Bezpieczeństwo i higiena pracy (BHP) stale ewoluują, ponieważ nowe technologie zmieniają sposób, w jaki przedsiębiorstwa śledzą, mierzą i reagują na zagrożenia w miejscu pracy. Historycznie organizacje polegały na wskaźnikach reaktywnych — takich jak zarejestrowane wypadki — aby ocenić poziom bezpieczeństwa. Choć te dane wciąż pozostają ważnym elementem analizy wynikowej, nie zapobiegają one zdarzeniom, zanim się one wydarzą. Dobra wiadomość? Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, w szczególności technologie wizyjne, rewolucjonizują sposób definiowania, mierzenia i interpretowania kluczowych wskaźników efektywności (KPI). Dzięki wyjściu poza dane historyczne, branże mogą wykorzystać informacje w czasie rzeczywistym, aby obniżać wskaźniki incydentów, spełniać rygorystyczne wymogi prawne (np. OSHA lub ISO 45001) i rozwijać kulturę bezpieczeństwa opartą na przewidywaniu zagrożeń.
W tej obszernej analizie przyjrzymy się ograniczeniom tradycyjnych wskaźników BHP, pokażemy, jak komputerowe systemy wizyjne zmieniają je w miary proaktywne, oraz zbadamy zastosowania w różnych sektorach. Niezależnie od tego, czy jesteś menedżerem ds. BHP, kierownikiem obiektu, czy też pracujesz w zespole bezpieczeństwa, odkryjesz, jak analityka bezpieczeństwa oparta na sztucznej inteligencji może zoptymalizować zarządzanie ryzykiem i zgodność z przepisami — przy jednoczesnym podniesieniu poziomu bezpieczeństwa w organizacji na zupełnie nowy poziom.
Wskaźniki BHP stanowią fundament efektywnych strategii zarządzania ryzykiem. Te mierzalne wartości śledzą postępy w osiąganiu określonych celów i zazwyczaj są porównywane z takimi zmiennymi, jak:
Standaryzacja wskaźników KPI pozwala firmom porównywać wyniki w zakresie bezpieczeństwa pomiędzy różnymi jednostkami biznesowymi, a nawet w różnych organizacjach na przestrzeni czasu. Przykładem mogą być wskaźniki takie jak Total Recordable Incident Rate (TRIR) czy Lost Time Injury Rate (LTIR), służące za punkt odniesienia dla częstotliwości wypadków czy urazów. Niestety, te wskaźniki reaktywne wchodzą w grę zwykle dopiero po wystąpieniu incydentu.
Według wielu specjalistów ds. bezpieczeństwa najczęściej mierzonym wskaźnikiem bezpieczeństwa pozostają zarejestrowane wypadki i urazy. Choć ich gromadzenie jest stosunkowo proste, te dane pokazują problem dopiero wtedy, gdy już dojdzie do zdarzenia. Takie podejście reaktywne może prowadzić do skupienia się wyłącznie na „obniżaniu liczb”, zamiast na analizie przyczyn źródłowych. Natomiast wskaźniki proaktywne — mierzące kluczowe zachowania i potencjalne zagrożenia, zanim staną się realnymi incydentami — oferują perspektywę prawdziwej prewencji.
Nowoczesne technologie oparte na sztucznej inteligencji, takie jak platforma komputerowego rozpoznawania obrazu Surveily, dodają nowy wymiar do pomiaru KPI, m.in. poprzez:
Przejście na wskaźniki proaktywne zmniejsza ryzyko zgadywania i wzmacnia zaangażowanie w inicjatywy na rzecz bezpieczeństwa.
Z niedawnego badania wynika, że drugim najczęściej stosowanym wskaźnikiem BHP jest wynik audytów i inspekcji. Choć kluczowe, procesy te są często pracochłonne i sporadyczne — przeprowadzane raz lub dwa razy w roku. Problemem bywa fakt, że formalna inspekcja może nie uwzględniać bieżących, codziennych zagrożeń, co prowadzi do niespodziewanych odkryć między kolejnymi cyklami audytu.
Systemy komputerowej wizji oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają wprowadzanie codziennych, zautomatyzowanych „mikroinspekcji”:
Taka perspektywa w czasie rzeczywistym wykracza poza standardowe „odhaczanie” list kontrolnych. Zamiast czekać na coroczną inspekcję, aby odkryć poważny problem, zespoły ds. bezpieczeństwa mogą działać natychmiast po wykryciu anomalii przez system.
