Публикации
12 ноября 2025 г.
В условиях современного высокотехнологичного производства, связанного с работой на высоте, в ограниченных пространствах и со сложным оборудованием, комплексная подготовка персонала является не просто нормой,...
Законодательство
15 сентября 2025 г.
Обзор «Новое в законодательстве по охране труда»: часть II
1 сентября 2025 года вступили в силу многочисленные изменения законодательства по охране труда. Мы подготовили серию материалов, посвященных ключевым изменениям законодательства, которые затрагивают работодателей...
Статистика
10 ноября 2025 г.
Ваш коллега — искусственный интеллект
В нашей прошлой статье мы обсудили, как цифровые инструменты меняют подходы к охране труда. Сегодня мы продолжим эту тему и подкрепим ее свежими данными....
Специальная оценка условий труда
25 августа 2025 г.
Минтруд разъяснил возможность применения страховыми агентами и брокерами упрощенной СОУТ
Саморегулируемая организация (далее – СРО), объединяющая страховых агентов и брокеров, обратилась в Минтруд России с запросом о возможности применения ее членами упрощенного порядка проведения специальной...
Применение технологий компьютерного зрения для обеспечения профессиональной безопасности, сохранения жизни и здоровья работников
11 декабря 2025 г.
Современная промышленность характеризуется ростом сложности технологических процессов и увеличением скорости производства. Это предъявляет новые требования к системам безопасности. Традиционные методы контроля, основанные на визуальном наблюдении и периодических проверках, показывают ограниченную эффективность из-за свойственных человеку факторов усталости, снижения концентрации внимания и субъективности оценки...
Современная промышленность характеризуется ростом сложности технологических процессов и увеличением скорости производства. Это предъявляет новые требования к системам безопасности. Традиционные методы контроля, основанные на визуальном наблюдении и периодических проверках, показывают ограниченную эффективность из-за свойственных человеку факторов усталости, снижения концентрации внимания и субъективности оценки.
Видеозаписи систем наблюдения традиционно служат важнейшим источником информации для расследования несчастных случаев. Внедрение технологий искусственного интеллекта (далее — ИИ) преобразовало их в активный аналитический инструмент, работающий в режиме реального времени.
.png)
Современные системы мониторинга на базе технологий компьютерного зрения обеспечивают непрерывный анализ производственной обстановки, мгновенно определяя наличие у работников средств индивидуальной защиты (далее — СИЗ), контролируя соблюдение границ опасных зон, правильность выполнения технологических операций с точки зрения безопасности и так далее.
Работа таких систем в контексте охраны труда построена на последовательной обработке видеопотока. Процесс начинается с получения данных от промышленных видеокамер, которые обеспечивают стабильную передачу изображения в сложных условиях цехов, строительных площадок или открытых промзон.
Затем видеопоток анализируется. Идентифицируются характерные признаки — силуэты людей, контуры оборудования, элементы спецодежды и СИЗ. На основе выявленных признаков происходит распознавание и классификация полученных изображений.
Модель определяет, является ли объект работником и, например, проверяет использование им СИЗ — защитных касок, очков и перчаток, специальной обуви. Параллельно система анализирует, содержатся ли в кадре признаки нарушения требований охраны труда, появления работника в опасной зоне, задымления или возгорания, разлива химических веществ и так далее. Более сложные алгоритмы способны точно определять границы объектов и их взаимное расположение, что позволяет, например, оценивать безопасную позу работника при поднятии грузов или дистанцию до движущихся частей оборудования.
Для решения этих задач применяются нейронные сети, предварительно обученные на наборах размеченных видеоданных, отражающих специфику конкретных рабочих мест и характерные для них риски. Эти модели обеспечивают высокую скорость и надежность анализа в условиях динамичного производственного процесса. Результатом обработки становится структурированная информация, на основе которой система может автономно инициировать предписанные мероприятия:
— активировать звуковую и световую сигнализацию для предупреждения работника и окружающих;
— блокировать доступ персонала в опасную зону;
— направлять электронное уведомление руководителю или диспетчерской службе для принятия оперативных мер.
