Применение машинного обучения при обеспечении безопасности работ, способ обеспечения безопасности работ и система для его реализации

Изобретение относится к области предварительной обработки и анализа массива специализированных данных с применением машинного обучения для прогнозирования и предотвращения возникновения опасных ситуаций на промышленных предприятиях. Техническим результатом является повышение скорости и точности разработки и внедрения плана по предупреждению повторных инцидентов. Сущность группы изобретений заключается в применении машинного обучения для расследования инцидентов и предупреждения повторения инцидентов при обеспечении безопасности работ, при этом система обеспечения безопасности работ содержит базу данных объектов, базу данных пользователей, модуль допусков пользователей на объекты, модуль наблюдения за возникновением инцидентов, модуль расследования возникших инцидентов, который оснащен средством машинного обучения, модуль предупреждения повторения инцидентов. 3 н. и 8 з.п. ф-лы, 1 ил.

 

Группа изобретений относится к области предварительной обработки и анализа массива специализированных данных с применением машинного обучения и может быть применена для прогнозирования и предотвращения возникновения опасных ситуаций на промышленных предприятиях.

Известна система обеспечения безопасности работ, состоящая из модуля загрузки производственных данных, выполненного с возможностью ввода данных об инциденте, базы данных инцидентов, базы данных причин возникновения инцидентов, модуля сравнительного анализа базы данных инцидентов, выполненного с возможностью проведения семантического анализа баз данных инцидентов и причин возникновения инцидентов, модуля получения результатов сравнительного анализа, модуля мероприятий по устранению возникших инцидентов и экспертной группы предприятия, предпринимающей меры для предотвращения повторения возникновения инцидента [CN106600126, дата публикации: 06.12.2016 г., МПК: G06Q 10/06, G06Q 50/26].

Известен способ и система обеспечения безопасности работ, включающие создание базы данных с информацией об объектах предприятия, допуск работников на объекты предприятия, наблюдение за уровнем безопасности и возникновением инцидентов на объектах предприятия, идентификацию и классифицирование информации, полученной при наблюдении, отправку информации об инцидентах экспертной группе, анализ полученной информации об инциденте экспертной группой, расследование инцидента экспертной группой, выявление причин возникновения инцидента, разработку плана мероприятий по устранению причин инцидента, внедрение плана мероприятий по устранению причин инцидента на объекты предприятия и отслеживание выполнения плана мероприятий по устранению причин инцидента [CN106485433, дата публикации: 08.12.2016 г., МПК: G06Q 10/06].

В качестве прототипа выбран способ и система обеспечения безопасности работ, включающие создание базы данных с информацией о предприятии, формирование базы работников предприятия, наблюдение за возникновением инцидентов на предприятии посредством сбора отчетов об инцидентах, расследование инцидентов, произошедших на предприятии, и предупреждение возможности повторного возникновения инцидентов, при этом расследование инцидентов, возникших на предприятии, производится путем статистического анализа отчетов об инцидентах экспертной группой, которая разрабатывает план действий, направленный на предупреждение возможности повторного возникновения инцидентов на предприятии [CN102496087, дата публикации: 13.12.2011 г., МПК: G06Q 10/06].

Недостаток прототипа и известных технических решений заключается в низкой эффективности расследования инцидентов и предупреждения повторения инцидентов, возникших на предприятии, из-за влияния человеческого фактора, который может стать причиной ошибочных действий при проведении статистического анализа отчетов об инцидентах экспертной группой. Ошибочные действия могут быть вызваны усталостью, эмоциональной неуравновешенностью или недостаточной компетенцией отдельного сотрудника, который занимается расследованием инцидента, при этом также человеческий фактор существенно сказывается на снижении скорости обработки и увеличении времени проведения сопоставительного анализа большого неструктурированного объема данных, вследствие чего разработанный план действий, направленный на предупреждение возможности повторного возникновения инцидентов, может быть составлен неверно, что может привести к повторному возникновению инцидентов и в значительной степени снижает качество обеспечения безопасности работ.

Технической проблемой, на решение которой направлена группа изобретений, является повышение качества обеспечения безопасности работ.

