Как с помощью ИИ доказать регулятору, что все 3000 инструктажей в месяц проведены правильно
Разработана система ИИ-анализа инструктажей для промышленной безопасности, обеспечивающая 100% охват проверок вместо выборочных 30%.
Задача
При 3000 инструктажах в месяц вручную проверялось лишь 900, а нарушения находили только в 90 случаях. Оставался риск пропущенных нарушений и неспособности доказать регулятору выполнение каждого пункта инструктажа.
Решение
Разработана система на основе генеративных моделей, которая автоматически анализирует все инструктажи. Используются локальные модели: WhisperX для транскрибации и диаризации, Qwen для анализа текста и проверки чек-листа. Результат структурирован в JSON с цитатами и таймкодами, что обеспечивает доказательную базу для регулятора.
Результат
Специалисты по безопасности работают только с проблемными инструктажами, система уведомляет о нарушениях в реальном времени, обеспечена полная прозрачность и локальная работа без облаков.
Похожие кейсы
Разработка собственной MES-системы в ГК «Изолятор»
Разработали и внедрили MES-систему для ГК «Изолятор» — повысили точность планирования закупок и производственных процессов
ИИ-платформа MarQus повысила эффективность сортировки мусора в 2 раза
ИИ-платформа MARQUS увеличила объём сортировки ТБО более чем в 2 раза — до 60–70 объектов в минуту с точностью детекции 95–97%
Цифровое решение для автоматизации операционной деятельности на месторождениях газа и нефти
Разработали цифровое ИТ-решение для управления инфраструктурой месторождений — скорость обработки заявок увеличилась в 8–12 раз
Zeppelin Навигатор. Мобильное приложение для продавцов спецтехники
Разработали мобильное приложение «Навигатор» для компании Zeppelin, чтобы ускорить продажи и упростить работу менеджеров
Разработка маркетплейса и мобильного приложения малоценных товаров
Запущен внутренний маркетплейс, который сократил срок закупа товаров в 4 раза