Интегрирование таких решений в систему управления охраной труда (далее — СУОТ) требует не только технического оснащения, но и глубокого анализа конкретных профессиональных рисков, тщательной подготовки и разметки видеоданных для обучения алгоритмов распознаванию именно тех нарушений, которые актуальны для данного производственного участка, а также преодоления определенных административных барьеров.
Успех реализации во многом зависит от эффективного взаимодействия технических экспертов (разработчиков систем) и специалистов в области охраны труда, которые формулируют четкие требования к системе на основе требований нормативных правовых актов, локальных инструкций и информации о реальных опасностях на рабочих местах. Комплексная интеграция систем видеонаблюдения с передовыми алгоритмами компьютерного зрения создает новый, проактивный уровень контроля, расширяя возможности для профилактики травматизма и профессиональных заболеваний, а также для минимизации человеческого фактора как одной из основных причин возникновения несчастных случаев на производстве.
Ключевая и наиболее массовая область применения компьютерного зрения — автоматический контроль использования СИЗ. Системы в режиме реального времени анализируют видеопоток, распознавая отсутствие у работников средств защиты и мгновенно оповещая ответственных лиц.
Компания NeuroCore разработала модуль, способный с точностью до 98 % определять наличие касок, сигнальных жилетов, перчаток и других СИЗ. Решение совместимо с популярными типами камер (Hikvision, Dahua, TRASSIR).
Аналогичные функции реализованы в системе EYECONT, разработанной компанией «Малленом Системс», которая контролирует до 15 типов СИЗ, включая страховочные системы, респираторы и защитные очки, с точностью до 99 %.
Платформа SEES от JSA Group позволяет сократить количество нарушений требований охраны труда в 3-4 раза.
«Лаборатория Касперского» разработала специализированное решение на основе нейросетей, которое способно распознавать не только наличие средств защиты, но и правильность их применения.
Платформа SafetyRadar предоставляет инструменты для глубокой аналитики нарушений, помогая выявлять и устранять системные проблемы в области охраны труда.
Второе критически важное направление — предотвращение несчастных случаев при проведении мониторинга поведения персонала и опасных зон. Алгоритмы компьютерного зрения способны детектировать падения людей, несанкционированное проникновение в опасные зоны и предотвращать наезды транспортных средств на персонал.
Нейросетевые модели от NeuroCore AI, предварительно обученные для обнаружения падений, могут быть быстро развернуты в промышленных условиях. Применение таких систем на производстве, где работники переносят тяжести или трудятся на высоте, обеспечивает экстренное оповещение служб.
Система EYECONT способна обнаруживать персонал в статических и динамических опасных зонах, например, в непосредственной близости от работающих станков.
Третье направление, непосредственно влияющее на сохранение здоровья работников и трудоспособность, — эргономический анализ и оптимизация условий труда. Эти системы переходят от контроля формальных правил к оценке факторов, ведущих к переутомлению и способствующих возникновению профессиональных заболеваний.
ИИ-решение Optera использует нейросетевой видеоанализ для выявления неоптимальных поз, перегрузок и неэффективных действий. Система классифицирует деятельность работников, строит «спагетти»-диаграммы их перемещений и генерирует рекомендации. По заявлению разработчиков, внедрение Optera позволяет снизить травматизм и усталость на 70 %, одновременно повышая производительность труда на 25-50 %.
Система «AI Indicator Process» от IT-Fabric решает задачи контроля технологических процессов, в том числе распознает рабочие позы и действия персонала.
Четвертый комплекс задач связан с ранним обнаружением пожаров и техногенных угроз. Компьютерное зрение дополняет традиционные датчики особенно на открытых или протяженных объектах. Например, алгоритмы, обученные распознавать характерные признаки пламени и дыма, способны выявлять возгорание на начальной стадии.
