Tradicinių saugumo metodų apribojimai
Žmogaus klaidų pažeidžiamumas: AI integravimas į gamybos procesus gali žymiai sumažinti jautrumą žmogaus klaidoms automatizuodamas pasikartojančias ir kritines užduotis. Skirtingai nuo žmonių, AI sistemos yra mažiau linkusios į nuovargį, blaškymąsi ar nenuoseklumą, užtikrinant geresnį tikslumą ir patikimumą viso gamybos proceso metu. Sumažindama žmogaus klaidų galimybę, AI skatina saugesnes darbo sąlygas, sumažina gamybos prastovą ir padidina bendrą produktyvumą.
Laikui bėgant tikrinimai: Tradiciniai rankiniai patikrinimai gamybos procese gali būti daug laiko reikalaujantis, todėl vėluojama ir neveiksmingumu. AI technologija teikia sprendimus automatizuodama ir pagreitinant tikrinimo procedūras. AI varomos kompiuterinės matymo sistemos gali greitai ir tiksliai apžiūrėti produktus, komponentus ir įrenginius nukrypimams, defektams ar anomalijoms. Tai labai sumažina tikrinimo laiką išlaikant didelį tikslumą. Dėl to gamybos procesas gali vykti optimaliu greičiu, atitikti gamybos tikslus ir išvengti galimų pavojų dėl saugumo dėl ilgų patikrinimų.
Ribotos duomenų analizės galimybės: PG integracija leidžia gamybos procesams peržengti ribotas duomenų analizės galimybes, efektyviai valdant ir analizuojant didelius duomenų kiekius. AI algoritmai gali išgauti prasmingas įžvalgas iš realaus laiko jutiklių duomenų, istorinių įrašų ir kitų šaltinių. Pasitelkdamos mašinų mokymąsi, šios sistemos gali nustatyti modelius, aptikti anomalijas ir numatyti galimą saugumo riziką. Ši pažangių duomenų analizės galimybė užtikrina, kad gamybos procesų saugos pavojai yra aktyviai identifikuojami ir sušvelninami, leidžiantys gamintojams imtis prevencinių priemonių, kad užtikrintų darbuotojų saugumą ir pagerintų bendrą proceso efektyvumą.
Atsirandančios AI technologijos saugumo srityje
PG technologija greitai auga gamyboje, suteikiant galimybę sustiprinti saugos priemones. Čia yra keletas kylančių AI technologijų, naudojamų saugumui pagerinti:
Prognozuojama analizė: AI modeliai gali analizuoti istorinius duomenis, kad nustatytų modelius, kurie lemia saugos incidentus, kad būtų galima imtis iniciatyvių priemonių, kad būtų išvengta.
Kompiuterio matymas: AI varomos kameros gali vizualiai aptikti nesaugias situacijas, tokias kaip neteisėtas personalas ar netinkamas apsaugos priemonių naudojimas, užtikrinant atitiktį ir užkirsti kelią avarijoms.
Natūralios kalbos apdorojimas (NLP): NLP analizuoja su saugumu susijusius dokumentus, kad būtų galima nustatyti pasikartojančius klausimus, patobulinti saugumo gaires ir išgauti įžvalgas iš nestruktūrizuotų duomenų.
Jutiklio duomenų analizė: AI algoritmai stebi realaus laiko jutiklio duomenis, kad aptiktų anomalijas ir suaktyvintų aliarmus ar išjungimus, kai viršijamos saugos ribos, kad būtų išvengta avarijų.
Dirbtinis intelektas proceso saugoje
PG gali atlikti svarbų vaidmenį užtikrinant proceso saugą, padedant užtikrinti saugų ir patikimą pramoninių procesų veikimą. PG gali pertvarkyti proceso saugą, suteikdama galimybę gamybos organizacijoms stebėti ir analizuoti procesus realiuoju laiku, nustatyti galimą pavojų prieš jiems atsirandant, ir priimti pagrįstus sprendimus dėl šių pavojų mažinimo.
Vienas pagrindinių AI pranašumų, susijusių su proceso sauga, yra jo galimybė automatiškai stebėti ir analizuoti procesus. AI algoritmai gali išanalizuoti daugybę duomenų iš jutiklių, stebėjimo sistemų ir kitų šaltinių realiuoju laiku, kad organizacijos galėtų greitai nustatyti galimą pavojų. Tai ypač naudinga pramonės šakose, kur procesai yra sudėtingi, greitai ir dinamiški, pavyzdžiui, naftos ir dujos, chemikalai ir kitos didelės rizikos pramonės šakos.