Техническим результатом, на достижение которого направлена группа изобретений, является повышение эффективности расследования инцидентов и предупреждения повторения инцидентов.

Сущность группы изобретений заключается в следующем.

Применение машинного обучения для расследования инцидентов и предупреждения повторения инцидентов при обеспечении безопасности работ.

Способ обеспечения безопасности работ включает формирование допусков пользователей, наблюдение за возникновением инцидентов, расследование возникших инцидентов и предупреждение повторного возникновения инцидентов. В отличие от прототипа расследование инцидентов осуществляется с использованием машинного обучения, а предупреждение повторения инцидентов осуществляется с учетом данных, полученных при расследовании инцидентов.

Система обеспечения безопасности работ состоит из базы данных объектов, базы данных пользователей, модуля допусков пользователей на объекты, модуля наблюдения за возникновением инцидентов, модуля расследования возникших инцидентов и модуля предупреждения повторения инцидентов. В отличие от прототипа модуль расследования инцидентов оснащен средством машинного обучения.

База данных объектов содержит информацию о типах и количестве объектов, о квалификации пользователей, которые могут быть допущены на объекты и др. При этом под объектами подразумеваются цеха, участки, площадки, и т.п. База данных пользователей содержит информацию о работниках предприятия, их личные данные, квалификационные данные и др.

Формирование допусков пользователей на объекты обеспечивает возможность распределения пользователей по объектам в зависимости от их специальности, опыта, личных данных и др. Формирование допусков пользователей на объекты может быть осуществлено модулем допусков пользователей на объекты, который может быть представлен сервером системы и средствами контроля доступа на объекты, представленных контрольно-пропускными пунктами, автоматическими турникетами, средствами экстренной связи и экстренного оповещения и иными средствами, обеспечивающими возможность ограничения доступа пользователей на объекты.

Наблюдение за возникновением инцидентов обеспечивает возможность получения информации о взаимодействии пользователей, допущенных на объекты. Наблюдение за возникновением инцидентов может быть осуществлено посредством модуля наблюдения за возникновением инцидентов, который может быть представлен средствами видеоконтроля, видеозаписи и иными средствами, обеспечивающими возможность фиксирования действий пользователей и условий возникновения инцидентов.

Расследование инцидентов осуществляется с использованием машинного обучения, что обеспечивает увеличение скорости и точности расследования инцидентов. Расследование инцидентов подразумевает обработку данных об инциденте и последующее выявление причины возникновения инцидента и может быть осуществлено модулем расследования инцидентов, который может быть представлен сервером, электронными устройствами, разнесенными в пространстве и др.

Расследование инцидентов с использованием машинного обучения может включать составление базы данных инцидентов, анализ базы данных инцидентов, создание метаданных, проверку и корректировку достоверности метаданных, ввод данных инцидента и получение результатов расследования инцидента.

База данных инцидентов может содержать фото-, видео-, аудио- данные, текстовые документы и другие виды данных. База данных инцидентов может содержать описание инцидентов и причину инцидентов.

Описание инцидента может включать любую информацию об инциденте, например, время и место инцидента, количество и квалификацию участников инцидента, местонахождение участников инцидента при его возникновении, категорию опасности инцидента, категорию потерь при возникновении инцидента и др. Например, 25.05.2018 г. в 12:30 в цехе №1 произошла поломка двигателя токарного станка, при этом оператор токарного станка был на рабочем месте, никто не пострадал.

Причина инцидента может включать любую информацию о том, что могло стать источником возникновения инцидента. Причина инцидента может включать физический фактор, например, отказ двигателя токарного станка, произошедший из-за поломки блока управления, либо человеческий фактор, например, отказ двигателя токарного станка, произошедший из-за того, что оператор не проводил своевременного обслуживания токарного станка, либо организационный фактор, например, отказ двигателя токарного станка, произошедший из-за того, что никто не был назначен для обслуживания токарного станка.

Дополнительно может быть указана корневая причина инцидента, включающая любые данные о том, что могло стать первоначальным источником возникновения инцидента, например, отказ двигателя токарного станка произошел из-за брака на производственной линии процессоров, которыми снабжены блоки управления токарных станков.

