高秀松
AI守護安全生產——見遠,行更遠。
相比幾十年前,人們的工作環境已經有了很大改變。雖然如此,根據2021年世衛組織和國際勞工組織首次聯合發布的調查,2016年仍有190萬人因工作安全沒有得到保障而殞命。
在國內,安全事故時有發生。各種安全事故的背后,是操作不規范、發現不及時等問題,這會直接對工作人員的生命安全帶來威脅。過去一段時間里,政府先后出臺了相應政策,加強企業安全生產管理,有效降低了安全生產事故。對于企業而言,若能有行之有效的技術手段,將安全管理深入到生產的各個環節,一定可以進一步降低事故發生的概率。在此背景下,各類人工智能(AI)企業開始探索用AI技術賦能企業安全生產管理。
“保護員工、工人的安全,保障工廠安全運營是每一個企業主所希望的。針對這一需求,我們希望工廠能夠通過AI技術監測實現零事故、零傷亡。”“360OS”公司的首席執行官周志鴻說。
從事后復盤到提前預判
在傳統的企業安全管理思維模式中,復盤通常是事故發生之后,企業調查事故發生的原因,找出管理中存在的問題,并以此對相關人員進行追責,再反饋到經營管理層面,以條令的形式對員工、管理者形成約束,要求其規范操作,從而降低未來發生事故的可能。該模式的弊端在于:反饋具有滯后性。
沒發生安全事故時,企業管理者或員工并沒有意識到潛在的問題;而當事故發生之后,企業才建立相應的操作標準、流程規范、應急預案等。但已經造成的生命安全損失,是不可挽回的。這種被動式安全管理模式,雖然在一定程度上對避免事故再次發生能發揮積極作用,但缺少了預判這個環節。
所謂預判,是提前將可能導致事故的隱患扼殺在萌芽狀態;在事故發生的初期,就快速感知并消滅安全問題。
以“4·3清遠鋁加工企業爆炸”事故為例。2022年4月3日11點左右,廣東清遠清城區源潭鎮廣東精美特種型材有限公司熔鑄二號車間9號鑄造井發生爆炸事故,造成了4人死亡、1人重傷,現場成為一片廢墟。
經初步調查判斷,事故與現場工人違反操作規程,現場監護人員擅自脫崗有關。11時9分50秒時,現場監護人員擅自脫崗,9號井鑄造現場長達2分4秒無人監護,模盤右端其中一個結晶器鑄穿導致鋁液泄漏長達1分32秒沒有被發現,更無人及時處置問題。大量高溫鋁水流入鑄造深井,造成鑄造深井的冷卻水瞬間汽化產生爆炸,爆炸再次引起鄰近的鋁加工鑄造深井爆炸。
監控設備無人值守顯然是這次事故的核心問題。這個問題也讓企業非常頭疼。
在許多場景下,全天候24小時有人值守是可選解,卻不是最優解。一是企業為此要付出高昂的人力成本;二是人的精力有限,面對多個攝像頭,很容易產生疲勞,不一定能實時動態地觀察到每個場景發生的情況,在安保人員出現懈怠或特殊情況時,就會出現監管漏洞。
基于這些痛點,各類工廠紛紛開始與人工智能企業合作,探索使用AI技術來提前預判事故。例如,在前端攝像頭捕捉到畫面之后,由AI算法判定是否存在安全風險。一旦人工智能檢測到危險,系統便發出警告,上傳至管理平臺,并通過終端(手機、廣播設備等)直接給當事人發出警示消息,以快速解決問題。
“AI技術的運用,將安全管理從事后提前到事前的預判環節。以AI能力為核心的安全管理新方法,正成為企業新的選擇。”奇絡AI監測產品負責人袁振華表示,AI、大數據、云服務等新技術可以讓企業對跨區域工廠進行全時段、全空域實時監測。利用新技術,企業可從源頭上發現、消除各類安全隱患。
“全棧”式AI賦能
奇絡AI產品中比較突出的當數“工廠安全管理解決方案”。該方案可助力企業實現對生產安全的閉環管理,給工人、工廠帶來安全的同時,也實現了降本增效。
