인공지능(AI)은 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하는 데 탁월합니다. 이러한 이점은 거의 모든 산업에 적용되지만 고위험 작업 환경은 대부분의 산업보다 더 큰 이점을 얻을 수 있습니다. Hazmat 대응은 이 기술의 틈새지만 유망한 사용 사례 중 하나입니다.   Hazmat 대응이란 무엇입니까?  Hazmat 대응은 위험 물질과 관련된 사고의 관리를 의미합니다. OSHA는 인정합니다  , 모두 적절한 취급, 보관 및 비상 대응 절차가 필요합니다. 이러한 재료를 사용하여 사고를 예방하는 것이 가장 좋지만, 기업은 안전 사고가 발생할 경우 이를 해결하기 위한 공식적인 계획을 가지고 있어야 합니다.   130개 이상의 화학물질  이러한 대응 계획은 일반적으로 8단계를 따릅니다.  사이트 관리  위험 식별  위험성 평가  보호용 장비  정보 관리  실행 계획 실행  오염 제거  사고 후 검토  각 단계의 모양은 사건마다 다릅니다. 모든 경우에 조직은 장비 손상을 최소화하고 주변 사람들을 보호하기 위해 각 문제를 신중하면서도 신속하게 처리해야 합니다. 이는 일반적으로 인간 전문가의 몫이지만 AI는 전체 프로세스에 필요한 개선을 제공합니다.   AI가 Hazmat 대응을 개선하는 방법  위험 물질 대응에 AI를 사용하는 것은 비교적 새로운 관행이지만 몇 가지 유망한 응용 분야가 있습니다. AI가 이 영역을 개선할 수 있는 가장 중요한 방법은 다음과 같습니다.   1. 자동화된 기록 보관  유해물질 대응에 있어 AI의 잠재력은 사고가 발생하기 전부터 시작됩니다. 정보에 입각한 청소 계획은 철저한 기록 보관을 통해서만 가능합니다. AI는 이 문서가 최신 상태이고 정확하도록 보장합니다.  EPA는 모든 시설 보관에 대한 연간 보고서를 요구합니다.  위험한 화학물질의 일종입니다. 그러나 이렇게 상세한 기록을 수동으로 유지하면 오류가 발생할 여지가 상당히 커집니다. AI는 이러한 보고서에 실수가 없고 적시에 적절한 당국에 전달되는 데 필요한 데이터 입력 및 구성을 자동화할 수 있습니다.   10,000파운드 이상  자동화된 기록 보관은 규제 보고 외에 중요합니다. AI는 저장 수준이나 조건이 변경됨에 따라 문서를 자동으로 조정할 수 있으므로 사고 발생 시 응급 구조원이 가능한 가장 최신 정보를 얻을 수 있습니다. 마찬가지로 AI는 조직 전체에서 데이터를 수집하여 더 쉽게 액세스하고 읽을 수 있는 포괄적인 기록을 제공할 수 있습니다.  2. 자동 알림  유해물질 사고가 발생하면 AI가 더 빠른 대응을 가능하게 합니다. 기계 학습 모델은 IoT(사물 인터넷) 데이터를 분석하여 누출, 유출 및 기타 위험을 실시간으로 감지할 수 있습니다. 그런 다음 보안 모니터링 솔루션이 데이터 유출 중에 수행하는 것과 동일한 방식으로 관련 이해관계자에게 경고할 수 있습니다.  AI는 실시간으로 대응할 수 있기 때문에 인력 부족으로 가용 인력이 제한되는 경우에도 비상 대응 시간을 최소화합니다. 마찬가지로 대응자 측의 AI는 실제 긴급 상황만 콜센터로 전달되도록 전화를 받을 수 있으므로 적절하게 대응할 수 있는 더 많은 시간과 리소스를 제공할 수 있습니다. 일부 시설에서는 이미 AI를 사용하여 관리하고 있습니다.  , 이러한 잠재력을 강조합니다.   통화의 36%-40%  사건을 인식하고 전달하는 데 소요되는 시간이 줄어들면 조직은 큰 피해를 입히기 전에 사건을 억제할 수 있습니다. 이러한 속도는 인력 부족이 증가함에 따라 더욱 중요해질 것입니다.  3. 