Дополнительно может быть указано мероприятие по устранению причины инцидента, которое может включать любую информацию о том, какие действия были предприняты для устранения причины инцидента, например, для устранения отказа двигателя токарного станка уменьшили интервал между проводимым техобслуживанием токарного станка. Дополнительно могут быть указаны мероприятия по устранению корневой причины инцидента, например, для устранения отказа двигателя токарного станка сменили поставщика блока управления токарным станком.

Дополнительно для повышения скорости анализа базы данных, после составления базы данных может быть произведен препроцессинг базы данных, который может включать, например, удаление знаков препинания, чисел, окончаний, союзов предлогов из текстовых документов, выделение на фото необходимого фрагмента, обрезку видеофайла до момента, когда произошел инцидент и др.

Анализ базы данных инцидентов производится путем соотнесения любых данных (фото, видеозаписи, аудиозаписи, текстовые документы и др.) между собой для определения частоты упоминания данных в базе данных и определения степени влияния данных в базе данных друг на друга. Например, анализ базы данных может быть произведен путем сравнения данных описания инцидентов с данными причины инцидента и данными мероприятия по устранению причины инцидента.

Создание метаданных может быть произведено путем сопоставления данных, имеющих определенную степень влияния друг на друга между собой. При этом под метаданными подразумеваются связи между степенью влияния одних данных на изменение других данных. Таким образом, например, могут отслеживаться связи между описанием инцидента, причиной инцидента и мероприятием по устранению причины инцидента и степень влияния описания инцидента на причину инцидента и мероприятие по устранению причины инцидента.

Проверка и корректировка достоверности метаданных обеспечивает возможность отслеживания достоверности степеней влияния данных друг на друга и достоверности образованных связей между этими данными. Проверка и корректировка достоверности метаданных может быть произведена путем ввода данных инцидента и отслеживания достоверности получаемых данных в отношении введенных данных инцидента. При этом в случае, если получаемые данные отличаются от достоверных, то производится корректировка степеней влияния данных друг на друга и образованных связей между этими данными. В случае если данные отсутствуют, то производится добавление степеней влияния данных друг на друга и новых связей между данными. Например, в случае ввода данных описания инцидента могут быть определены связанные с ним причина и мероприятие по устранению причины инцидента и, в случае их несоответствия достоверным данным, может быть произведена корректировка данных и/или добавление необходимых данных.

Ввод данных инцидента подразумевает занесение данных о случившемся инциденте и обеспечивает возможность сопоставления данных инцидента с метаданными. После этого может быть определена степень влияния данных инцидента на метаданные и определены соответствующие связи из метаданных. В случае если после ввода данных соответствующие связи не обнаружены, то может быть осуществлен выбор ближайших метаданных данным инцидента. Таким образом, например, при вводе описания инцидента могут быть обнаружены одна или несколько причин инцидента и/или одно или несколько мероприятий по устранению причин инцидента.

Получение результатов расследования инцидента подразумевает выбор наиболее подходящих введенным данным инцидента связей метаданных, обеспечивающих возможность выявления причины инцидента, и мероприятия по устранению причины инцидента.

Предупреждение повторения инцидентов подразумевает определение любых действий, направленных на предотвращение обстоятельств, которые могут стать причиной возникновения аналогичных инцидентов, а также контроль эффективности предпринятых действий. Предупреждение повторения инцидентов может быть осуществлено посредством модуля предупреждения инцидентов, который может быть представлен сервером системы.

Предупреждение повторения инцидентов может включать разработку и внедрение плана действий, направленного на снижение вероятности повторения случившегося инцидента. Разработка плана может быть осуществлена индивидуально для каждого модуля системы или комплексно для всех модулей, при этом может быть определена последовательность действий внутри каждого модуля, а также последовательность действий модулей относительно друг друга. Под внедрением плана подразумевается автоматическая передача разработанного плана всем модулям системы, при этом внедрение плана может быть осуществлено одновременно во все модули системы, или в определенной последовательности в каждый модуль по отдельности. После внедрения плана может быть осуществлена индивидуальная и/или комплексная проверка эффективности предупреждения инцидентов. Индивидуальная проверка подразумевает оценку эффективности работы каждого отдельного модуля, а комплексная проверка подразумевает оценку эффективности работы нескольких модулей. При этом может быть произведена корректировка действий каждого отдельного модуля после каждого отдельного действия либо нескольких модулей после нескольких действий.

