Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Контроль безопасности

Отрасль: Энергетика и ресурсы
Подотрасль: Горнодобывающая промышленность

Потребности бизнеса​

Горнодобывающая промышленность сталкивается с рядом проблем, связанных с безопасностью:

  1. Риск аварий и травм: Высокий уровень опасности на производственных объектах.
  2. Недостаточный мониторинг: Отсутствие систематического анализа данных о состоянии оборудования и персонала.
  3. Реактивное управление: Меры безопасности часто принимаются после происшествий, а не предотвращаются.
  4. Сложность анализа больших данных: Большой объем данных с датчиков и камер требует автоматизированной обработки.

Типы бизнеса, которым подходит агент:

  • Шахты и карьеры.
  • Предприятия по добыче полезных ископаемых.
  • Компании, занимающиеся переработкой сырья.

Решение с использованием ИИ​

ИИ-агент "Контроль безопасности" решает проблемы через:

  1. Прогнозирование аварий: Анализ данных с датчиков и камер для выявления потенциальных угроз.
  2. Мониторинг состояния оборудования: Автоматическое обнаружение износа или неисправностей.
  3. Контроль соблюдения норм безопасности: Анализ поведения персонала и выявление нарушений.
  4. Генерация отчетов: Автоматическое формирование отчетов о состоянии безопасности на объекте.

Возможности использования:

  • Одиночный агент для локального объекта.
  • Мультиагентная система для распределенных объектов (например, несколько шахт).

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для прогнозирования аварий и анализа данных.
  • Компьютерное зрение: Для мониторинга оборудования и персонала через камеры.
  • NLP (обработка естественного языка): Для анализа текстовых отчетов и чатов.
  • Анализ временных рядов: Для обработки данных с датчиков.

Подход к решению​

  1. Сбор данных:

    • Данные с датчиков (температура, давление, вибрация).
    • Видеопотоки с камер наблюдения.
    • Отчеты и журналы безопасности.

  2. Анализ данных:

    • Обнаружение аномалий.
    • Прогнозирование рисков.

  3. Генерация решений:

    • Рекомендации по устранению угроз.
    • Автоматическое оповещение персонала.

Схема взаимодействия​

[Датчики и камеры] → [ИИ-агент] → [Анализ данных] → [Рекомендации и отчеты]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ процессов безопасности на объекте.
  2. Подбор решения: Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  3. Интеграция: Подключение к существующим системам мониторинга.
  4. Обучение: Настройка моделей на основе данных клиента.

Как этим пользоваться​

Интеграция агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование аварий​

Запрос:

POST /api/predict  
{
  "sensor_data": {
    "temperature": 120,
    "pressure": 85,
    "vibration": 0.8
  },
  "location": "shaft_1"
}

Ответ:

{
  "prediction": "high_risk",
  "recommendations": [
    "Reduce temperature immediately.",
    "Inspect equipment for wear."
  ]
}

Мониторинг оборудования​

Запрос:

GET /api/equipment/status  
{
  "equipment_id": "drill_123"
}

Ответ:

{
  "status": "warning",
  "details": "High vibration detected. Maintenance required."
}

Анализ данных​

Запрос:

POST /api/analyze  
{
  "data_type": "video",
  "source": "camera_1",
  "time_range": "2023-10-01T00:00:00Z/2023-10-01T23:59:59Z"
}

Ответ:

{
  "analysis": {
    "safety_violations": 5,
    "equipment_malfunctions": 2
  }
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/predict – Прогнозирование рисков.
  2. /api/equipment/status – Получение статуса оборудования.
  3. /api/analyze – Анализ данных.
  4. /api/reports – Генерация отчетов.

Примеры использования​

  1. Предотвращение аварий: Агент обнаружил повышенную вибрацию на буровой установке и рекомендовал остановить работу до проверки.
  2. Оптимизация обслуживания: Анализ данных показал, что определенное оборудование требует замены чаще, чем ожидалось.
  3. Улучшение соблюдения норм: Агент выявил нарушения техники безопасности у персонала и автоматически отправил уведомление руководителю.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение!
Контакты