ПАО «МТС» реализует проекты с использованием камер высокого разрешения на антенно-мачтовых сооружениях, обеспечивающих мониторинг пожаров на территории в радиусе до 35 километров. Специализированное программное обеспечение, включая технологию от входящей в экосистему МТС VisionLabs, обрабатывает данные и отправляет сигнал тревоги с точными координатами.
NeuroCore предлагает решения для раннего обнаружения задымления и огня в помещениях промышленных объектов — на складах, ТЭЦ, в кабельных тоннелях, где модели могут быть точно адаптированы под конкретную инфраструктуру.
Наиболее прогрессивным трендом является интеграция разрозненных систем в единые платформы проактивного управления безопасностью. Такой подход позволяет перейти от фиксации нарушений к управлению рисками на основе данных. Например, платформа ZIIoT (Zyfra IIoT Platform) от ГК «Цифра» позволяет объединить данные с систем видеонаблюдения, датчиков нахождения персонала и оборудования, систем управления нарядами и других источников. Это позволяет выявлять и нейтрализовать риски до их перерастания в аварии.
Энергетический комплекс, в особенности атомная отрасль, характеризуется высочайшими требованиями к уровню охраны труда и производственной безопасности. Данный приоритет сформировал стратегический курс компаний на внедрение технологий компьютерного зрения. Это необходимо для трансформации систем контроля. Применяемые технологические решения обеспечивают переход от традиционной реактивной модели, ориентированной на расследование инцидентов, к проактивной модели, нацеленной на их предотвращение.
На атомных электростанциях, где влияние человеческого фактора является одним из ключевых рисков, системы компьютерного зрения берут на себя функции непрерывного и объективного контроля. Яркий пример — опыт Концерна «Росэнергоатом», который реализовал пилотный проект внедрения системы умной видеоаналитики на Кольской АЭС. Нейронная сеть в реальном времени анализирует видеопоток с камер в производственных помещениях. Основной задачей системы является автоматическое выявление нарушений, связанных с применением СИЗ. Алгоритм распознает отсутствие или неправильное использование спецодежды, защитных касок, очков и других обязательных средств защиты.
Практические результаты внедрения на Кольской АЭС подтвердили высокую эффективность технологии. Система обеспечивает фиксацию до 98 % нарушений, что привело к значительному сокращению их общего количества. За пятилетний период эксплуатации число нарушений требований охраны труда при эксплуатации электроустановок сократилось в десять раз. Успешный пилотный проект, начатый в 2019 году, послужил основанием для масштабного тиражирования системы. Опытное внедрение аналогичных систем видеоанализа начато на восьми других российских атомных станциях: Балаковской, Калининской, Ростовской, Белоярской, Курской, Ленинградской, Нововоронежской и Смоленской.
Функционал системы не ограничивается контролем использования СИЗ. Ее обучили распознавать начальные признаки возгорания и задымления, а также обнаруживать посторонние оставленные предметы в контролируемых зонах. Важным преимуществом архитектуры системы является возможность ее дальнейшего «дообучения» непосредственно в местах эксплуатации.
Помимо атомных станций, технологии компьютерного зрения находят применение и на других объектах энергетики, например, на тепловых электростанциях и открытых распределительных устройствах. На обширных территориях угольных складов ТЭС системы анализируют изображения с камер наблюдения, выявляя аномальные тепловые точки или первые признаки дыма, которые могут указывать на начало процесса самовозгорания топлива. Раннее обнаружение таких очагов позволяет оперативно локализовать угрозу, не дожидаясь развития полномасштабного пожара.
