전통적인 보안 방법의 한계
인적 오류에 대한 취약성 : AI를 제조 공정에 통합하면 반복적이고 중요한 작업을 자동화하여 인적 오류에 대한 민감도를 크게 줄일 수 있습니다. 인간과 달리 AI 시스템은 피로, 산만 또는 불일치가 덜되므로 제조 공정 전반에 걸쳐 정확성과 신뢰성이 향상됩니다. AI는 인간 오류의 가능성을 최소화함으로써 더 안전한 근무 조건을 촉진하고 생산 가동 중지 시간을 줄이며 전반적인 생산성을 향상시킵니다.
시간이 많이 걸리는 검사 : 제조 공정의 전통적인 수동 검사는 시간이 많이 걸리면 지연과 비 효율성이 발생할 수 있습니다. AI 기술은 검사 절차를 자동화하고 속도를 높이면 솔루션을 제공합니다. AI 기반 컴퓨터 비전 시스템은 편차, 결함 또는 이상을 위해 제품, 구성 요소 및 장치를 빠르고 정확하게 검사 할 수 있습니다. 이것은 높은 정확도를 유지하면서 검사 시간을 크게 줄입니다. 결과적으로, 제조 공정은 최적의 속도로 실행되고 생산 목표를 충족하며 검사가 오래 지속되어 잠재적 인 안전 위험을 피할 수 있습니다.
제한된 데이터 분석 기능 : AI의 통합을 통해 제조 프로세스는 대량의 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하여 제한된 데이터 분석 기능을 넘어 설 수 있습니다. AI 알고리즘은 실시간 센서 데이터, 과거 기록 및 기타 소스에서 의미있는 통찰력을 추출 할 수 있습니다. 머신 러닝을 활용하여 이러한 시스템은 패턴을 식별하고 이상을 감지하며 잠재적 인 보안 위험을 예측할 수 있습니다. 이 고급 데이터 분석 기능은 제조 공정의 안전 위험이 사전에 식별되고 완화되도록하여 제조업체는 예방 조치를 취하기 위해 작업자 안전을 보장하고 전반적인 프로세스 효율성을 향상시킬 수 있도록합니다.
보안에서 신흥 AI 기술
AI 기술은 제조에서 빠르게 성장하여 안전 조치를 강화할 수있는 기회를 제공합니다. 다음은 안전성을 향상시키는 데 사용되는 새로운 AI 기술입니다.
예측 분석 : AI 모델은 과거 데이터를 분석하여 안전 사고로 이어지는 패턴을 식별하여 예방 조치를 취할 수 있도록 할 수 있습니다.
컴퓨터 비전 : AI 기반 카메라는 무단 인력 또는 보호 장비의 부적절한 사용과 같은 안전하지 않은 상황을 시각적으로 감지하여 준수 및 사고 방지를 보장 할 수 있습니다.
NLP (Natural Language Processing) : NLP는 보안 관련 문서를 분석하여 반복되는 문제를 식별하고 보안 지침을 개선하며 구조화되지 않은 데이터에서 통찰력을 추출합니다.
센서 데이터 분석 : AI 알고리즘 사고를 방지하기 위해 안전 제한이 초과 될 때 이상을 감지하고 경보 또는 트리거 알람 또는 종료를 감지하기 위해 실시간 센서 데이터를 모니터링합니다.
프로세스 안전의 인공 지능
AI는 공정 안전에 중요한 역할을 할 수 있으며 산업 공정의 안전하고 안정적인 운영을 보장 할 수 있습니다. AI는 제조 조직이 공정을 실시간으로 모니터링하고 분석하고, 발생하기 전에 잠재적 위험을 식별하며, 해당 위험 완화에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수있게함으로써 공정 안전을 변환 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.
프로세스 안전 측면에서 AI의 주요 장점 중 하나는 프로세스를 자동으로 모니터링하고 분석하는 기능입니다. AI 알고리즘은 센서, 모니터링 시스템 및 기타 소스의 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석 할 수 있으므로 조직은 잠재적 위험을 신속하게 식별 할 수 있습니다. 이는 석유 및 가스, 화학 물질 및 기타 고위험 산업과 같은 프로세스가 복잡하고 빠르게 진행되고 역동적 인 산업에서 특히 유용합니다.
