В условиях ускоряющейся цифровизации промышленности особое внимание приобретает проблема обеспечения производственной безопасности. Производственный травматизм остаётся одной из ключевых угроз устойчивому функционированию предприятий, снижая не только эффективность их деятельности, но и уровень социальной защищённости работников. В последние годы технологии искусственного интеллекта (ИИ) демонстрируют потенциал в предиктивной аналитике, визуальном мониторинге и автоматическом контроле за соблюдением норм охраны труда. В статье рассматриваются современные подходы к снижению уровня травматизма за счёт внедрения ИИ в производственные процессы. Анализируются конкретные направления применения ИИ: предиктивное техническое обслуживание оборудования, интеллектуальные системы видеонаблюдения, цифровые двойники и поведенческий анализ работников. На основании анализа реализованных кейсов в различных отраслях промышленности выявлены закономерности между применением интеллектуальных систем и снижением уровня травматизма. Сделан вывод о необходимости интеграции ИИ в контур управления охраной труда как элемента новой парадигмы безопасности производства.

Ключевые слова: производственный травматизм, промышленная безопасность, охрана труда, цифровизация, искусственный интеллект, предиктивная аналитика, компьютерное зрение.

В условиях стремительного развития промышленных технологий и перехода к концепции Индустрии 4.0 обеспечение безопасности производственной среды выходит на новый уровень, требующий не просто соблюдения существующих регламентов, но и внедрения интеллектуальных систем контроля и предикции. Современные методы управления безопасностью труда всё чаще включают в себя элементы цифрового моделирования, анализа больших данных и машинного обучения, что позволяет более точно оценивать потенциальные риски и принимать меры до наступления критических событий. Именно в этом контексте технологии искусственного интеллекта приобретают стратегическое значение, становясь неотъемлемым элементом систем промышленной безопасности.

Производственный травматизм, несмотря на развитие нормативной базы и рост внимания со стороны государства, остаётся устойчивой проблемой для предприятий промышленного сектора [3, c. 210]. В отчётах Федеральной службы по труду и занятости ежегодно фиксируются тысячи случаев травматизма, нередко с летальными исходами, особенно в высокорисковых отраслях — металлургии, химическом производстве, строительстве, энергетике. Причинами несчастных случаев, как правило, выступают человеческий фактор, усталость, нарушение инструкций, износ оборудования и неэффективная система контроля. В этой связи передовыми решениями становятся интеллектуальные алгоритмы, способные обрабатывать потоки данных в реальном времени, распознавать отклонения в поведении персонала или параметрах работы оборудования и оперативно сигнализировать о потенциальной угрозе.

Одним из ключевых направлений внедрения ИИ в систему охраны труда является использование компьютерного зрения для наблюдения за соблюдением норм безопасности [4, c. 100]. Такие системы способны в автоматическом режиме фиксировать факты нахождения человека в опасной зоне, отсутствие средств индивидуальной защиты, нарушение маршрутов движения, а также другие поведенческие риски. Камеры, интегрированные с ИИ, анализируют визуальный поток не только по заданным шаблонам, но и на основе обучающих выборок, что позволяет им адаптироваться к особенностям конкретного производства. Это обеспечивает более высокий уровень обнаружения нарушений по сравнению с традиционным видеонаблюдением или инспекционными обходами.

Предиктивная аналитика — ещё одно направление, в котором ИИ демонстрирует высокую результативность. Системы, анализирующие телеметрию оборудования, показатели температуры, давления, вибрации и других параметров, позволяют заранее выявить потенциальные неисправности и организовать техническое обслуживание до наступления аварийной ситуации. Благодаря этому снижается вероятность нештатных ситуаций, связанных с разрушением оборудования, и, как следствие, травмирования персонала. Такие подходы уже реализуются в ряде крупных российских предприятий нефтегазового и энергетического секторов, где каждая остановка или авария сопряжена с высокими экономическими и социальными издержками.

Цифровые двойники — виртуальные модели производственных процессов и объектов — также находят своё применение в управлении производственной безопасностью [2, c. 190]. Они позволяют в безопасной среде моделировать действия операторов, отрабатывать сценарии развития аварийных ситуаций, тестировать новые процедуры и регламенты без риска для здоровья персонала. ИИ в этих системах не только обеспечивает точную симуляцию, но и адаптирует модели под изменяющиеся условия, создавая тем самым более реалистичную и динамичную систему подготовки и оценки рисков.

Отдельное внимание следует уделить анализу поведения работников и прогнозированию инцидентов, основанных на нарушении дисциплины, усталости или стресса. ИИ-системы, анализирующие биометрические показатели, динамику движений, речевые и визуальные сигналы, способны с определённой вероятностью предсказать рисковое поведение. Такие технологии пока находятся на стадии активной апробации, однако первые результаты их внедрения показывают устойчивую корреляцию между поведенческим анализом и снижением числа инцидентов на рабочем месте.