В атомной отрасли параллельно с системами мониторинга активно развивается направление обучения персонала с использованием иммерсивных технологий. Госкорпорация «Росатом» внедряет специализированные тренажерные комплексы на базе технологии виртуальной реальности, которые позволяют моделировать условия потенциальных чрезвычайных ситуаций, в том числе связанных с радиационными факторами, обеспечивая персоналу возможность безопасной и многократной отработки практических навыков и регламентированных действий без какого-либо реального риска для жизни и здоровья.
Внедрение систем компьютерного зрения в энергетике представляет собой комплексный процесс, требующий не только технологических решений, но и перестройки подходов к управлению безопасностью. Как показывает опыт компании «Росэнергоатом», ключом к успеху является поэтапное внедрение, начиная с пилотных проектов, и последующее масштабирование отработанных решений.
В условиях повышенных опасностей, характерных для горнодобывающей и металлургической промышленности, сохранение жизни и здоровья работников является приоритетной задачей работодателя. Высокая интенсивность работы технологического оборудования, контакт с раскаленными материалами и сложные подземные условия работы формируют уникальный комплекс профессиональных рисков.
Важное направление применения цифровых технологий в отрасли — контроль за использованием СИЗ. Компания «Норникель» реализовала подобную систему на Быстринском горно-обогатительном комбинате, где технология, интегрированная с камерами на участках дробления, измельчения и отгрузки, распознает отсутствие у рабочих необходимых средств защиты. Система фиксирует нарушения и формирует карточки для рассмотрения линейными руководителями.
В Кольском дивизионе компании «Норникель» собственная разработка экспертов ИТ-подразделения — филиала «Нортех» — контролирует применение защитных касок, очков, масок и жилетов. Руководство компании отмечает, что такой цифровой контроль способствует формированию культуры безопасного труда и снижению профессиональных рисков.
Группа «ЕВРАЗ» активно внедряет аналогичные решения на своих предприятиях. На Нижнетагильском металлургическом комбинате был реализован пилотный проект с платформой VizorLabs Health&Safety, которая была «дообучена» для распознавания специфичных типов защитных касок, спецодежды, спецобуви и перчаток.
На предприятии «ЕВРАЗ Ванадий Тула» действует система контроля, разработанная компанией BND, которая отслеживает перемещение персонала по территории, несанкционированное присутствие в опасных зонах и наличие полного комплекта СИЗ. Интеграция этой системы с программой мотивации персонала позволяет минимизировать нарушения требований охраны труда.
Аналогичные системы интеллектуального наблюдения с машинным зрением для контроля за соблюдением установленных требований, использованием СИЗ и нахождением в опасных зонах, внедрены на предприятиях угольного холдинга «ЕВРАЗ», например, на производственных участках «Распадской угольной компании».
Вторым важнейшим направлением является мониторинг опасных зон и предотвращение аварий, связанных с движением техники и несанкционированным доступом. На «Новолипецком металлургическом комбинате» система на основе компьютерного зрения отслеживает движение большегрузного транспорта, прогнозируя опасные сближения с персоналом.
«Магнитогорский металлургический комбинат» внедряет комплексы машинного зрения (видеоаналитику) для предупреждения работников о заходе в опасные зоны и постоянного видеоанализа опасных зон. Система установлена на сталеплавильном и прокатном производстве. За период эксплуатации количество опасных событий снизилось на 97 %.
Отдельного внимания заслуживает проект в коксовом цехе Магнитогорского металлургического комбината, где на батареях № 7 и № 8 эксплуатируется автоматизированная системы предотвращения нахождения персонала в опасной зоне. При приближении работника с меткой на каске к работающей коксовыталкивающей машине система подает ему вибросигнал, а на оборудовании активируется световая и звуковая сигнализация с последующей блокировкой механизмов. Данная система, функционирующая на платформе «Цифровой рабочий», интегрирует данные с сотен устройств. Это первая подобная разработка, применяемая в металлургической отрасли России. Руководство ММК планирует распространить этот опыт на доменный, кислородно-конвертерный и электросталеплавильный цеха.
