Наша повседневная жизнь обогащена гаджетами и приложениями на основе искусственного интеллекта. Instagram, Netflix, Facebook и консультанты по цифровым банкам используют искусственный интеллект или связанные с ним технологии, такие как машинное обучение (ML) или глубокое обучение (DL), в большей или меньшей степени. Однако ИИ не ограничивается исключительно управлением нашей повседневной рутиной, но также может служить полезным инструментом для различных отраслей, сложных предприятий, а также крупных отделов.

ПрочитайтеСлучаи использования ИИ в EHS,если хотите узнать больше!

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ, ЗДОРОВЬЯ И БЕЗОПАСНОСТИ

Окружающая среда, здоровье и безопасность, сокращенно EHS, относится к общим экологическим нормам, направленным на защиту здоровья и безопасности населения, а также окружающей среды в целом от различных опасностей. Большинству крупных предприятий приходится выполнять свои нормативные и корпоративные обязанности в отношении EHS. Поскольку управление соблюдением требований EHS очень сложно и даже сложно, предприятия создают большие группы и отделы EHS для эффективного контроля опасностей, операционных угроз и экологических рисков.

Среди основных областей деятельности EHS — отслеживание выбросов в атмосферу, управление водой и химическими веществами, управление отходами и опасными материалами, управление безопасностью, а также соблюдение нормативных требований и управление рисками. Неудачи в любой из этих областей могут привести к серьезным и часто долгосрочным последствиям для здоровья сотрудников, успеха в бизнесе и благосостояния окружающей среды.

В Глобальном опросе 400 менеджеров EHS от Vendantix говорится, что в этом году расходы на EHS во всем мире увеличатся на 4%, а бюджет на цифровые технологии увеличится двузначным числом.

Управление эффективностью EHS — сложный процесс. Соблюдение постоянно меняющихся стандартов, запись и отслеживание инцидентов, оценка рисков, обеспечение корректирующих действий требуют усилий и времени, а любая неточность или неисправность могут привести к травме или даже летальному исходу, производственным потерям и, в конечном итоге, негативно сказаться на репутации компании. .

Основные риски и проблемы, стоящие перед EHS:

Мы расскажем вам подробнее о каждом из этих рисков, чтобы понять, как их можно решить с помощью искусственного интеллекта.

Риск 1. Соблюдение нормативных требований

Наиболее сложной областью EHS является обеспечение соблюдения действующих норм, разрешений и лицензий. Причина этого в том, что количество различных обязательств по соблюдению требований меняется быстрыми темпами. Кроме того, постоянно меняющийся нормативный ландшафт усложняет для компаний своевременное управление задачами соответствия, разрешениями и требованиями политики внутри компаний и предприятий.

По данным Capgemini: все менеджеры тратят более трех часов в день на отчетность или администрирование.

Риск № 2. Профессиональные вредности

Еще одна важная область EHS относится к поддержанию безопасной рабочей среды для сотрудников, охватывающей все аспекты технических и производственных вопросов, защиты от падения, лабораторной безопасности, а также машин, подъемного и рабочего оборудования и т. д.

В зависимости от типа и размера компании вышеупомянутые вопросы могут в разной степени требовать более высокого или более низкого приоритета. Задачей групп и отделов EHS является выявление потенциальных профессиональных рисков и проведение регулярных проверок рабочих мест, чтобы помочь предотвратить несчастные случаи и травмы.

Риск №3: стихийные бедствия

Всякое бывает и никто не застрахован от катастроф и форс-мажорных обстоятельств. Планы пожаров и их предотвращения, спасения и эвакуации, которые могут применяться к нескольким сценариям чрезвычайных ситуаций, таких как случайные выбросы химических веществ, землетрясения, наводнения, также являются областями, которыми должны заниматься отделы EHS.

Риск № 4: безопасность сотрудников

Этот риск охватывает все аспекты, связанные с безопасностью сотрудников. Среди них обязательные требования соблюдения общего состояния здоровья работника, обязанности по уходу, требования к средствам индивидуальной защиты, контроль за средствами индивидуальной защиты работников. Чтобы ограничить последствия этого риска, группы EHS проводят для сотрудников обучение и необходимые ресурсы, чтобы они не забывали о своем здоровье.