Особого внимания заслуживает также применение искусственного интеллекта в рамках концепции «умного предприятия», где безопасность труда интегрируется в единый цифровой контур управления [1, c. 156]. В таких условиях каждый элемент производственной среды — от станка до системы освещения — способен взаимодействовать с интеллектуальными платформами, передавая и обрабатывая информацию в реальном времени. Это создаёт предпосылки для формирования адаптивной среды, способной оперативно реагировать на изменение поведенческих и технологических факторов риска. Например, в случае повышения концентрации вредных веществ в цехе или нарушения стабильности работы оборудования, ИИ-система может инициировать ограничение доступа в зону, изменение параметров вентиляции или автоматическое оповещение ответственного персонала. Такие решения демонстрируют принципиально иной уровень взаимодействия между человеком, машиной и средой, предполагающий не только предупреждение несчастных случаев, но и активное формирование культуры предиктивной безопасности, при которой опасные ситуации минимизируются ещё до их возникновения. Кроме того, интеграция ИИ позволяет перейти от формального выполнения процедур к осознанному управлению рисками, где приоритетом становится не реакция, а предупреждение угроз. Подобный подход соответствует современным международным практикам, особенно в отраслях с высокой долей автоматизации и повышенным уровнем техногенных опасностей.

Ещё одним перспективным направлением является применение ИИ в контексте обучения и повышения квалификации персонала. Благодаря технологиям виртуальной и дополненной реальности, интегрированным с интеллектуальными алгоритмами, становится возможным создание адаптивных обучающих программ, которые не только демонстрируют правила безопасной работы, но и моделируют потенциально опасные ситуации, требующие принятия решений в условиях неопределённости. Такие симуляторы анализируют действия обучающегося в реальном времени, фиксируя ошибки и предлагая индивидуальные сценарии повторного прохождения, что значительно повышает эффективность усвоения материала. Более того, данные об успешности прохождения курсов могут интегрироваться в корпоративные платформы управления персоналом, позволяя работодателю своевременно выявлять сотрудников, нуждающихся в повторной подготовке, или формировать команды с учётом профиля компетенций. Это способствует не только снижению уровня травматизма, но и формированию устойчивой культуры безопасности, основанной на постоянном обучении и взаимодействии с цифровыми средами.

Наряду с индивидуальной подготовкой работников, искусственный интеллект находит применение и в стратегическом управлении безопасностью на уровне предприятия. Современные системы на базе ИИ способны формировать интегральную картину рисков в реальном времени, учитывая множество параметров: от технического состояния оборудования до динамики трудовой дисциплины и микроклимата в коллективе. На основе этих данных возможно ранжирование производственных участков по уровню потенциальной опасности, а также выработка приоритетных управленческих решений — например, перераспределение ресурсов, корректировка сменного графика или внедрение дополнительных мер контроля. Таким образом, ИИ переходит от роли вспомогательного инструмента к статусу аналитического партнёра руководства, способного выявлять латентные угрозы и предлагать проактивные меры. При этом особое значение приобретает взаимодействие между различными цифровыми платформами: ERP-системами, SCADA, модулями технического обслуживания и системами безопасности труда, объединёнными в единую информационную экосистему [5, c. 74]. Такая интеграция позволяет существенно повысить согласованность действий и точность управленческих решений, формируя замкнутый контур безопасности с возможностью непрерывного самообучения и адаптации.

Применение ИИ не является универсальным решением и требует комплексного подхода: важны не только технические характеристики систем, но и уровень цифровой культуры предприятия, готовность персонала к взаимодействию с ИИ, правовые и этические аспекты. Тем не менее, тенденции последних лет демонстрируют устойчивое снижение травматизма на предприятиях, внедривших интеллектуальные системы контроля и анализа. Особенно показателен опыт крупных международных корпораций, таких как Siemens, Bosch, General Electric, которые в своих отчётах подчёркивают эффективность ИИ в части раннего предупреждения рисков и оптимизации мер безопасности.

Наряду с этим необходимо учитывать институциональные и управленческие изменения, сопровождающие цифровую трансформацию в области охраны труда. Формируется запрос на специалистов нового типа, сочетающих компетенции в сфере промышленной безопасности и анализа данных. Возникают новые стандарты оценки эффективности ИИ-систем, основанные на интегральных показателях риска и предиктивной точности алгоритмов. Государственная политика также должна развиваться в направлении нормативного регулирования использования ИИ в целях охраны труда, включая аспекты конфиденциальности персональных данных и ответственности за принятие решений ИИ-системами. Только при условии согласованного движения в технологической, организационной и правовой плоскостях возможно формирование устойчивой системы управления производственным риском, в центре которой находится не человек как источник ошибок, а человек, защищённый интеллектуальной технологией.

Литература:

1. Беляков, Г. И. Охрана труда и техника безопасности: учебник для вузов / Г. И. Беляков. — 5-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2024. — 739 с.
2. Беляков, Г. И. Техника безопасности и электробезопасность: учебник для вузов / Г. И. Беляков. — 5-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2024. — 683 с.
3. Карнаух, Н. Н. Охрана труда: учебник для среднего профессионального образования / Н. Н. Карнаух. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2024. — 343 с.
4. Родионова, О. М.; Семенов, Д. А.; Аникина, Е. В. Охрана труда: учебник для среднего профессионального образования / О. М. Родионова, Д. А. Семенов, Е. В. Аникина. — 2-е изд. — Москва: Издательство Юрайт, 2023. — 138 с.
5. Сафонов, А. А.; Сафонова, М. А. Охрана труда: учебник и практикум для вузов / А. А. Сафонов, М. А. Сафонова. — Москва: Издательство Юрайт, 2024. — 485 с.