Kasu:
- Võimalus liigitada tehisintellektiga hädaolukorra, õnnetuste ja vaatlusandmeid ning eraldada korduvaid riskimustreid
- Võimalus koostada tehisintellekti toega riskianalüüsi, JSA ja hädaolukorra stsenaariume
- Võimalus kontrollida töötervishoiu ja tööohutuse eksperdi ja õigusaktidega, teades, et tehisintellekti väljund ei asenda ohutuskriitilisi otsuseid
Kaevandamine on töötervishoiu ja tööohutuse (OHS) seisukohalt üks riskantsemaid sektoreid: kõrvuti eksisteerivad varingud, lõhkamised, rasketehnika, gaas, tolm, kõrgused, elekter ja sõidukiliiklus. Seetõttu on kaevandusohutus insenerivaldkond, mis on sama oluline kui tootmine ja jääb sellest sageli ette. Ohutusjuhtimise keskmes on andmed: peaaegu-miss-andmed, õnnetuste aruanded, välivaatlused, seadmete ülevaatused, koolituste protokollid. Enamik neist kirjetest on vaba tekstiga ja nende käsitsi lugemiseks kulub palju aega. AI on võimas abivahend selle hulga tekstide klassifitseerimisel, korduvate riskimustrite väljavõtmisel ja riskihinnangu/JSA koostamisel. Kuid tuleb märkida: tehisintellekti väljund ei asenda ohutuskriitilisi otsuseid; Tööde peatamise, ala evakueerimise ja algpõhjuse väljaselgitamise eest vastutab TTO spetsialisti ja seadusandlus.
Turvaandmete tüübid
- Near miss rekordid: intsidendid, mis ei muutunud õnnetusteks; See on kõige väärtuslikum varajase hoiatamise allikas, kuna see on külluslik ja odav.
- Õnnetusjuhtumite/intsidentide aruanded: toimunud vahejuhtumid, vigastuse liik, algpõhjus.
- Välivaatlused ja ülevaatus: teated ohtlikust seisundist/käitumisest.
- Riskianalüüsid ja JSA: töö ohu-riski-ettevaatusanalüüs (JSA: tööohutuse analüüs).
Ühine tööohutuse ja tööohutuse põhimõte on "ohutuspüramiid": suur arv ohuolukordi ja ohtlikke olukordi on väikese arvu väiksemate õnnetuste ja harvaesinevate tõsiste õnnetuste aluseks. Kõige tõhusam viis raskete õnnetuste ärahoidmiseks on peaaegu juhtude tõsiselt võtmine ja nende mustrite lahtiharutamine. AI-l on hindamatu väärtus sadade vabatekstiliste peaaegu-miss-salvestiste sorteerimisel minutitega teemadeks ja vastates küsimusele "milline seisund, mis ala, milline nihe kordub kõige rohkem?"
Samm-sammult: turvaandmete analüüs tehisintellektiga
- Muuda kirjed anonüümseks. Eemaldage töötajate nimed ja isikuandmed; TTO andmed on isiklikud.
- Määrake klassifikatsiooniskeem. Ohu tüüp, piirkond, vahetus, varustus, algpõhjuse kategooriad. AI: soovitab skeemi, lõpetate.
- Automaatne silt. AI kategoriseerib kirjed; märgib ebakindlat.
- Ilmub muster. Milline teema on korduv, kuhu koondub, kas aja jooksul suureneb? AI: kokkuvõte ja trend.
- Muutke see tegudeks. Töötervishoiu ja tööohutuse spetsialist lähtub ettevaatusabinõudest mustritest; AI koostab meetmeid.
- Jälgige ja kontrollige. Meetme mõju jälgitakse hilisemate andmetega.
Tähelepanu: TTO kirjetes on oht isikuandmete ja süüdistuste esitamiseks. Analüüsi eesmärk ei ole karistada inimest, vaid näha süsteemset riski. Muutke kirjed anonüümseks ja kasutage väljundit "seisundi parandamiseks", mitte "isikuotsinguks".
