актуально на данной линии, так как здесь много механизмов, движущихся частей. Неправильные действия персонала могут привести здесь к серьезным последствиям: зажатиям, затягиваниям и получению травм.

Искусственный интеллект — важный инструмент для обеспечения безопасности работников. В Кольской ГМК уже используют системы видеоаналитики, фиксирующие нарушения, связанные с использованием средств индивидуальной защиты. Теперь их планируют более активно применять для предотвращения инцидентов, связанных с несоблюдением критически важных правил техники безопасности.

— Проанализировав несчастные случаи на производстве, мы сделали акцент на кардинальных правилах безопасности, — рассказал Kn51 старший менеджер управления по развитию культуры безопасности головного офиса «Норникеля» Владимир Стасюк. – Сейчас собираемся более широко использовать возможности искусственного интеллекта для выявления нарушений этих правил. Одно из таких решений в сфере охраны труда у нас реализуется на линии резки катодного никеля в Мончегорске, где в прошлом году произошел несчастный случай с работником.

Нарушение кардинальных правил безопасности привело к тому, что сотрудник оказался рядом с роботом, выполнявшим работы на линии. Тогда трагедии удалось избежать, однако риски того, что эта ситуация повторится, по-прежнему оставались велики. Чтобы предотвратить новые происшествия в отделении решили запустить пилотный проект по использованию компьютерного зрения для выявления нахождения человека в опасной зоне.

Умные камеры на страже безопасности

Для работы системы использовали существующую сеть видеокамер. Видеопотоки с них интегрировали с автоматизированной информационной системой Кольской ГМК.

— Для детекции (выявления, — ред.) опасных зон мы подключились к восьми камерам в отделении готовой продукции, — рассказала Kn51 главный менеджер департамента по инновациям и цифровым технологиям Кольской ГМК Виктория Большедворская. — Пять уже находились здесь, три установили дополнительно, чтобы не осталось «слепых» зон. Эти камеры охватывают целевой периметр и могут увидеть с разных сторон человека, оказавшегося в опасной зоне или приближающегося к ней.

Чтобы искусственный интеллект правильно определял нарушения, в компании отработали модели нахождения людей в опасной зоне. Разработкой алгоритма для обнаружения человека занималась компания «Норникель Спутник» во взаимодействии с центром автоматизации производства КГМК. Чтобы система «понимала» — находится сотрудник в огражденной зоне в разрешенный момент или нет, решили отслеживать состояние работы линии по светофорам.

— У каждого прохода в опасную зону установлен светофор, который сигнализирует о статусе работы линии. Когда она работает, горит зеленый сигнал, если остановлена — красный, — поделился главный специалист центра автоматизации производства (ЦАП) Кольской ГМК Александр Игнатьев. — Искусственный интеллект фиксирует нахождение человека, анализирует какой сигнал светофора горит в данный момент, и в соответствии с этим «понимает»: есть нарушение или нет. Мы обучали искусственный интеллект на примере человека. Я заходил в опасную зону, и мы запускали линию в работу, предварительно отключив роботов.

Если линия находится в автоматическом режиме (горит зеленый сигнал светофора), и камеры фиксируют присутствие человека в опасной зоне, система регистрирует это как потенциальное нарушение. Она автоматически сохраняет снимок с камеры и короткий видеофрагмент события. Эта информация передается на пульт диспетчера и других производственных служб компании. Оповещения приходят на почту и в корпоративное приложение «Суперника» сотрудникам из центра автоматизации производства и департамента промышленной безопасности.

Минимизировать риски для работников

Проект, направленный на повышение безопасности труда с использованием современных технологий, уже доказал свою эффективность. Во время его апробации система зафиксировала несколько случаев нахождения человека в опасной зоне при работе линии. В одном из них удалось выявить технологическую операцию, которую невозможно выполнить без нарушения кардинальных правил безопасности.

— Операция была небезопасна. Это удалось увидеть с помощью технологии искусственного интеллекта, — рассказал Владимир Стасюк. – Будем искать другой способ организации рабочего процесса, чтобы минимизировать риски.

К этому времени в отделении уже провели опытно-промышленную эксплуатацию системы и подтвердили точность данных искусственного интеллекта. Здесь также планируют настроить звуковую сигнализацию, оповещающую о нарушении.

— Система показала достаточно высокую точность для алгоритмов – она находится на уровне более 90%, — отметила Виктория Большедворская. – Мы также планируем установить в операторской и на каждой линии резки IP-динамики для звукового сопровождения нарушения. Их поставка ожидается в ближайшие месяцы. Важно отметить, что данное решение является больше советчиком, нежели инструментом тотального надзора. Необходимо помнить, что искусственный интеллект не заменяет внимательности и осторожности самого человека.

Кольская ГМК – первая в группе компаний «Норникель», где реализовали этот проект. В дальнейшем его планируют опробовать и на других предприятиях. Результаты проекта станут основой для дальнейшего совершенствования системы безопасности «Норникеля».

— Аналогичный проект, также связанный с выявлением нарушений кардинальных правил безопасности, мы уже реализовали на руднике «Северный» в Заполярном, — рассказал Владимир Стасюк. – Он тоже был первым в компании и сейчас мы начали тиражировать его в Заполярном филиале «Норникеля». От реализации пилотного проекта в Мончегорске мы видим хороший эффект, планируем в будущем тиражировать его на Талнахской обогатительной фабрике.

Текст: Анна Соловьева. Фото Алины Мельниченко и из архива Владимира Стасюка. Видео Дениса Плотникова. Монтаж Елизаветы Николаевой

0 комментариев
Отправить
обсуждения
Это переводная статья из альманаха № 5 2013 года, вот источники: 1. «OEE Improvement by TPM Imple... Механизм расчета общей эффективности оборудования: пример Jordan Steel Company
Добрый день! Вопрос: почему у Вас в расчете доступности берется операционное время с учетом внеплано... Механизм расчета общей эффективности оборудования: пример Jordan Steel Company
Эта статья 2010 года, тех времён, когда представители Голдрата в России ТОС продвигали и рекламирова... Постоянно улучшать – практическое руководство по управлению производством на основе ТОС
А как насчёт самосвалов как КИО вы применяете какой эффективность вы проявляете? «Карельский окатыш»: 35% – показатель общей эффективности оборудования для экскаваторного парка
Узнайте больше Альманах “Управление производством” 300+ мощных кейсов, готовых к использованию чек-листов и других полезных материалов
Альманах “Управление производством”