AI 神经网络提升工业安全

工作场所安全是必须遵守的业务、财务和道德要求。但工业事故是令人痛心的普遍现象。不幸的是，许多工厂经理对生产效率问题投入过多精力，因而缺乏对安全技术的关注。

幸运的是，AI 神经网络和计算机视觉等新兴技术将允许工业安全解决方案在不影响生产的情况下为工人提供保护。“它颠覆了行业游戏规则，因为管理层不再需要在安全性和盈利之间做选择题，” 专注于应用 AI 神经网络提升工业安全的 Xesol Innovation 公司首席执行官 Jose Nogueira 指出。“事实上，基于 AI 的安全解决方案一旦获得采纳，即可提供重要的 IIoT 收益。”

在维持工作效率的同时可保护人员与机器

AI 神经网络和计算机视觉一个很好的应用案例是用于改善叉车的工业安全系统。

叉车是不可或缺的工业车辆，但它们也会带来严重的安全问题。常见的危险是撞到人员和静止物体，造成设备损坏、人员受伤，甚至是死亡。仅美国本身在 2020 年就已发生 7000 多起涉及叉车的严重事故。

基于射频识别 (RFID)、雷达和标准摄像头的碰撞检测系统已被证明不足以完成保障工作场所安全的任务。它们也会经常发出虚假警告，影响生产效率。

Nogueira 指出，“旧式系统的主要问题是不准确，会频繁发出警报。许多新解决方案仍无法识别非直立姿势人员 — 例如，因受伤而倒下或在工作时蹲下的人员。”

Xesol 利用自身 AI 神经网络经验开发出的智能碰撞预警系统 Drivox 能够以截然不同的方式解决工业安全问题。

该解决方案使用前置和后置计算机视觉摄像头获取车辆环境的详细图像。它可实时扫描危险以及接受训练，以检测任何位置的人体形态和环境危害。检测到危险时，驾驶员会在显示屏上收到音频和视觉警报。除此以外，他们可自由工作 — 不会仅因接近任何人员或其他机器时发出的虚假报警而中断工作。

案例研究：从安全到 IIoT

精确碰撞检测系统带来的明显好处是可改善工作场所的安全性。但 Nogueira 公司发现，基于 AI 的安全系统亦可有机部署到 IIoT 应用程序，为工业终端用户、AI 专家以及为其提供服务的系统集成商 (SI) 提供显著优势。

在为一家大型制造商部署 Drivox 时，客户询问 Xesol 是否可在解决方案中添加一些额外功能：

• 数字安全检查用于确定每个车辆运行状态并自动锁定未能通过检查的车辆。
• 兼容 GDPR 的生物识别系统取代旧式磁卡用于管理机器启动。
• 深入了解每位驾驶员表现和安全习惯的洞察功能。
• 统一报告和数据可视化仪表板用于管理分布在多家合作企业的车辆。

Xesol 将这些功能整合到技术路线图，以满足终端用户的每一项需求。结果是真正的双赢局面：客户极为满意，Xesol 解决方案设计也得到重构。

AI 专家和 SIS 诉求

从本质上讲，Drivox 已从安全设备演变为全面的 IIoT 服务平台。它的功能范围广泛。Nogueira 表示：“最初是作为下一代碰撞检测系统，但目前可用于车队管理、设备检查和报告，以确保仅允许授权人员才能操作车辆，同时还可用于车队维修规划。”

对 SI 和其他 AI 专家而言，Xesol 成长过程中的教训是如何利用当今 AI 赋能的产品生态系统资源开发综合解决方案。在这一点上，公司与英特尔的合作至关重要。Nogueira 指出：

“英特尔^® OpenVINO^™ 工具套件的神经网络优化工具使英特尔成为我们的理想选择。但更重要的是，英特尔代表了一个庞大的技术生态系统，其中有成千上万的供应商、组装商和市场就绪解决方案。这为我们提供了巨大优势，可加快产品发布时间。”

工业安全的未来

解决方案同时满足工业安全和其他 IIoT 优势的重要性远远超出了可扩展性。解决方案本身也具有通用性，这意味着它们亦可在工业场景以外发现理想用例。

例如，Drivox 已获得航运行业的集装箱船订单，以及期待为挖掘机和压路机带来安全性和 IIoT 优势的土木工程企业订单。Nogueira 表示，他发现更为多元化的解决方案应用已露出端倪：“我认为机场和农业机械很快将成为新的应用场景。我们也在考虑进入自动导引车 (AGV) 与安全领域。”

更为长远的 AI 赋能 IIoT 平台可将工业安全、车队管理、物流和生产功能统一在同一个系统中。

Nogueira 表示：“IIoT 和 AI 正在帮助行业迈向真正集成的工厂环境管理解决方案。”“可以这样说，这项技术最终让‘智能工厂’的梦想接近现实。”

由 insight.tech 的副主编 Georganne Benesch 编辑。