Riskianalüüs ja JSA eelnõu
Tööohutuse analüüs jaotab töö etappideks; See tuvastab igal etapil ohu, riski ja ettevaatusabinõud. AI suudab kiiresti koostada mustandi varasemate ühiste järelevalveasutuste ja ametijuhendi põhjal; See säästab palju aega võrreldes nullist kirjutamisega. Kuid see eelnõu on algus: kohaspetsiifilised ohud, kohalikud tingimused ja regulatiivsed nõuded lisatakse ning töötervishoiu ja tööohutuse ekspert ja seda tööd tegev meeskond kinnitavad. Oht, mille tehisintellekt märkab, võib varjata tõelist ohtu; Seetõttu ei lähe eelnõu kunagi otse elluviimisele.
kolm minikarpi
Juhtum 1 – korduv muster. Arhiivis ootavad 800 ahjust pärit peaaegu-miss plaati. Töötervishoiu ja tööohutuse spetsialistil on tehisintellekti anonüümseks muutmine ja nende klassifitseerimine; Selgub, et 22% rekorditest on seotud sõiduki nähtavusega konkreetsel rambi ristmikul öises vahetuses. See muster ei olnud üksikute näitude puhul nähtav. Ristmikule lisandub valgustus ja kiiruse reguleerimine; Järgmise kolme kuu jooksul vähenevad hädaolukorrad selles piirkonnas märkimisväärselt. AI leidis mustri; Ettevaatusabinõud ja otsused tegi TTO meeskond.
Juhtum 2 – JSA kiirendus. Uus hooldustöö nõuab JSA-d. TTO spetsialist annab tehisintellektile tööetapid ja laseb koostada JSA kavandi; Eelnõu valmib 15 minuti pärast. Ekspert ja meeskond vaatavad eelnõu üle, lisavad ja kinnitavad kaks kohaspetsiifilist ohtu (läheduses asuv joon ja suletud ruum). AI säästis aega; Inimene on kadunud ohud lõpetanud. Kui eelnõu oleks kasutatud sellisel kujul, oleks välditud kaks kriitilist ohtu.
3. juhtum – vale usaldus (hoiatus). Praktikant küsib tehisintellektilt: "Kas see töö on ohutu, kas me saame sellega hakkama?" AI annab üldise vastuse "seif koos asjakohaste ettevaatusabinõudega". Praktikant arvab, et see on kinnitus. AI pole aga valdkonda näinud ega pädev; Ohutu töötamise otsus tehakse ainult objekti hindamise ja volitatud heakskiiduga. Õppetund: AI-l ei paluta otsustada, kas see on "turvaline"; Ohunimekirja koostab AI ja otsuse teeb volitatud isik.
Kopeeritavad viipade mallid
NEAR MISS KLASSIFIKATSIOON "Roll: olete OHS-i andmeanalüütiku assistent. Allpool on anonüümseks muudetud ohuolukorra kirjed. Märgistage iga kirje järgmistesse kategooriatesse: ohu tüüp, piirkond, vahetus, kaasatud varustus, võimalik algpõhjus. Märgistage mitmetähenduslikud kirjed eraldi. Seejärel tehke kokkuvõte 5 kõige korduvamatest mustritest ja kontsentreeritud süsteemitingimustest. [Andmed].
JSA MUNAND"Valmistage ette JSA mustand järgmise töö jaoks: jagage töö loogilisteks etappideks; kirjutage iga sammu jaoks üles oht, risk ja soovitatav ettevaatusabinõu. Kirjutage ülaossa, et see on MUUNAND ning kohaspetsiifilised ohud ja regulatiivsed nõuded tuleb lisada ning TTO eksperdi ja meeskonna poolt heaks kiita. Töö: [kirjeldage]."
RISKIHINDAMISE KONTROLLNIMEKIRI "Koostage riskihindamise kontrollnimekiri järgmisele tegevusele: [tegevus]. Skaneerige võimalikud ohupealkirjad (mehaaniline, keemiline, kukkumine, gaas, elekter, liiklus, ergonoomika, keskkond) ja kirjutage üles kontrollküsimused, mida tuleks igaühe puhul esitada. Ärge andke lõplikku riskihinnet, vaid märkige, et see nõuab eksperthinnangut."
STRUKTUURI JUHTUMIaruanne"Tõlgige järgmine vabatekstiline juhtumijutustus struktureeritud vahejuhtumiaruandeks: mis juhtus, kus, millal, keda mõjutas, otsene agent, kaasaaitavad tingimused, viivitamatu tegutsemine. LISAGE teavet tekstis EI; kirjutage puuduvatele väljadele "määratlemata". Ärge määrake algpõhjust; soovitage uurimisküsimusi]. Tekst: [kleebi].