Предупреждение повторения инцидентов может быть произведено путем корректировки действий при формировании допусков пользователей. Например, могут быть учтены причины возникновения инцидента и ограничен доступ пользователей к источнику возникновения инцидента, либо пользователи, которые были причастны к возникновению инцидента, например, по причине болезни, могут лишиться допуска на объекты на время болезни, либо пользователи, которые имели отношение к мероприятиям по устранению возникшего инцидента могут быть направлены на объект, на котором, по результатам расследования, может произойти инцидент.

Предупреждение повторения инцидентов может быть произведено путем корректировки действий при наблюдении за возникновением инцидентов. Например, могут быть учтены данные о пользователях, которые были участниками инцидентов, и наблюдение может быть сконцентрировано на них, либо могут быть учтены данные об объектах, на которых происходило наибольшее количество инцидентов, и наблюдение за этими объектами может быть усилено.

Дополнительно для снижения риска возникновения инцидентов после предупреждения повторения инцидентов может быть произведено инспектирование предпринятых действий.

Группа изобретений характеризуется новым ранее неизвестным существенным признаком, заключающимся в применении машинного обучения для расследования инцидентов и предупреждения повторения инцидентов при обеспечении безопасности работ. Это позволяет исключить участие человека в процессе расследования инцидентов и исключить возможное негативное влияние человеческого фактора на процесс расследования инцидентов, тем самым повысить точность, скорость и объективность проводимого анализа данных инцидента, благодаря чему повышается точность и скорость получения результатов расследования инцидентов, а также за счет быстрого получения точных результатов расследования инцидентов, повышается скорость и точность разработки и внедрения плана по предупреждению повторения инцидентов, благодаря чему обеспечивается достижение технического результата, заключающегося в повышении эффективности расследования инцидентов и предупреждения повторения инцидентов, тем самым повышается качество обеспечения безопасности работ.

Наличие нового отличительного существенного признака свидетельствует о соответствии группы изобретений критерию патентоспособности «новизна».

Применение машинного обучения при выполнении операций, включающих обработку больших объемов входных данных известно из уровня техники и имеет большое распространение в различных отраслях промышленности. Однако применение машинного обучения для расследования инцидентов и предупреждения повторения инцидентов при обеспечении безопасности работ не известно из уровня техники. Это подтверждается тем, что из уровня техники не известна обработка большого объема любых типов входных данных об инциденте и получение нестандартных и неочевидных результатов расследования инцидента, на основании которых автоматически разрабатывается пошаговый или комплексный план мероприятий, направленный на предотвращения обстоятельств, которые могут стать причиной повторного возникновения инцидента. Также из уровня техники не известно внедрение разработанного плана мероприятий, которое производится с учетом эффективности на каждом отдельном этапе и автоматической корректировки разработанного плана мероприятий в режиме реального времени. Исходя из этого можно сделать вывод о соответствии группы изобретений критерию патентоспособности «изобретательский уровень».

Группа изобретений может быть реализована при помощи известных средств, материалов и технологий, что свидетельствует о ее соответствии критерию патентоспособности «промышленная применимость».

Группа изобретений объединена единым изобретательским замыслом, заключающимся в применении машинного обучения для расследования инцидентов и предупреждения повторения инцидентов при обеспечении безопасности работ, что позволяет сделать вывод о ее соответствии критерию «единство изобретения».

Ниже приведены примеры реализации группы изобретений, которые служат подтверждением возможности достижения технического результата, могут быть любым образом изменены и дополнены, и не могут служить ограничением объема правовой охраны, определяемого независимыми пунктами формулы.

Группа изобретений поясняется следующими схемами.

Фиг.1 – Общая схема системы обеспечения безопасности работ.

Система обеспечения безопасности работ состоит из базы 1 объектов, базы 2 работников, модуля 3 допуска работников на объекты, модуля 4 наблюдения за возникновением инцидентов на объектах, модуля 5 расследования инцидентов, возникших на объектах, и модуля 6 предупреждения повторения инцидентов.