«Северсталь» применяет компьютерное зрение для контроля безопасности в зонах движения железнодорожного состава на «Яковлевском горно-обогатительном комбинате», где ИИ следит за выполнением работ с грузоподъемными механизмами. В рамках платформы «Стальной взгляд» на стане 2000 ЧерМК система позволяет фиксировать отклонения в технологических процессах и контролировать безопасное нахождение персонала в рабочей зоне.
На горнодобывающих предприятиях компании «Норникель» (в шахтах) тепловизоры и алгоритмы компьютерного зрения распознают присутствие людей рядом с самоходной техникой. Для устранения причин наезда самоходного дизельного оборудования на персонал подземные транспортные средства оборудуются системой «Антинаезд», останавливающей технику при нахождении работника в опасной зоне. Обустраиваются пешеходные дорожки, устанавливаются светофоры и сферические зеркала. Разработаны единые требования к схемам движения в подземных выработках. Для машинистов погрузочно‑доставочных машин организованы «зоны безопасности» при работе в режиме дистанционного управления.
Третье направление связано с диагностикой состояния производственной среды и оборудования для предупреждения аварийных ситуаций. На горно-обогатительном комбинате «Карельский Окатыш» («Северсталь») нейросеть осуществляет мониторинг конвейерных лент для выявления посторонних предметов, например, зубьев ковша экскаватора или обломков футеровки. Своевременное обнаружение предотвращает их попадание в дробильное оборудование, что исключает риск внезапных разрушений, выбросов предметов и связанных с ними тяжелых травм. Помимо контроля конвейеров комплекс включает контроль состояния здоровья водителей большегрузной техники для предупреждения аварий, вызванных усталостью. Таким образом, фокус применения технологий смещается с оперативной диагностики на системное устранение факторов, создающих непосредственную угрозу жизни и здоровью работников.
.png)
Компания «СИБУР» внедрила решение на базе компьютерного зрения, которое в режиме реального времени анализирует видеопоток для выявления ситуаций, когда работник может оказаться в зоне риска: отсутствие СИЗ, несанкционированное приближение к опасным зонам. Система не просто фиксирует нарушение, но и обеспечивает мгновенную обратную связь, позволяя скорректировать действия человека до возникновения инцидента. Аналогичный превентивный принцип заложен в «Цифровой модели рабочего дня» на предприятиях «Казаньоргсинтез» (КОС) и «Нижнекамскнефтехим» (НКНХ), где отслеживание активности и локаций персонала помогает выявлять и пресекать потенциально рискованные отклонения от регламентов.
Заблаговременное предупреждение техногенных угроз осуществляется проведением мониторинга состояния оборудования, направленного на предотвращение аварий, которые несут прямую угрозу жизни работников. «СИБУР» разработал и использует комплексные модели предиктивной диагностики, которые, оценивая сотни параметров, в режиме реального времени выявляют малейшие признаки зарождающихся отклонений — вибраций, микротрещин и других дефектов. Этот подход позволяет перейти от аварийных остановок к плановому ремонту, исключая нахождение персонала в зоне внезапного разрушения оборудования, разгерметизации трубопроводов или выброса опасных веществ. Инструмент «Черный экран» автоматически анализирует изображения с тысяч камер на заводах «СИБУР», выявляя такие невидимые человеческому глазу аномалии, как, например, изменение характера факельного пламени или параметров продукта, что служит сверхранним сигналом для предотвращения технологического сбоя.
Мобильный комплекс «МАКАР», разработанный компанией «СИБУР», с помощью компьютерного зрения автоматически контролирует численность и действия персонала на опасных производственных объектах. Система позволяет руководителю в реальном времени отслеживать наличие квалифицированных специалистов на участке и соблюдение ими всех процедур безопасности. Это является ключевым фактором для предотвращения несчастных случаев во время сложных и сжатых по времени работ.