“工廠安全管理解決方案”的網絡架構共分三層:感知層、計算層、應用層。感知層即前端攝像頭,用以捕捉實時視頻數據,隨后傳輸至計算層。在計算層,解決方案通過AI邊緣計算服務器對獲取的視頻數據進行AI分析,以判定是否存在安全風險,并實時將分析結果傳送至應用層。在應用層,一旦AI算法判定存在安全風險,系統將會通過大屏幕、小程序或者廣播系統及時通知、處理。簡而言之,整個安全管理系統形成了“感知—分析—報警—處理”的閉環。閉環之內,奇絡AI對每一個環節都進行了升級改造,使其成本更低、效率更高。
在感知層,奇絡AI通過標準協議在原有視頻監控系統上進行無損升級,并適配市場上所有主流品牌攝像頭的視頻格式。企業無需重新購買、安裝攝像頭,節約了成本。
在計算層,奇絡AI使用AI邊緣計算服務器作為核心計算單元。使用邊緣計算服務器的好處在于:一是數據不用上云,減少上云成本,同時避免數據泄露風險;二是反應快,檢測到風險之后即刻反饋至應用層,適合突發情況;三是方案部署了多種AI算法,適用于不同場景,能夠幫助企業實現部署、快速使用。
在應用層,該解決方案提供多種對外接口,企業可通過云平臺對接各類AI數據。該方案還支持與企業的其他系統互通,為企業安全管理提供“全棧”服務。
整個閉環之外,對于To B場景碎片化問題,奇絡AI也給出了對應的解法。在算法方面,奇絡AI提供豐富的場景算法集,企業可在部署產品之后,根據自身痛點場景,選取合適的算法,實現“即裝即用”。“對于許多企業,他們想要的是成品,而非半成品,要能夠直接投入使用。”袁振華表示,傳統企業沒有AI能力,因此,提供算法集是解決碎片化需求的重要方式。
以某大型設備制造商為例,整個生產車間非常大,由于員工安全意識淡薄,出現很多不規范操作,容易造成安全事故。在接入奇絡AI“工廠安全管理解決方案”之后,工廠通過攝像頭能夠實現24小時無間斷、無死角的監控,還能檢測出工人的不規范操作,例如未戴安全帽、吸煙、違規堆積物料等。一旦發現安全問題,系統便直接通過廣播提醒員工注意安全,從而糾正行為。同時,該分析結果也會上傳至線上平臺,讓管理者實時掌握現場安全生產狀況。使用奇絡AI“工廠安全管理解決方案”后,該工廠的事故率同比下降了90%。
技術造福人類
20多年來,在安全生產領域,隨著我國安全生產法的三次大調整,事故數量、因安全事故導致的死亡人數持續下降,總體呈平滑的“L”型趨勢。這說明,通過政策來控制工業生產安全事故的路徑效果逐漸減弱。換句話說,安全生產管理正由政策導向型轉變為技術導向型。
傳統的方式已經很難滿足現代化的生產環境。在平緩期,通過技術手段來消除安全隱患,進一步降低事故、保護員工生命安全,將事后監管轉變為事前預防,是更有效的方式。
比如,之前主要通過人力巡檢的方式,發現、處理安全風險,效率低而成本高;現在通過AI監測,可以監測整個工廠安全——看得見與看不見的安全隱患,都可以通過數據處理呈現——幫助企業做好事前管理,消解潛在的安全隱患。對于員工來說,生產中的違規操作則可以通過檢測大大降低,可以從源頭上杜絕安全事故發生的可能。
不論是企業還是員工,安全生產管理的核心都是以人為本。這正是技術本身的目的——造福人類。AI、大數據、云計算等技術日新月異,為人們安全生產提供了新的保障。
“工廠零事故、零傷亡。”奇絡AI負責人張明臣表示,在用AI技術守護安全生產、造福人類的路上,奇絡AI也將持續迭代場景算法、技術,為企業提供低成本、高效率的產品。
(編輯 宦菁 huanjing0511@sohu.com)