Журнал "Системы Безопасности" № 5‘2025

S E C U R I T Y A N D I T M A N A G E M E N T 18 октябрь – ноябрь 2025 www.secuteck.ru СПЕЦПРОЕКТ ОХРАНА ТРУДА И ПРОМЫШЛЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Евгений Золотарев, Делетрон Травматизм происходит с людьми, технические средства не помогут сократить травматизм, если все системы не будут направлены на помощь подразделению ОТиПБ и собственнику в воспи- тании норм безопасности, их поддержании на высоком уровне и развитии. Сегодня доступны новые технологии, такие как предиктивная ана- литика, распознавание отдельных действий сотрудника, контроль нестандартного поведе- ния, распознавание экипировки персонала, средства контроля за опасной средой на базе IoT-технологий. Они, бесспорно, повышают эффективность контроля и снижают нагрузку на персонал подразделений ОТиПБ, но главным фактором безопасности остается обученный и думающий о последствиях сотрудник. Скорее, надо говорить и о возможностях систем стать цифровым помощником в соблюдении норм ОТиПБ для самого сотрудника. Так, пре- диктивная видеоаналитика может помогать в онлайн-режиме распознавать создающиеся условия опасности для сотрудника и мгновенно отреагировать, например остановить механизм, подсветить для персонала создающуюся зону опасности в рабочем пространстве для приня- тия мер безопасности. Мобильные гаджеты, такие как наручные браслеты или заушные сиг- нализаторы, часто при незначительных затратах могут привнести очень положительный резуль- тат в снижение травматизма. Примеров можно привести множество, но они не станут универ- сальными, большинство систем создается или комбинируется в зависимости от производ- ственного цикла, модели угроз в конкретном случае. Анастасия Демидова, НВП "Болид" Наиболее перспективными технологическими трендами для снижения травматизма и аварий- ности на производстве в 2025 г. являются: 1. Промышленный Интернет вещей (Indus- trial IoT) . Industrial IoT (IIoT) предполагает под- ключение оборудования и инструментов к еди- ной информационной сети, позволяющей соби- рать данные в реальном времени. Эти данные используются для предиктивной аналитики, оперативного выявления потенциальных отка- зов оборудования и предупреждения чрезвы- чайных ситуаций. Датчики IoT передают инфор- мацию о температуре, вибрации, нагрузке и других параметрах, что позволяет предупре- дить выход из строя оборудования и повысить безопасность производства. Пример успешного применения IIoT – диагностика технического состояния двигателей и турбин, где датчики непрерывно оценивают состояние узлов и про- гнозируют неисправности задолго до их наступ- ления. 2. Искусственный интеллект. Применение ИИ позволяет решать широкий спектр задач, начиная от автоматического контроля соблю- дения мер безопасности и заканчивая управ- лением сложной техникой. Например, видео- камеры с системой распознавания образов могут следить за правильным положением защитного снаряжения сотрудников, соблюде- нием правил поведения на рабочем месте и наличием необходимых допусков. ИИ также используется для анализа действий операто- ров, улучшая эргономику и уменьшая риск слу- чайных ошибок. Внедрение когнитивных помощников и виртуальных агентов суще- ственно улучшает понимание происходящего на производстве и повышает осведомленность персонала о возможных рисках. 3. Предиктивная аналитика. Предиктивный подход к обслуживанию оборудования осно- ван на анализе исторических данных и теку- щих показателей. Он позволяет выявить ран- ние признаки возможного отказа оборудова- ния и предотвратить аварию, обеспечив свое- временное проведение профилактических мероприятий. За счет сокращения количества незапланированных ремонтов снижается нагрузка на персонал и повышается общая безопасность. Предиктивная аналитика также применяется для оценки человеческого факто- ра: анализ движений и поз работников помо- гает определить степень усталости и риски совершения ошибочных действий. Это направ- ление приобретает особую важность в тяжелых и опасных видах производства. 4. Коллаборативные роботы (коботы). Использование коботов решает проблему совместной работы человека и робота в одном пространстве. Современные коботы имеют встроенные системы предотвращения столкно- вения и торможения при обнаружении препят- ствий. Благодаря своей способности безопасно взаимодействовать с человеком они выполняют повторяющиеся или тяжелые задачи, снижая физическую нагрузку на сотрудников и сводя к минимуму риск травм. Коботы находят широ- кое применение в автомобильной, электронной и металлургической промышленности, выпол- няя упаковку, погрузочно-разгрузочные работы и монтажные операции. Их способность пони- мать окружающее пространство позволяет орга- низовать гибкую рабочую зону, исключающую конфликты между человеком и машиной. Выделенные тенденции демонстрируют значительное влияние новых технологий на обеспечение безопасности на производстве. Комплексное внедрение IIoT, ИИ, предиктив- ной аналитики и других инновационных под- ходов позволит российским предприятиям качественно улучшить ситуацию с травматиз- мом и аварийностью, уменьшить экономиче- ские издержки и создать благоприятные усло- вия для развития высокотехнологичных про- изводств. Важно отметить, что успешное внедрение перечисленных технологий требует комплекс- ного подхода, включающего подготовку пер- сонала, модернизацию инфраструктуры и тщательную оценку рисков. Однако преиму- щества, полученные от перехода на современ- ные методы, многократно превышают перво- начальные вложения и способствуют созда- нию устойчивого и конкурентоспособного производства. Антон Горожанкин, Macroscop На мой взгляд, наиболее перспективными для решения обозначенных задач являются техно- логии, которые не просто фиксируют риски, но и позволяют их прогнозировать и предотвра- щать. Во-первых, это предиктивная аналитика – алгоритмы, которые способны выявлять закономерности в работе оборудования и поведении сотрудников, анализировать аномалии и за счет этого предугадывать потенциальные угрозы еще до их возникно- вения. Это позволяет переходить от реаги- рования на инциденты к их предупрежде- нию. Какие технологические тренды, по вашему мнению, наиболее перспективны для снижения травматизма и аварийности на производстве? Обученный сотрудник – главный фактор безопасности Сегодня доступны новые технологии, такие как предиктивная ана- литика, распознавание отдельных действий сотрудника, контроль нестандартного поведения, распознавание экипировки персонала, средства контроля за опасной средой на базе IoT-технологий. Они, бесспорно, повышают эффективность контроля и снижают нагруз- ку на персонал подразделений ОТиПБ, но главным фактором без- опасности остается обученный и думающий о последствиях сотрудник. Коллаборативные роботы Современные коботы имеют встроенные системы предотвращения столкновения и торможения при обнаружении препятствий. Благодаря своей способности безопасно взаимодействовать с человеком они выполняют повторяющиеся или тяжелые задачи, снижая физическую нагрузку на сотрудников и сводя к минимуму риск травм.