«СИБУР» развивает направление применения VR-тренажеров для безопасной отработки действий персонала в смоделированных аварийных ситуациях — пожарах или химических выбросах. Этот метод подготовки формирует у работников устойчивые навыки правильного реагирования, что в реальной чрезвычайной ситуации позволит избежать паники и ошибочных действий, являющихся частой причиной тяжелых последствий инцидентов.
Минимизация опасности в логистике и на инфраструктурных объектах достигается за счет распространения технологий проактивного контроля на смежные области, непосредственно влияющие на безопасность персонала. «Газпромнефть-Снабжение» использует компьютерное зрение для предварительной проверки крепления негабаритных грузов, предотвращая аварии при транспортировке, которые могут привести к травмам как водителей, так и персонала на площадках.
«Газпром нефть» внедряет запатентованную систему видеоаналитики для мониторинга состояния зимних дорог («зимников»), по которым осуществляется доставка грузов на удаленные месторождения. Алгоритмы заранее выявляют дефекты ледового полотна, позволяя организовать ремонт до того, как по трассе пройдет колонна техники, тем самым предотвращая возможные аварии и катастрофы в сложных климатических условиях, которые затрудняют оказание первой помощи пострадавшим и их транспортировку в лечебные учреждения.
Пилотный проект NVI Solutions для компании «Газпром нефть» на Восточно-Мессояхском месторождении позволяет дистанционно с помощью компьютерного зрения контролировать работу автономных кустовых площадок. Это сокращает необходимость рискованных выездов персонала для инспекции в неблагоприятных климатических условиях, минимизируя их потенциальное воздействие на возникновение внештатной ситуации.
Дистанционный мониторинг и безопасное обучение как профилактические меры являются важнейшими инструментами обеспечения безопасности работников.
Таким образом, лидеры отрасли — «СИБУР», «Газпром нефть» и их предприятия — формируют целостную экосистему превентивной безопасности. Компьютерное зрение здесь работает не как система наказания, а как инструмент раннего предупреждения, создающий цифровой «буфер» между работником и потенциальной угрозой. От контроля за соблюдением элементарных правил до прогнозирования сложных техногенных аварий — технологии обеспечивают многоуровневую защиту, фундаментально меняя культуру производства: безопасность перестает быть набором запретов и становится интеллектуальной, встроенной в каждый процесс нормой, нацеленной на сохранение жизни и здоровья работников.
На железнодорожном транспорте, где риски для жизни и здоровья персонала особенно высоки, активно внедряются системы, направленные на предотвращение травматизма. Бортовая система технического зрения (БСТЗ), разработанная АО «НИИАС», применяется для обеспечения безопасности машинистов и путевых рабочих. Она распознает людей и другие препятствия на путях в любых погодных условиях. При обнаружении угрозы система не только предупреждает машиниста, но и может автономно затормозить локомотив, предотвращая наезд и потенциальные человеческие жертвы. Эта система адаптирована для нужд ОАО «РЖД», например, используется для электропоездов «Ласточка», а также может применяться на промышленных предприятиях. Она является электронным помощником, который компенсирует человеческий фактор и усталость.
Для защиты путевых рабочих и повышения безопасности на инфраструктурных объектах ОАО «РЖД» используется комплекс компьютерного зрения, разработанный в АО «НИИАС», который осуществляет контроль занятости сортировочных путей (КЗСП). Он отслеживает движение вагонов, предотвращая нештатные ситуации, которые могут привести к возникновению тяжелых несчастных случаев на станциях. Проект «Интеллектуальная система безопасности на основе технического зрения», реализованный компанией «ТрансТелеКом» по заказу ОАО «РЖД», нацелен на профилактику травматизма: система детектирует нарушения требований охраны труда работниками при роспуске вагонов на сортировочной горке и оперативно оповещает о них.