Риск 5. Воздействие на окружающую среду

Еще одна основная компетенция EHS — это риски, которые представляют для нашей окружающей среды или живых организмов выбросы компаний или неэффективное использование ресурсов. Эффективное управление этими рисками позволяет компаниям быть более устойчивыми и экологически безопасными.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ СНИЖЕНИЯ РИСКОВ

Искусственный интеллект (который в нашем случае включает в себя машинное обучение, компьютерное зрение, обработку естественного языка) широко изображается как будущая сверхдержава, влияющая не только на нашу повседневную жизнь, но и на бизнес. Благодаря своей способности выполнять задачи, подобные человеческим, ИИ оказался эффективным инструментом для многих сложных задач, которые в прошлом требовали человеческого труда.

Сегодня компьютеры и программное обеспечение на базе искусственного интеллекта берут на себя многие рабочие процессы человека, делая их более эффективными и безошибочными. Проще говоря, ИИ в основном описывается как «человеческий интеллект, выполняемый машиной».

По данным Гартнер:

На основании этого утверждения можно сказать, что ИИ с помощью конкретных методов машинного обучения может понимать, анализировать, обрабатывать информацию и даже принимать автоматизированные решения.

Вышеупомянутое Машинное обучение (ML) позволяет компьютерам или устройствам обучаться на входных данных без вмешательства человека. Методы машинного обучения способны подстраиваться под новые данные и постоянно самосовершенствоваться благодаря специально запрограммированным алгоритмам.

Также важно упомянуть Глубокое обучение (DL), которое относится к подмножеству ML, чьи алгоритмы и методы аналогичны ML, но возможности не аналогичны. Основное различие между ML и DL заключается в интерпретации данных, которыми они питаются. В DL компьютерная система обучается выполнять задачи классификации непосредственно из звуков, текстов или изображений с использованием большого количества размеченных данных.

КОМПЛАЕНС И УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ

Обрабатывая большие объемы данных (визуальных, аудио, текстовых, цифровых), ИИ может предоставить менеджерам по управлению рисками и комплаенсу лучшее распознавание рисков, с которыми они сталкиваются, что позволяет им тратить меньше времени на повторяющиеся задачи и внедрять решения по управлению рисками и соответствию требованиям на основе ИИ. технологии, тем самым постоянно совершенствуя процессы управления рисками.

Программное обеспечение для управления рисками анализирует значительные объемы данных и выделяет ценные метрики, используемые компанией для экспертизы рисков. Он выбирает соответствующие подходы к оценке и в результате выявляет риски и приоритизирует их, предлагая наиболее подходящие корректирующие действия.

ИИ для управления соответствием

Программное обеспечение для управления соответствием, основанное на технологии искусственного интеллекта, может эффективно управлять процессами соответствия, отвечая всем нормативным и политическим требованиям. Анализируя и обрабатывая различные нормативные акты, разрешения и отчеты компании, система искусственного интеллекта гарантирует, что компания работает в соответствии со всеми применимыми стандартами. В результате процедуры управления рисками и соответствия требованиям достигают максимальной прозрачности, эффективности, простоты и контроля.

ИИ для управления безопасностью

Решения по обеспечению безопасности на базе ИИ позволяют предприятиям создавать безопасную рабочую среду для сотрудников и снижать риски для жизни людей. Используя компьютерное зрение и машинное обучение, программное обеспечение на основе ИИ может отслеживать защитное снаряжение сотрудников, присутствие сотрудников/оборудования на определенных объектах. При отслеживании входа и выхода сотрудников в рабочую среду система оценивает пригодность их средств индивидуальной защиты, в том числе оборудования, которое они несут.

ИИ для управления инцидентами

Управление инцидентами с помощью ИИ стало неизбежным инструментом для команд и отделов EHS. ИИ эффективно выполняет такие задачи, как упреждающий прогноз инцидентов, глубокий анализ инцидентов и оценку первопричин, а также находит наиболее подходящие корректирующие действия для каждого конкретного случая. Анализ и информация в режиме реального времени, предоставляемые алгоритмами машинного обучения, помогают компаниям быстро реагировать на произошедшие инциденты, выявлять закономерности, сопоставлять похожие события и готовиться к обработке инцидентов, которые могут произойти в будущем.

Softengi разработала передовую систему отслеживания выбросов для Enviance, мирового лидера в области облачных решений EHS. Система позволяет оперативно отслеживать и определять объемы выбросов, формировать отчеты и прогнозировать объем выбросов на перспективу.