AI 구동 안전 연동 및 비상 셧다운 시스템은 인간 운영자보다 빠르게 반응 할 수 있습니다. 이 시스템은 화학 제조 및 식품 안전과 같은 고위험 환경에서 특히 유용합니다.
프로세스 안전에서 AI의 또 다른 이점은 인간이 즉시 알지 못하는 데이터에서 패턴과 관계를 식별하는 능력입니다. AI 알고리즘은 여러 소스의 데이터를 분석하고 잠재적 위험을 나타내는 상관 관계를 식별 할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 전통적인 프로세스 안전 모니터링 및 분석 관행에서 간과 될 수있는 위험을 식별 할 수 있습니다.
AI는 또한 프로세스 안전 분야의 위험 기반 의사 결정을 지원할 수 있으며, 조직은 기꺼이 수용하고자하는 위험의 유형 및 수준에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있으며 효과적인 완화 전략을 개발하고 구현할 수 있습니다.
또한 AI는 프로세스 안전의 지속적인 개선을 지원하는 데 사용될 수 있습니다. AI 알고리즘은 예를 들어 데이터 수집의 갭을 식별하거나 데이터 분석 방법에 대한 변경을 제안함으로써 프로세스 안전성을 향상시킬 수있는 영역을 식별하도록 교육 할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 프로세스 안전 관행을 지속적으로 개선하고 위험을 줄이거 나 제거하는 데 효과적이지 않습니다.
프로세스 안전을 위해 AI를 채택하는 조직은 잠재적 위험을 더 잘 식별하고 완화 할 수있어 직원, 계약자, 이해 관계자 및 대중을 보호하기 위해 프로세스가 안전하고 안정적으로 작동하도록 할 수 있습니다.
AI로 유해한 프로세스 분석을 자동화하십시오
Schneider Electric은 잠재적 공정 안전 위험을 줄이기 위해 인공 지능 (AI)을 사용한 특허를 발표했습니다. 이 혁신은 잠재적 프로세스 위험에 대한 자동 또는 반자동 분석 및 산업 공정에서 보호 메커니즘의 검증을 가능하게합니다. 그런 다음 분석 도구를 사용하여 보호 메커니즘을 프로세스에 통합하여 위험을 방지 할 수 있습니다.
더 많은 산업이 디지털 혁신을 수용하고 고품질 데이터를 생성함에 따라 일일 운영에서 AI를 구현하는 이점이 증가하고 있습니다. Ecostruxure ™ Triconex Safety Team 의이 최신 특허는 프로세스의 잠재적 위험과 보호를 식별하는 데 도움이됩니다.
그런 다음 공정 안전 관리는 산업 실시간 데이터를 사용하여 산업 위험을 예방하고 생명을 구하는 위험 및 운영 성 분석 (HAZOP) 연구를 재평가 할 수 있습니다.
"우리는 위험한 프로세스 분석을 자동화하기 위해 인공 지능의 사용을 홍보하는 최초의 회사입니다."AI는 기능적 안전을 위해 AI를 가져 오면보다 엄격하고 강력한 Hazop 연구를 만들어 이전에 가능한 시나리오 조합과 편견을 생성하는 데 도움이됩니다. "
특허는 인공 지능을 사용하여 기능 안전을 향상시키기위한 전략적 이니셔티브의 일부입니다. 다른 조건에서 위험을 시뮬레이션 한 다음 프로세스 위험 분석 도구를 사용하여 프로세스 보호 메커니즘을 생성하여 위험한 상황이 발생하는 것을 방지합니다. AI를 기능적 안전 수명주기에 통합하는 3 개의 다른 슈나이더 전기 특허가 현재 계류 중입니다. 안전 요구 사항에 대한 관심이 높아짐에 따라 인간 지능을 강화 학습 전략과 결합하여 기능 안전 분석에서 공정 산업 응용 분야의 위험한 상황을 더 잘 방지 할 수 있습니다.