Поговорим о наболевшем (в прямом смысле этого слова)?
Борьба с несчастными случаями на производстве – тема такая, про которую даже шутить не хочется. Ибо случаи продолжают иметь место, а борьбы на предприятиях в СНГ, за редким исключением, пока нет. Вот лишь сухая статистика:
- В 2017 году от несчастных случаев на производстве в России пострадали 25,4 тыс. человек (и это только по данным Росстата).
- В 2017 году в России приходилось 6 смертей на производстве на 100 тыс. населения (по данным МОТ).
- В Великобритании этот показатель - 0,8; в Румынии (самый большой в ЕС) – 3,8; в Казахстане – 5.
- По данным МОТ, опаснее всего условия работы в российской промышленности (в 2017 году было 264 погибших) и строительстве (214 погибших и 1,9 тыс. пострадавших).
- На неожиданные травмы такие как падения, приходится почти 40% смертей в сфере строительства.
Взглянем деньгам в лицо
Если посмотреть на проблему с экономической точки зрения, то картина только усугубляется. В США, например, подсчитали, что ежегодная стоимость производственного травматизма составляет $161,5 млрд. Это, на минуточку, $1 млрд еженедельных убытков.
В Великобритании одна производственная травма, из тех, что «до свадьбы заживёт», обходится работодателю в $1800. Из тех, что «не заживёт» – почти в $130 тыс. (только работодателю).
В России ситуация несколько иная. За травмы сотрудника платит ФСС (около ₽150 тыс. или $2,2 тыс. в среднем + расходы на реабилитацию). Работодатель выплачивает сумму морального ущерба и материальную помощь только если это прописано в локальных договорах или добровольно. Однако при наличии таких случаев в практике, страховой взнос работодателя вырастет на 40% + он платит штраф за нарушение правил охраны труда — до ₽150 тыс.
Пионер – всем пример
Тем не менее, проблема есть, и ее нужно решать. Когда инструкции, плакаты и даже защитные ограждения не помогают – на помощь приходит искусственный интеллект.
Например, бостонская строительная корпорация Suffolk пишет собственный софт для контроля средств индивидуальной защиты и предиктивного планирования проектов. Компания собрала и проанализировала более 700 тысяч изображений с 360 проектов за 10 лет и сделала выводы относительно факторов, влияющих на травматизм в строительстве. Носил ли сотрудник каску, перчатки, очки и жилет; как на травматизм влияла погода (дождь, туман, холод); как влияли прочие факторы (лестница, строительные леса и т.д.).
По оценкам руководства Suffolk, внедряемые инструменты искусственного интеллекта помогут повысить производительность на 14-20% за несколько лет. McKinsey в отчёте за 2017 год утверждает, анализ данных в режиме реального времени увеличит производительность в строительстве на 50%.
Какие ещё есть «фишечки»
Видеокамеры с поддержкой AI могут быть синхронизированы с системой освещения на объекте, обеспечивать лучшую видимость и уменьшать неожиданные травмы и падения.
Анализ передвижения и работы строительной техники с помощью AI позволит предвидеть и не допускать ЧП, связанных с ее использованием. В том числе, контролировать уровень усталости водителя.
Алгоритмы нам помогут
Принципиальная разница между подходами в том, что «там» риски несет работодатель, а у нас работодатель покорно платит взносы в ФСС за работника и соблюдением требований по безопасности, к сожалению, особо не заморачивается.
Но надежда есть. Комиссия по цифровому развитию одобрила семь дорожных карт цифрового развития, в числе которых на нейротехнологии и ИИ планируется потратить больше ₽390 млрд.
В отрасли «Строительство» (Классификатор ОКВЭД «F») выделяются следующие области применения: улучшение качества строительного процесса за счет обнаружения ошибок строительства, использование ИИ для моделирования и анализа потенциальных опасностей (пожарных рисков, рисков разрушения здания и др.), улучшение качества архитектурного планирования за счет анализа изображений окрестностей.
– из утвержденной дорожной карты «Нейротехнологии и ИИ»
В общем если что, приходите, алгоритмы всем помогут!