ОАО «РЖД» инициирует проведение проектов, напрямую влияющих на обеспечение профессиональной безопасности, сохранение жизни и здоровья работников. Например, математическая модель распознавания СИЗ контролирует ношение касок, спецодежды и других средств защиты. Если система фиксирует нарушение, она может заблокировать рабочее место или подать звуковое предупреждение, немедленно пресекая опасное поведение работников и предотвращая возможные травмы.
Для заблаговременной подготовки персонала к работе в опасных условиях и отработки правильных действий без риска для жизни ОАО «РЖД» внедряет тренажеры виртуальной реальности. Например, VR-тренажер для электромонтеров контактной сети позволяет безопасно отработать навыки монтажа заземляющих штанг. Системы дополненной реальности, используемые при техническом обслуживании, проецируют инструкции непосредственно на оборудование, снижая вероятность ошибок, которые могут привести к авариям и несчастным случаям.
При осуществлении грузоперевозок морским или речным транспортом технологии компьютерного зрения и нейронные сети, применяемые для обнаружения дефектов корпуса корабля, косвенно способствуют безопасности экипажа судна, минимизируя риск аварий из-за возникновения технических неисправностей, что сохраняет жизнь и здоровье моряков.
На складских и производственных территориях, где работники взаимодействуют с движущейся техникой, компьютерное зрение служит инструментом для предотвращения травм. Компания BPA Technologies внедряет системы видеоаналитики, которые отслеживают использование работниками СИЗ. Например, система мгновенно оповещает руководителя, если работник заходит в опасную зону без каски, позволяя оперативно отреагировать и предотвратить инцидент. Для защиты от столкновений с техникой алгоритмы в реальном времени анализируют траектории движения погрузчиков и работников, прогнозируя их опасное сближение и подавая предупреждающие сигналы. Это особенно важно для компенсации «слепых зон» водителей транспортных средств. Аналогично компания NeuroCore внедрила на одном из заводов систему, которая автоматически управляет светофорами на внутренних перекрестках, разводя движущуюся технику и персонал, что системно снижает риск наездов и травматизма.
Важным аспектом сохранения здоровья работников является профилактика травм, связанных с неправильной эргономикой. Внедрение технологий компьютерного зрения на логистических комплексах позволяет объективно оценивать и корректировать эргономику рабочих процессов, напрямую влияя на сохранение здоровья работников и снижение производственного травматизма. В отличие от традиционных методов оценки, эти системы обеспечивают непрерывный мониторинг и анализ в реальном времени.
Например, на складах, где работники заняты ручной сортировкой, подъемом и перемещением грузов, камеры совместно с алгоритмами машинного зрения проводят анализ позы тела. Система выявляет потенциально опасные ситуации, например, подъем груза рывком за счет мышц спины вместо ног, длительное пребывание в нефизиологичной позе или выполнение однообразных движений с высокой частотой. При обнаружении риска система может подать мгновенное звуковое или световое предупреждение работнику, способствуя формированию правильного моторного навыка непосредственно в процессе работы.
Накопленные данные позволяют перейти от разовых оценок к масштабному анализу. Руководство получает объективные данные о том, в каких именно зонах склада чаще всего происходят нарушения эргономических норм, а также какие операции наиболее травмоопасны. Эта информация становится основой для адресных организационных изменений. Например, выявление участка, где работники вынуждены постоянно совершать повороты с грузом, может стать поводом для перепланировки расположения стеллажей или внедрения поворотных площадок. Данные о высокой нагрузке на определенную группу работников выявляют необходимость дополнительного обучения, ротации персонала или закупки вспомогательного оборудования: подъемных столов, тележек или экзоскелетов.
Компьютерное зрение трансформирует эргономику из области экспертных оценок в точную и основанную на данных науку. Это позволяет проактивно управлять рисками, предотвращая не только травмирование, но и развитие профессиональных заболеваний опорно-двигательного аппарата, что напрямую соответствует цели сохранения жизни и здоровья работников.
Текст:
Игорь Волошин.