Способ обеспечения безопасности работ реализуется следующим образом.

Модуль 3 допуска распределяет работников из базы 2 по объектам из базы 1. Работники приступают к исполнению рабочих обязанностей, а модуль 4 наблюдения за возникновением инцидентов осуществляет мониторинг и фиксирование данных возникающих инцидентов. В Модуль 5 расследования инцидентов загружена база данных инцидентов за последние 15 лет, на основании которой были созданы метаданные.

После возникновения инцидента в модуль 5 расследования инцидентов от модулей 3 и 4 поступают данные описания расследуемого инцидента, после чего производится их анализ и сопоставление с метаданными. После этого определяется и выбирается соответствующая причины возникновения инцидента и мероприятия по устранению причины инцидента.

Модуль 5 расследования инцидентов передает информацию о причине возникновения инцидента, а также о мероприятии по устранению причины инцидента в модуль 6 предупреждения инцидентов, который разрабатывает план по предупреждению повторения инцидентов и передает его модулям 3 и 4.

Пример 1.

Ответственным лицом посредством планшетного компьютера было введено описание расследуемого инцидента: «В цехе №1 произошел пожар». После этого модуль 5 определяет причину: «Неисправность проводки токарного станка» и мероприятие: «Заменить проводку токарного станка». Модуль 6 предупреждения повторения инцидентов разрабатывает план, который включает действия по замене проводки всех станков подобного типа и проверке проводки всех станков на предприятии и передает его всем модулям системы. Модуль 3 допуска определяет ремонтную бригаду из базы 2 во все цеха предприятия из базы 1 и направляет ее для проведения работ по замене проводки, а модуль 4 наблюдения отслеживает выполнение работ посредством табелей. По окончании работ модули 3 и 4 сообщают модулю 6 о завершении плана и модуль 6 в течении 3 месяцев отслеживает данные, связанные с повторением случившегося инцидента. При этом подобных инцидентов более не происходит.

Пример 2.

Камеры наблюдения зафиксировали инцидент, который был передан модулю 5 расследования инцидентов в виде изображений с места инцидента, из которых следует то, что «Работник получил травму, находясь в цехе №1». Модуль 5 определяет причину: «Работник находился не на своем рабочем месте» и мероприятия: «Провести разъяснительную беседу с работником», «Наблюдать за работником в течении 2 месяцев». Модуль 6 предупреждения повторения инцидентов разрабатывает план, который включает действия по проведению теста на профессиональную пригодность всех сотрудников, чей стаж работы менее 6 месяцев, и проверке контрольно-пропускных пунктов на предприятии, и передает его всем модулям системы. Модуль 3 допуска ограничивает доступ работников из базы 2, не прошедших тестирование, в цеха предприятия из базы 1. Модуль 4 наблюдения отслеживает прохождение тестов работниками предприятия и сообщает о результатах тестирования модулю 3 допуска, который открывает доступ работникам, успешно сдавшим тест. Модуль 4 наблюдения подготавливает отчет о нарушениях на контрольно-пропускных пунктах, и передает его модулю 3 допуска, который вводит систему штрафов за нарушения на контрольно-пропускных пунктах. Модули 3 и 4 сообщают модулю 6 о завершении плана и модуль 6 проверяет данные об инцидентах для выявления подобных инцидентов. При этом подобных инцидентов обнаружено не было и модуль 6 установил повтор выполнения этого плана каждые 12 месяцев.

Пример 3.

