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 19 www.secuteck.ru октябрь – ноябрь 2025 СПЕЦПРОЕКТ ОХРАНА ТРУДА И ПРОМЫШЛЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Во-вторых, оперативное автоматическое реагирование, ведь в критических ситуа- циях скорость принятия решений имеет ключевое значение. Автоматические систе- мы могут не только информировать опера- тора, но и самостоятельно предпринимать необходимые действия (останавливать оборудование, активировать систему опо- вещения и т.п.). Это минимизирует задерж- ки при реагировании на форс-мажоры и снижает вероятность развития аварийной ситуации. В-третьих, интеграция комплексных систем: объединение технологий видеона- блюдения, 3D-сканирования, носимых сенсоров и промышленных IoT-решений формирует целостную картину происходя- щего на производстве. Такой подход поз- воляет учитывать сразу множество пара- метров и сценариев, что делает оценку рисков точнее, а меры по их снижению – эффективнее. И наконец, использование искусственного интеллекта, который способен анализиро- вать большие массивы данных в реальном времени, распознавать потенциально опас- ные действия работников, контролировать соблюдение технологических регламентов и предлагать оптимальные сценарии реаги- рования. В совокупности эти тренды формируют новую парадигму промышленной безопасности, от простого мониторинга к активному предотвра- щению инцидентов, когда производство стано- вится более устойчивым к человеческим и тех- ническим ошибкам. Михаил Левчук, АРГУС-СПЕКТР Наиболее перспективным направлением является промышленный Интернет вещей, кото- рый объединяет датчики, носимые устройства и стационарные системы в единую сеть, обес- печивая непрерывный сбор информации о состоянии оборудования, персонала и окру- жающей среды. Особое значение приобретает облачный мониторинг, позволяющий централизован- но контролировать несколько объектов предприятия в реальном времени. Такая инфраструктура обеспечивает быстрый доступ к актуальной информации и позво- ляет принимать решения без необходимо- сти значительных инвестиций в локальные ИТ-ресурсы. На основе собранных данных активно при- меняются системы предиктивного обслу- живания. Они анализируют изменения параметров оборудования и показателей с устройств, позволяя выявлять скрытые дефекты и предотвращать аварийные ситуа- ции до их возникновения. Дополнительно используют цифровые двойники, которые моделируют аварийные сценарии, проверяют планы эвакуации и отрабатывают действия персонала. Это сни- жает вероятность ошибок и повышает готовность предприятия к нештатным ситуациям. Станислав Зиганшин, VizorLabs l Анализ на месте (edge). Умные камеры и коробки обрабатывают видео прямо на объекте – быстрее и надежнее, не нужно ждать облако. l Совмещение видео и текста. Система может не только "увидеть" каску, но и прове- рить, совпадает ли это с инструкцией или нарядом-допуском. l Предсказание проблем. Если система видит похожие на аварийные ситуации (почти нару- шения), она может заранее сигналить: пора поменять порядок работы. l Обучение на примерах. Современный ИИ может подстраиваться под конкретное про- изводство – учитывать освещение, одежду работников, сезон. l Цифровые двойники. Модель предприятия, которая получает данные с камер и датчиков, помогает проигрывать сценарии, например эвакуацию или движение техники. Павел Назаров, ОСТ Выделять какой-либо тренд как наиболее пер- спективный неправильно, необходимо рассмат- ривать комплекс в целом. Например, система бирочной блокировки позволяет получить пер- соналу специализированный блокиратор, а контроль за тем, что этот блокиратор установ- лен, уже осуществляет система видеоаналити- ки. Или, как вариант, прохождение инструкта- жа и медицинского осмотра контролирует система доступа. Модуль контроля спецодежды Macroscop Представляет компания Macroscop www.macroscop.com снижению уровня производственного трав- матизма из-за нарушения техники безопас- ности, а также помогает избежать штрафов за несоблюдение законодательства в обла- сти охраны труда. Помимо этого, данный модуль может использоваться для автоматического контро- ля соблюдения требований технологической дисциплины (например, организации допус- ка в определенные зоны только при наличии соответствующей униформы на сотруднике). Конкурентные преимущества l Интуитивно понятный интерфейс: легко настраивать и использовать модуль. l Широкий функционал: позволяет детекти- ровать наличие и отсутствие 8 видов СИЗ и задавать сценарии автоматизации. l Высокая точность работы за счет использо- вания нейросетевых технилогий. Что оценят потребители Команда разработчиков Macroscop регулярно выпускает обновления модуля, повышая его производительность, качество работы и уни- версальность. Например, летом 2025 г. вышла версия ПО 4.4, в которой производи- тельность модуля контроля спецодежды выросла до 3,8 раза. n см. стр. 128 "Ньюсмейкеры" Появление на рынке 2021 г. Ценовой сегмент Средний Назначение Этот нейросетевой интеллектуальный модуль анализа видео позволяет отслеживать соблю- дение требований техники безопасности работ- никами предприятий – ношение средств инди- видуальной защиты (каски, жилеты, рабочие костюмы, респираторы, защитные очки, защит- ные наушники, лицевые щитки, перчатки). Модуль контроля спецодежды позволяет детектировать наличие и отсутствие СИЗ, а также настраивать автоматическую реак- цию системы при выявлении нарушений (например, уведомлять об этом ответствен- ного сотрудника). Решаемые задачи Использование в видеосистеме модуля конт- роля спецодежды Macroscop способствует Потребители Производственные предприятия, объекты строи- тельства, складские комплексы и др. Проекты 1+ млн камер работают под управлением продук- тов Macroscop в системах видеонаблюдения 23 000+ объектов. Реклама