Кейс 1. Использование ИИ для улучшения надзора за безопасностью строительства и определения проектов с высоким риском инцидентов

JE Dunn - один из крупных генеральных строительных подрядчиков США, имеющий 25 офисов по всей стране.

Компания уже давно имеет высокие показатели безопасности, но также у нее развита культура постоянного совершенствования. Компания хотела выяснить, как она может использовать уже имеющиеся данные [на основе накопленных изображений и других данных], чтобы сделать рабочие площадки еще более безопасными.

В рамках первоначального пилотного проекта JE Dunn использовала модуль мониторинга безопасности Newmetrix Safety Monitoring на 20 стройплощадках.

Модуль использовался для анализа фотографий хода работ с целью создания обзоров/замечаний по безопасности, которые затем использовались для проведения бесед по ТБ с рабочими на стройплощадке. Кроме того, Newmetrix смог продемонстрировать, что он может предсказать 75% регистрируемых инцидентов на семи проектах, занимающих первые места по степени риска, каждую неделю, а также определить ключевые показатели, которые указывают на резкое увеличение риска инцидента.

Модуль осуществляет анализ фотографий с помощью ИИ-алгоритма под названием Vinny. По словам разработчиков, он может определить более 100 опасных факторов на стройплощадке от опасности поскользнуться/споткнуться до падения и отсутствия СИЗ, присуствия рабочих на высоте и неправильной эргономики. Далее на основе этих данных алгоритм определяет, какие проекты подвержены наибольшему риску на предстоящей неделе.

Одной из проблем внедрения решения стало то, что фотографии документации процессов со стройплощадок не хранились централизованно. Многие из них оставались на смартфонах и других индивидуальных устройствах. Это повлекло за собой необходимость настройки процесса обязательной "сдачи" фото и интеграции с Microsoft SharePoint, после чего изображения начали передаваться в систему для анализа.

Основываясь на положительных результатах пилотного проекта, JE Dunn перешла к пилотному проекту по использованию модуля Predictive Analytics для обеспечения безопасности на основе прогнозирования (Predictive-Based Safety, PBS).

В рамках PBS анализируется большой и разнообразный объем данных для выявления предикторов риска и определения, в каком проекте с наибольшей вероятностью произойдет инцидент на предстоящей неделе, чтобы команды по безопасности могли направить свои ресурсы на его предотвращение еще до возникновения.

Для данного эксперимента модель ИИ была обучена на данных JE Dunn, которые охватывали период с апреля 2016 года по март 2021 года, и включали в себя данные по технике безопасности, наблюдения, инциденты, данные о заработной плате на рабочем месте (которые определяют, кто находился на объекте), местоположение проекта, информацию о погоде и многое другое.

Примечание:

В декабре 2022 года Newmetrix была приобретена Oracle.

Результатами пилотного внедрения модуля Newmetrix Safety Monitoring (по опросам управляющих 20-ти стройплощадок) стали 350 дополнительных бесед с рабочими о безопасности за первые 30 недель в ходе пилотного проекта, которые иначе не состоялись бы.

Кроме того, в 70% проектов было отмечено, что эти сведения повлияли на совершенно новую дискуссию или рекомендацию.

Прогностическая модель точно определила, в каких проектах (из 30) будут происходить 75% регистрируемых инцидентов каждую неделю.

Кроме того, Newmetrix выявила несколько сильных предикторов риска, например, после первого инцидента вероятность второго инцидента на следующей неделе в 5,3 раза выше; в проектах, работающих над более чем 40 кодами затрат в течение одной недели, вероятность инцидента на будущей неделе в 8 раз выше. Если показатель наблюдений за работой мастеров превышает 100 часов работы мастеров за одно наблюдение, вероятность инцидента на предстоящей неделе в этом проекте возрастает в 16 раз.