AI varomos saugos sujungimo ir avarinio išjungimo sistemos gali reaguoti greičiau nei žmonių operatoriai. Šios sistemos yra ypač naudingos didelės rizikos aplinkoje, tokioje kaip cheminė gamyba ir maisto sauga.
Kitas AI nauda proceso saugai yra galimybė nustatyti modelius ir ryšius duomenų, kurių žmonės gali ne iš karto žinoti. AI algoritmai gali analizuoti duomenis iš kelių šaltinių ir nustatyti koreliacijas, kurios gali parodyti galimą pavojų. Tai leidžia organizacijoms nustatyti pavojus, į kuriuos galima nepastebėti tradicinės proceso saugos stebėsenos ir analizės praktikoje.
PG taip pat gali remti riziką pagrįstą sprendimų priėmimą dėl proceso saugos, suteikdama galimybę organizacijoms priimti pagrįstus sprendimus dėl to, kokį riziką ir lygį jie nori priimti, ir kurti bei įgyvendinti veiksmingas švelninimo strategijas.
Be to, AI gali būti naudojama nuolat tobulinti proceso saugą. AI algoritmai gali būti mokomi nustatyti sritis, kuriose galima patobulinti proceso saugą, pavyzdžiui, nustatant duomenų rinkimo spragas arba siūlant pakeisti duomenis analizuojant. Tai padeda organizacijoms nuolat tobulinti savo proceso saugos praktiką ir užtikrinti, kad jos veiksmingai mažina ar pašalina pavojus.
Organizacijos, priėmusios PG procesų saugai, galės geriau nustatyti ir sušvelninti galimą pavojų, leisdamos joms padėti užtikrinti, kad jų procesai veiktų saugiai ir patikimai, kad apsaugotų savo darbuotojus, rangovus, suinteresuotuosius subjektus ir visuomenę.
Automatizuokite pavojingą proceso analizę naudojant AI
„Schneider Electric“ paskelbė apie savo dirbtinio intelekto (AI) naudojimo patentą, kad padėtų sumažinti galimą proceso saugos pavojų. Ši naujovė įgalina automatizuotą arba pusiau automatinę galimo proceso pavojaus analizę ir apsauginių mechanizmų patvirtinimą pramoniniuose procesuose. Tada analizės įrankiai gali būti naudojami siekiant užkirsti kelią pavojams, įtraukiant į procesą apsauginius mechanizmus.
Kai vis daugiau pramonės šakų apima skaitmeninę transformaciją ir generuoja aukštos kokybės duomenis, AI įgyvendinimo privalumai kasdien didėja. Šis naujausias „EcoStruxure ™ Triconex“ saugos komandos patentas padeda nustatyti galimus pavojus ir apsaugos priemones procese.
Proceso saugos valdymas gali pakartotinai atnaujinti pavojaus ir operatyvumo analizės (HAZOP) tyrimus, naudojant pramonės realaus laiko duomenis, kad būtų išvengta pramonės pavojaus ir sutaupytų gyvybių.
„Mes esame pirmoji įmonė, skatinanti dirbtinio intelekto naudojimą, kad automatizuotų pavojingų procesų analizę“, „AI pristatymas į funkcinę saugą padeda sukurti griežtesnius ir tvirtesnius HAZOP tyrimus, sukuriant daugiau scenarijų derinių ir šališkumo, nei buvo anksčiau“, - sakė Chrisas Stogneris, „Schneider Electric“ vyresnysis gaminių valdymo direktorius.
Patentas yra strateginės iniciatyvos, skirtos naudoti dirbtinį intelektą, dalis funkcinei saugumui pagerinti. Imituojant pavojus skirtingomis sąlygomis ir bandydami generuoti proceso apsaugos mechanizmus, naudojant proceso pavojaus analizės įrankius, kad būtų išvengta pavojingų situacijų. Šiuo metu laukiami dar trys „Schneider Electric“ patentai, integruoti AI į funkcinį saugos gyvavimo ciklą. Didėjant dėmesio saugumui reikalavimams, žmogaus intelekto derinimas su pastiprinimo mokymosi strategija įgyvendinant funkcinę saugos analizę gali padėti geriau užkirsti kelią pavojingoms situacijoms pramonės srityje.