Ответственным лицом посредством мобильного телефона был зафиксирован инцидент, который был передан модулю 5 расследования инцидентов в виде видеофайла, из которого следует то, что «В цехе №3 рвется приводной ремень фрезерного станка». Модуль 5 определяет причину: «В цехе №3 не проводилось плановое техобслуживание фрезерных станков более 2 лет» и мероприятие «Произвести плановое техобслуживание фрезерных станков в цехе №3». Модуль 6 предупреждения повторения инцидентов разрабатывает план, который включает действия по проведению внепланового осмотра фрезерных станков всего предприятия и распределению рабочей загрузки между фрезерными станками цеха №№3 и 4 на время проведения техобслуживания фрезерных станков в цехе №3, и передает его всем модулям системы. Модуль 3 допуска определяет бригаду работников из базы 2 для проведения работ в цехах предприятия из базы 1 и распределяет операторов фрезерных станков из базы 2 по цехам №№ 3 и 4. Модуль 4 наблюдения собирает данные о выполнении плана и после выполнения плана передает их модулю 6, который проверяет данные об инцидентах для выявления подобных инцидентов. При этом подобных инцидентов обнаружено не было и модуль 6 зафиксировал успешный результат разработанного плана. По истечении 12 месяцев было произведено инспектирование объектов предприятия, в результате которого нарушений в работе оборудования обнаружено не было.

Пример 4.

По итогам месяца было выявлено то, что «В цехах №№ 1,2,3 и 4 произошло большое количество инцидентов, связанных с получением травм работниками в связи с потерей сознания», которые были переданы модулю 5 расследования инцидентов в виде текстовых документов, а также видео- и аудиофайлов. Модуль 5 определяет причину: «Температура и влажность воздуха в цехах №№ 1,2,3 и 4 превышает норму на 30%» и мероприятие «Установить в цехах №№ 1,2,3 и 4 системы кондиционирования повышенной производительности». Модуль 6 предупреждения повторения инцидентов разрабатывает план, который включает действия по ограничению допуска работников в цеха, температура воздуха внутри которых превышает 38⁰С, и сокращению времени работы сотрудников, возраст которых превышает 50 лет, в дни, когда температура воздуха превышает 25⁰С. Модуль 3 допуска определяет стороннюю бригаду работников для установки системы кондиционирования, вносит их в базу 2 и определяет их для проведения работ по установке системы кондиционирования в цехах №№ 1,2,3 и 4, а также ограничивает доступ сотрудников в соответствии с планом, разработанным модулем 6. Модуль 4 наблюдения отслеживает ситуацию в цехах №№ 1,2,3 и 4, на всех остальных объектах предприятия и передает данные, связанные со снижением возникновения подобных инцидентов на 80% модулю 6. Модуль 6 зафиксировал успешный результат, а модуль 4 наблюдения по истечении 1 месяца передал модулю 6 результаты медицинского обследования, которые показали существенное улучшение здоровья работников предприятия, а по прошествии еще 1 месяца подобных инцидентов зафиксировано не было.

Таким образом достигается технический результат, заключающийся в повышении эффективности расследования инцидентов и предупреждения повторения инцидентов, тем самым повышается качество обеспечения безопасности работ.

1. Применение машинного обучения для расследования инцидентов и предупреждения повторения инцидентов при обеспечении безопасности работ.

2. Способ предупреждения повторения инцидентов при обеспечении безопасности работ, реализуемый системой по п. 11, включающий формирование допусков пользователей, наблюдение за возникновением инцидентов, расследование возникших инцидентов и предупреждение повторного возникновения инцидентов, отличающийся тем, что расследование инцидентов осуществляется с использованием машинного обучения, а предупреждение повторения инцидентов осуществляется с учетом данных, полученных при расследовании инцидентов.

3. Способ по п.2, отличающийся тем, что расследование инцидентов с использованием машинного обучения включает составление базы данных инцидентов, анализ базы данных инцидентов, создание метаданных, проверку и корректировку достоверности метаданных, ввод данных инцидента и получение результатов расследования инцидента.

4. Способ по п.3, отличающийся тем, что после составления базы данных производят препроцессинг базы данных.

5. Способ по п.3, отличающийся тем, что анализ базы данных инцидентов производят путем соотнесения данных между собой для определения частоты упоминания данных в базе данных и определения степени влияния данных в базе данных друг на друга.

6. Способ по п.5, отличающийся тем, что создание метаданных производят путем сопоставления данных, имеющих определенную степень влияния друг на друга, между собой для отслеживания связи между степенью влияния одних данных на изменение других данных.

7. Способ по п.2, отличающийся тем, что предупреждение повторения инцидентов производится путем автоматического определения действий, направленных на снижение вероятности повторения случившегося инцидента.