위험 식별  AI는 또한 위험 물질 대응자가 물질을 더 빠르고 정확하게 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 제조업체는 주변에서 생성  매년 다양한 상황에서 다양한 자료가 어떻게 보이는지 배울 수 있는 충분한 맥락을 제공합니다. 머신 비전 또는 유사한 솔루션은 더 많은 정보에 입각한 대응을 위해 위험 물질을 실시간으로 분류할 수 있습니다.   1,800페타바이트의 데이터  인간은 눈으로 유해 물질을 식별할 수 없으므로 문서가 없는 경우 구성을 확인하기 위한 테스트가 필요할 수 있습니다. AI는 머신 비전 판독과 함께 센서 데이터를 분석하여 유사한 테스트를 수행할 수 있습니다. AI는 이러한 분석을 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있기 때문에 이러한 자동화를 통해 팀은 더 짧은 시간에 적절하게 대응할 수 있습니다.  AI가 물질을 식별하면 이를 안전하게 청소하는 방법이 명확해집니다. 최소한의 시간 내에 결정을 내리는 것이 직원의 건강, 특히 응급 구조대원의 건강을 보호하는 데 중요한 경우가 많습니다.  4. 물리적 자동화  어떤 경우에는 AI가 물리적 대응 작업을 자동화할 수도 있습니다. 유출된 화학물질을 청소하는 것은 위험한 작업입니다. 결과적으로 로봇을 사용하여 유해 물질에 가까이 다가가는 것이 합리적이며 AI는 이러한 기계를 더욱 안정적으로 만듭니다.  머신 비전과 실시간 센서 분석을 통해 로봇은 위험을 식별하고 작업자는 안전한 거리를 유지할 수 있습니다. AI 탑재 드론이 소량의 방사성 물질을 검출했습니다.  일부 시위에서는. 이와 같은 개선을 통해 대응자는 자신을 위험에 빠뜨리지 않고 상황을 처리할 수 있습니다.   수백 야드 떨어진 곳에서  로봇 기술이 발전함에 따라 AI 기반 로봇은 화학 물질 유출을 청소하고 억제할 수도 있습니다. 이러한 관행이 주류가 되면 유해 물질 사고로 인한 피해가 훨씬 줄어들 것입니다.  5. 향후 사고 예방  AI는 또한 유해 물질 대응의 마지막 단계를 개선합니다. 이미 많은 조직  비효율성을 강조하고 대안을 제시함으로써 동일한 개념을 통해 유해물질 사고 대응 계획을 지속적으로 최적화할 수 있습니다.   AI를 사용하여 공급망 간소화  시간이 지남에 따라 기업은 과거 위험 물질 사고에 대한 데이터를 축적하게 됩니다. 예측 분석 솔루션은 이러한 데이터 세트를 분석하여 빈번한 실수나 이러한 사고의 일반적인 원인과 같은 추세를 찾을 수 있습니다. 안전 관리자는 이러한 통찰력을 활용하여 향후 유사한 상황을 방지하기 위해 운영을 개선할 수 있습니다.  AI 모델이 이 주제에 대해 더 많은 데이터를 수집할수록 정확도가 높아집니다. 결과적으로 Hazmat 대응은 시간이 지남에 따라 점점 더 신뢰성이 높아질 수 있습니다.  AI는 비상 대응에 중요한 지원을 제공합니다  Hazmat 대응은 가장 매력적인 AI 애플리케이션은 아닐 수도 있지만 중요한 애플리케이션입니다. AI의 속도와 정확성은 기업이 많은 화학사고를 예방하고 발생하는 사고의 피해를 최소화할 수 있도록 보장합니다.  공급망 운영이 가속화되지만 인력 문제가 증가함에 따라 비상 대응이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI를 통한 자동화가 이상적인 해답입니다. 더 많은 조직이 이 기회를 수용함에 따라 이 기술은 산업 보건과 안전을 재편할 수 있습니다.

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Hazmat 대응에서 AI의 역할

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