Ponieważ audyty mają wpływ na zgodność z przepisami takimi jak OSHA, ISO 45001 czy innymi krajowymi regulacjami BHP, zautomatyzowane raporty AI usprawniają sposób dokumentowania zgodności. Dane są:
Dzięki wprowadzeniu narzędzi wspieranych przez sztuczną inteligencję organizacja może osiągnąć silną synergię między corocznymi lub półrocznymi audytami a codziennym nadzorem nad bezpieczeństwem.
Tradycyjne raportowanie near missów opiera się na indywidualnej czujności. Pracownicy muszą zauważyć i udokumentować potencjalne zagrożenia — co często prowadzi do zaniżonej liczby zgłoszeń. Na przykład powtarzające się zdarzenia potencjalnie wypadkowe w tym samym obszarze mogą pozostać niezauważone, jeśli pracownicy się do nich przyzwyczają albo celowo nie zgłaszają.
Komputerowa wizja zmienia raportowanie near missów, oferując:
Dzięki temu near missy przestają być „prawie wypadkami”, a stają się kluczowymi wskaźnikami wyprzedzającymi (leading indicators), które ukierunkowują interwencje i szkolenia.
Nawet najlepiej opracowane Procedury Bezpiecznej Pracy (SOP) nie przyniosą efektu, jeśli pracownicy nie będą się do nich stosować. Tradycyjny nadzór może opierać się na wyrywkowych kontrolach przeprowadzanych przez przełożonych, które niekiedy nie wychwytują nieregularnych lub zdarzających się poza godzinami pracy naruszeń.
Komputerowa wizja może:
Te wskaźniki wyprzedzające zapewniają bardziej przejrzysty obraz przestrzegania procedur, zanim dojdzie do wypadku. Dzięki skupieniu się na konsekwentnym przestrzeganiu zasad organizacja naturalnie zmniejsza ryzyko przyszłych incydentów.
Wiele organizacji traktuje udział w szkoleniach jako kluczowy wskaźnik KPI. Chociaż jest to istotne, sama frekwencja nie mówi, jak dobrze omawiane treści są stosowane w praktyce. Przykładowo, pracownik może uczestniczyć w kursie dotyczącym bezpiecznej obsługi wózka widłowego, ale w dalszym ciągu poruszać się nim z nadmierną prędkością.
Dzięki systemom opartym na sztucznej inteligencji:
Możliwość pomiaru „rzeczywistej zmiany w zachowaniu” zamiast „samej frekwencji na szkoleniu” prowadzi do bardziej ukierunkowanych i skutecznych strategii szkoleniowych.
Niektóre sektory są z natury bardziej narażone na wypadki ze względu na charakter prowadzonej działalności. Na przykład według Australijskiego Urzędu Statystycznego w 2020 roku w rolnictwie, leśnictwie i rybołówstwie zanotowano 5 760 urazów na 100 000 pracowników, a wysokie wskaźniki zdarzeń odnotowano też w budownictwie czy przemyśle wytwórczym. Technologia komputerowego rozpoznawania obrazu — szczególnie monitorowanie w czasie rzeczywistym — może znacząco zmniejszyć te ryzyka.
Każda branża może dostosować kluczowe wskaźniki wyprzedzające do swoich typowych zagrożeń. Integracja ze sztuczną inteligencją automatyzuje gromadzenie danych i zapewnia nadzór w czasie rzeczywistym, efektywnie niwelując lukę między istniejącymi protokołami bezpieczeństwa a praktyką dnia codziennego.
Tradycyjne wskaźniki BHP — takie jak zarejestrowane wypadki czy roczne wyniki audytów — stanowią cenny punkt odniesienia, ale często dostarczają informacji dopiero po fakcie. Z kolei rozwiązania wizyjne oparte na sztucznej inteligencji wnoszą do analizy wskaźniki proaktywne, wykrywając zagrożenia i niebezpieczne zachowania w czasie rzeczywistym. Tego rodzaju podejście znacząco zmniejsza liczbę incydentów i sprawia, że normy zgodności nie pozostają jedynie teorią, ale są stale utrzymywane w praktyce.
Wdrożenie opartej na sztucznej inteligencji wizji komputerowej nie tylko unowocześnia Twoje wskaźniki KPI, ale też fundamentalnie zmienia podejście do bezpieczeństwa w miejscu pracy. Zamiast reagować na incydenty, organizacje mogą prognozować i łagodzić ryzyko z wyprzedzeniem. Ta zmiana z podejścia reaktywnego na proaktywne kształtuje kulturę zapobiegania, wzmacnia zgodność z przepisami i ostatecznie chroni zarówno pracowników, jak i wyniki finansowe firmy.