8. Способ по п.7, отличающийся тем, что предупреждение повторения инцидентов производится путем автоматической передачи действий, направленных на снижение вероятности повторения случившегося инцидента.

9. Способ по п.2, отличающийся тем, что предупреждение повторения инцидентов производится путем корректировки действий при формировании допусков пользователей.

10. Способ по п.2, отличающийся тем, что предупреждение повторения инцидентов производится путем корректировки действий при наблюдении за возникновением инцидентов.

11. Система обеспечения повторения инцидентов при обеспечении безопасности работ, состоящая из базы данных объектов, базы данных пользователей объектов, модуля допусков пользователей на объекты, модуля наблюдения за возникновением инцидентов, модуля расследования возникших инцидентов и модуля предупреждения повторения инцидентов, при этом модуль наблюдения за возникновением инцидентов соединен с модулем расследования возникших инцидентов с возможностью передачи данных об инциденте, модуль наблюдения за возникновением инцидентов выполнен с возможностью формирования отчета и передачи его в модуль допуска пользователей на объекты, модуль предупреждения повторения инцидентов выполнен с возможностью разработки плана действий по предупреждению повторения инцидентов и передачи разработанного плана действий по предупреждению повторения инцидентов всем модулям системы, модуль допусков выполнен с возможностью извлечения данных об объектах из базы данных объектов и данных о пользователях из базы данных пользователей объектов, модуль предупреждения повторения инцидентов выполнен с возможностью получения данных о завершении плана действий по предупреждению повторения инцидентов от модуля допусков пользователей на объекты и модуля наблюдения за возникновением инцидентов, отличающаяся тем, что модуль расследования инцидентов оснащен средством машинного обучения.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к способам обработки данных транзакций для получения обезличенной истории покупок покупателей, совершенных с использованием электронного платежного средства, и способам установления соответствия между POS-терминалами и аппаратами контрольно-кассовой техники.

Изобретение относится к области вычислительной техники. Технический результат заключается в эффективном использовании электроэнергии.

Изобретение относится к системе и способу поиска с автоматизированным предоставлением контента товаров и/или услуг посредством сети передачи данных. Технический результат заключается в повышении точности поиска и предоставления контента товаров и/или услуг посредством атрибутов приоритета поиска контента товаров и/или услуг для аутентифицированных пользователей.

Изобретение относится к средствам поддержки доставки упакованных посылок. Технический результат заключается в расширении арсенала средств поддержки доставки.
Изобретение относится к способу и устройству автоматизированного подбора попутчиков при покупке билетов на транспорт. Технический результат заключается в автоматизации подбора попутчиков при покупке билетов на транспорт.

Изобретение относится к области обработки цифровых данных с помощью электрических устройств, в частности к методам принятия единого согласованного решения в компьютерных системах, автоматически выбирающим оптимальный режим работы для достижения заданного критерия.

Изобретение относится к области программно-целевого планирования и управления развитием сложных организационно-технических систем. Технический результат заключается в повышении эффективности управления состоянием сложной организационно-технической системы.

Изобретение относится к области информационных систем. Технический результат изобретения заключается в обеспечении фиксации больших объемов данных.

Изобретение относится к системам и способам обработки финансовой транзакции. Технический результат заключается в автоматизации обработки транзакции.

Изобретение относится к автоматизированной информационной системе управления и контроля рационализаторской деятельности. Технический результат заключается в автоматизации управления и контроля рационализаторской деятельности.

Изобретение относится к области предварительной обработки и анализа массива специализированных данных с применением машинного обучения для прогнозирования и предотвращения возникновения опасных ситуаций на промышленных предприятиях. Техническим результатом является повышение скорости и точности разработки и внедрения плана по предупреждению повторных инцидентов. Сущность группы изобретений заключается в применении машинного обучения для расследования инцидентов и предупреждения повторения инцидентов при обеспечении безопасности работ, при этом система обеспечения безопасности работ содержит базу данных объектов, базу данных пользователей, модуль допусков пользователей на объекты, модуль наблюдения за возникновением инцидентов, модуль расследования возникших инцидентов, который оснащен средством машинного обучения, модуль предупреждения повторения инцидентов. 3 н. и 8 з.п. ф-лы, 1 ил.

Наверх