Nõrk viip / Tugev viip
NÕRK VIIPA: "Kas see on ohutu, kas peaksime seda tegema?"
TUGEV VIIP: "Roll: olete tööohutuse ja töötervishoiu assistent. Koostage järgmise töö jaoks samm-sammult ohtude loend ja iga ohu jaoks võimalikud ettevaatusabinõud. Rõhutage, et see on MUNAND ja et tööohutu otsus eeldab töökoha hindamist ja volitatud TTO heakskiitu. Samuti loetlege, millised täiendavad kohaspetsiifilised ohud tuleb asjatundlikult kontrollida.] Töö: [kirjeldage]."
Võrdlustabel: turvamissioon ja tehisintellekti limiit
Quest
AI roll
kelle otsus
tähele
Peaaegu puudulik klassifikatsioon
Võimas brauser
TTO spetsialist
Anonüümseks muutmine
Mustri/trendi eraldamine
Kokkuvõte
TTO spetsialist
Süsteemne keskendumine
JSA mustand
kiire mustand
Ekspert + meeskonna heakskiit
Ohust ilmajäämise oht
riskiskoor
Pole kasutatud (otsus)
ekspert
Otsus ei ole AI teha
Tööluba/vabastamine
Pole kasutatud
volitatud
Turvalisuse seisukohalt kriitiline
Levinud vead
- Kas tehisintellekt otsustab, kas see on ohutu? AI ei saa teha otsuseid; Ta koostab ohtude nimekirja ja volitatud isik teeb otsuse.
- JSA eelnõu rakendamine praegusel kujul. Ülevaade on puudulik, lisamata kohaspetsiifilisi ohte.
- Isikuandmete analüüsimine neid anonüümseks muutmata. Töötervishoiu ja tööohutuse rekordid on isiklikud.
- Analüüsi muutmine süüdistamise tööriistaks. Eesmärk on süsteemne paranemine, mitte individuaalne karistamine.
- Ei võta peaaegu möödalaskmisi tõsiselt. See on odavaim ja rikkalikum varajase hoiatamise allikas.
Näpunäide: hea ohutuskultuur soodustab peaaegu-mis-test teatamist. AI muudab need teated kiiresti väärtuseks; Kuid seda saab säilitada ainult keskkonnas, kus analüüsi õppetunnid väljenduvad pigem tervendamises kui karistuses.
Kokkuvõttes
Kaevanduste ohutus on andmepõhine inseneritöö valdkond ja ohuolukorrad on kõige väärtuslikum varane hoiatus. AI on võimas vabateksti turvakirjete klassifitseerimisel, mustrite eraldamisel, JSA-l ja riskide kontrollnimekirjade koostamisel. Ohutu töötamise, evakueerimise ja algpõhjustega seotud otsused on aga TTO spetsialisti ja seadusandluse ülesanne; AI väljund on sisend, mitte otsus. Muutke kirjed anonüümseks ja kasutage süsteemseks täiustamiseks analüüsi.
Rakenduse ülesanne
Sisestage oma anonüümseks muudetud (või näidis) peaaegu puudujääkide kirjed tehisintellektile malliga „Pearmiss klassifikatsioon” ja eraldage 5 kõige kordumat mustrit ja märkige iga jaoks üles võimalik toiming. Seejärel looge JSA mustandi malliga töö mustand ja lisage käsitsi vähemalt kaks kohaspetsiifilist ohtu. Lõpuks seadistage vabatekstiline sündmuste jutustus malliga „Sündmusaruande konfiguratsioon” ja kontrollige lisatud/puuduvat teavet.
kontrollnimekiri
- [ ] Tegin turvasalvestised enne analüüsi anonüümseks.
- [ ] Lasin tehisintellektil koostada ohtude/mustrite, mitte otsuste loendi.
- [ ] Lisasin JSA eelnõusse käsitsi kohaspetsiifilised ohud ja lasin selle eksperdil heaks kiita.
- [ ] Kasutasin analüüsi süsteemseks parandamiseks, mitte individuaalseks süüdistamiseks.
- [ ] Jätsin ohutu töö/evakueerimise otsuse volitatud TTO heakskiidule.
- [ ] Olen kontrollinud, et vahejuhtumiaruandes pole tehisintellektiga seotud teavet.