ПБ
Контур ПБPolytech Engineering · ИИ для промбезопасности
ГОК «Сарыарка» Смена 2 · 11:42 Демо-данные

Промбезопасность предприятия — сейчас

Одна картина для генерального и технического директора: что происходит на площадках, где риск растёт и чем это подтверждено. Каждая цифра открывается до доказательства.

● Контур работает 31 день

Нарушения в смену за 30 дней с момента включения видеоаналитики

Нарушений, выявлено ИИСреднее до внедрения

Индекс риска по площадкам 0–100, ниже лучше

Повторяющиеся риски 30 дней

Лента событий обновляется

Видеоаналитика промбезопасности

Камеры предприятия уже есть — ИИ смотрит в них непрерывно: СИЗ, опасные зоны, нахождение под стрелой и в зоне работы техники. Событие приходит начальнику участка раньше, чем случится травма.

✓ Внедрено на предприятии ГМК

Камеры 4 из 60 · детекции в реальном времени

Событие

Нажмите на камеру или событие в ленте

Проверить своё фото съёмка с телефона или файл

Загрузите фото людей на площадке

ИИ отметит каждого человека и покажет — есть каска или нет. Фото не сохраняется.

Или откройте один из подготовленных кадров:

События смены по камерам

Каждое событие подтверждает или отклоняет начальник участка — так модель дообучается на объекте заказчика, а доля ложных срабатываний за первый месяц снижается с 18% до 5%.

ИИ-проверка нарядов-допусков

Огневые, газоопасные работы, замкнутые пространства, высота. ИИ читает наряд до начала работ, находит пропуски и противоречия и объясняет, какое требование нарушено и чем это грозит.

✓ Внедрено на предприятии ГМК

Наряды на сегодня 23 проверено

Проверить свой наряд

Анализ near-miss

Сообщения о почти-происшествиях — свободный текст с планшетов, бумаги и мессенджеров. ИИ классифицирует их, вытаскивает корневые причины и показывает, где следующий инцидент вероятнее всего.

✓ Внедрено на предприятии ГМК

Сообщений по неделям рост = культура сообщать растёт

Тип × площадка 30 дней, 46 сообщений

Корневые причины выделены ИИ из текста сообщений

Пример разбора сообщения

Планшет мастера · Карьер «Северный» · вчера 15:20

«При движении задним ходом БелАЗ №17 не заметил электрика у трансформаторной, тот отскочил. Сигнальщика не было, пешеходная дорожка закрыта отвалом.»

Предиктивное обслуживание

Вибрация, температура и ток с датчиков уже собираются в АСУ ТП. ИИ строит прогноз деградации и говорит, что и когда менять — в период плановой остановки, а не по аварии.

✓ Внедрено на предприятии ГМК

Критичное оборудование 14 единиц · 2 с риском отказа

Что это даёт предприятию

Передвиньте параметры под своё предприятие. Оценка консервативная, с диапазоном; все допущения подписаны и согласовываются на обследовании.

Параметры предприятия

Оценка эффекта за год

Как это ложится на предприятие

Платформа ставится в контур заказчика, подключается к существующим камерам, СЭД и АСУ ТП. Модели дообучаются на объекте. Данные не покидают предприятие.

Архитектура

Этапы

Этап 1 · 3–4 недели

Обследование

Аудит камер, процесса нарядов, данных АСУ ТП. Выбор пилотной площадки, целевые метрики, план.

  • Карта рисков площадки
  • Техническое решение и смета
  • Целевые KPI пилота
Этап 2 · 3 месяца

Пилот на одной площадке

Видеоаналитика на 20–30 камерах, проверка нарядов, экран руководителя. Дообучение моделей на объекте.

  • Снижение нарушений на пилотной площадке
  • Отчёт с измеренным эффектом
  • Решение о тираже
Этап 3 · 6–12 месяцев

Тираж и сопровождение

Все площадки, предиктив по критичному оборудованию, интеграция с отчётностью в надзорные органы, SLA 24/7.

  • Единый контур ПБ холдинга
  • Отраслевая сводка для министерства
  • Развитие моделей по новым рискам

Что получает заказчик

Руководство

Объективная картина ПБ без фильтра отчётов снизу; доказательство за каждой цифрой; аргументы для надзорных органов.

Служба ПБ и ОТ

Контроль 24/7 там, где раньше хватало на обходы; наряды проверяются до начала работ; near-miss перестают теряться.

Производство

Меньше остановок по авариям и предписаниям; ремонты по состоянию; меньше простоев критичного оборудования.

Контур ПБ · демонстрационный прототип · все данные вымышленыPolytech Engineering · внедрение ИИ в горно-металлургической отрасли