傳統(tǒng)上，制造業(yè)的安全取決于人工檢查、書面協(xié)議和工人的警惕性。雖然這些方法有其優(yōu)點，但它們?nèi)菀资艿饺藶殄e誤的影響，并且通常是被動的而不是主動的。AI 技術(shù)的出現(xiàn)正在徹底改變制造業(yè)的安全措施，使其更具數(shù)據(jù)驅(qū)動性、預(yù)測性和可靠性。

　　傳統(tǒng)安全方法的局限性

　　· 易受人為錯誤影響：將 AI 集成到制造流程中可以通過自動執(zhí)行重復(fù)和關(guān)鍵任務(wù)來顯著降低對人為錯誤的敏感性。與人類不同，AI 系統(tǒng)不易疲勞、分心或不一致，從而確保在整個制造過程中提高準確性和可靠性。通過最大限度地減少人為錯誤的可能性，AI 促進了更安全的工作條件，減少了生產(chǎn)停機時間，并提高了整體生產(chǎn)力。

　　· 耗時的檢查：制造過程中的傳統(tǒng)人工檢查可能非常耗時，從而導(dǎo)致延誤和效率低下。AI 技術(shù)通過自動化和加快檢查程序來提供解決方案。AI驅(qū)動的計算機視覺系統(tǒng)可以快速準確地檢查產(chǎn)品、組件和設(shè)備是否存在偏差、缺陷或異常。這大大減少了檢查時間，同時保持了高精度。因此，制造過程可以以最佳速度運行，滿足生產(chǎn)目標(biāo)，并避免因長時間檢查而導(dǎo)致的潛在安全隱患。

　　· 有限的數(shù)據(jù)分析能力：AI 的集成使制造流程能夠通過有效管理和分析大量數(shù)據(jù)來超越有限的數(shù)據(jù)分析能力。AI 算法可以從實時傳感器數(shù)據(jù)、歷史記錄和其他來源中提取有意義的見解。通過利用機器學(xué)習(xí)，這些系統(tǒng)可以識別模式、檢測異常并預(yù)測潛在的安全風(fēng)險。這種先進的數(shù)據(jù)分析功能可確保主動識別和減輕制造過程中的安全隱患，使制造商能夠采取預(yù)防措施，確保工人安全，并提高整體流程效率。

　　安全領(lǐng)域的新興 AI 技術(shù)

　　AI 技術(shù)在制造業(yè)中迅速發(fā)展，為加強安全措施提供了機會。以下是一些用于提高安全性的新興 AI 技術(shù)：

　　· 預(yù)測分析：AI 模型可以分析歷史數(shù)據(jù)以識別導(dǎo)致安全事故的模式，從而采取主動措施來防止事故。

　　· 計算機視覺：AI 驅(qū)動的攝像頭可以直觀地檢測不安全的情況，例如未經(jīng)授權(quán)的人員或不正確使用防護設(shè)備，確保合規(guī)性并防止事故。

　　· 自然語言處理 (NLP)：NLP 分析與安全相關(guān)的文檔，識別反復(fù)出現(xiàn)的問題，改進安全準則，并從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取見解。

　　· 傳感器數(shù)據(jù)分析：AI 算法監(jiān)控實時傳感器數(shù)據(jù)，檢測異常并在超過安全限制時觸發(fā)警報或關(guān)閉，以防止事故發(fā)生。

　　過程安全中的人工智能

　　AI可以在過程安全方面發(fā)揮重要作用，幫助確保工業(yè)過程的安全可靠運行。AI 使制造企業(yè)能夠?qū)崟r監(jiān)控和分析流程，在潛在危險發(fā)生之前識別潛在危險，并就減輕這些危險做出明智的決策，從而有可能改變過程安全。

　　AI 在過程安全方面的主要優(yōu)勢之一是它能夠自動監(jiān)控和分析過程。AI 算法可以實時分析來自傳感器、監(jiān)控系統(tǒng)和其他來源的大量數(shù)據(jù)，使組織能夠快速識別潛在危險。這在過程復(fù)雜、快節(jié)奏和動態(tài)的行業(yè)中特別有用，例如石油和天然氣、化工和其他高危行業(yè)。

　　AI 驅(qū)動的安全聯(lián)鎖和緊急停機系統(tǒng)可以比人類作員更快地做出反應(yīng)。這些系統(tǒng)在化學(xué)制造和食品安全等高風(fēng)險環(huán)境中特別有用。

　　AI 在過程安全方面的另一個好處是能夠識別數(shù)據(jù)中人類可能無法立即察覺的模式和關(guān)系。AI 算法可以分析來自多個來源的數(shù)據(jù)并識別可能表明潛在危險的相關(guān)性。這使組織能夠識別在傳統(tǒng)過程安全監(jiān)控和分析實踐中可能被忽視的危險。

　　AI 還可以支持過程安全中基于風(fēng)險的決策，使組織能夠就他們愿意接受的風(fēng)險類型和級別做出明智的決策，并制定和實施有效的緩解策略。

　　此外，AI 還可用于支持過程安全性的持續(xù)改進。可以訓(xùn)練 AI算法來識別可以提高過程安全性的領(lǐng)域，例如通過識別數(shù)據(jù)收集中的差距或建議更改數(shù)據(jù)分析方式。這有助于組織不斷改進其過程安全實踐，并確保它們能夠有效地減少或消除危害。

　　采用 AI 實現(xiàn)過程安全的組織將能夠更好地識別和減輕潛在危害，使他們能夠幫助確保其過程安全可靠地運行，以保護其員工、承包商、利益相關(guān)者和公眾。

　　利用AI實現(xiàn)危險過程分析自動化

　　施耐德電氣日前宣布了其利用人工智能(AI)幫助降低潛在過程安全危害的專利。這項創(chuàng)新可自動或半自動分析潛在的過程危害，并驗證工業(yè)過程中的保護機制。然后就可以利用分析工具，通過在流程中采用保護機制來預(yù)防危險。

　　隨著越來越多的行業(yè)接受數(shù)字化轉(zhuǎn)型并生成高質(zhì)量數(shù)據(jù)，在日常運營中實施 AI 的優(yōu)勢也在增加。EcoStruxure? Triconex 安全團隊的這項最新專利有助于識別過程中的潛在危險和保障措施。

　　然后，工藝安全管理可以利用工業(yè)實時數(shù)據(jù)重新驗證危害與可操作性分析(HAZOP)研究，以防止工業(yè)危害并挽救生命。

　　“我們是第一個推動利用人工智能實現(xiàn)危險過程分析自動化的公司，”施耐德電氣產(chǎn)品管理高級總監(jiān) Chris Stogner 表示，“將 AI 引入功能安全領(lǐng)域，有助于創(chuàng)建更嚴密、更穩(wěn)健的HAZOP 研究，生成更多的情景組合和偏差，這在以前是不可能實現(xiàn)的。”

　　這項專利是利用人工智能加強功能安全的戰(zhàn)略舉措的一部分。通過模擬不同條件下的危險，然后嘗試使用過程危險分析工具生成過程保護機制，以防止危險情況的發(fā)生。施耐德電氣將AI融入功能安全生命周期的其他三項專利目前正在申請中。隨著人們對安全性需求越來越關(guān)注，在功能安全分析中將人類智慧與強化學(xué)習(xí)的戰(zhàn)略實施相結(jié)合，有助于更好地防止過程工業(yè)應(yīng)用中出現(xiàn)危險情況。