알림 목록

Район анализа:  столичный город Ульсан.

Основные районы:  Национальный промышленный комплекс Мипо-Онсан, Намгу, Донг-гу, Бук-гу, Ульджу-гун.

Повестка дня: Уровни прогнозирования, распространения и защиты данных в области труда, безопасности и охраны здоровья.

Тип «золотого времени»: риск блокировки данных после аварии.

Дата обращения: 28.08.2026

Версия: Regional AX Golden Time Intelligence v3.2
 

В 2025 году число несчастных случаев со смертельным исходом, подлежащих расследованию по всей стране, составило 605, что на 16 больше, чем в предыдущем году, при этом 158 смертельных случаев произошли в производственном секторе. Хотя число смертельных случаев в производственном секторе уменьшилось на 17, число несчастных случаев увеличилось на 4, что указывает на то, что масштабы смертей и частота их возникновения развивались в разных направлениях. Общедоступные данные, связывающие риски по отраслям, размеру компаний, генеральным подрядчикам/субподрядчикам и технологическим процессам в Ульсане в режиме реального времени, отсутствуют. Если безопасность будет оцениваться исключительно на основе общего числа смертельных случаев за период 2026–2028 годов, признаки возрастающих рисков в производственном процессе будут выявлены только после того, как произойдет несчастный случай.  Отправной точкой проекта Industrial Safety AX является не оцифровка статистики несчастных случаев, а доступность данных до их возникновения.

Ульсан получил государственное финансирование в размере 6,6 млрд вон на проект реагирования на аномальную жару с использованием ИИ и больших данных к 2026 году и создал интегрированный центр управления для интеллектуальных экологически чистых промышленных комплексов. Хотя управление безопасностью перешло от патрулирования и отчетности к системе, основанной на датчиках, пространственной информации и прогнозных данных, масштабы интеграции, включающие воздействие на работников, риски производственных процессов и информацию о состоянии здоровья на промышленных объектах, не были раскрыты. Если ИИ для городских катастроф и данные о безопасности на рабочем месте останутся разделенными в течение следующих двух-трех лет, он не сможет прогнозировать сложные риски, связанные с аномальной жарой, химическими веществами, тяжелыми предметами и замкнутыми пространствами. Хотя  ИИ для обеспечения безопасности в Ульсане уже перешел в стадию городской среды, он еще не достиг стадии интеграции на рабочем месте.

В 2025 году на предприятия с численностью персонала менее 50 человек пришлось 351 случай со смертельным исходом, или примерно 58% от общего числа, в то время как на предприятиях с численностью персонала менее 5 человек было зафиксировано 174 смертельных случая, что на 14,5% больше, чем в предыдущем году. Хотя структура такова, что риски промышленной безопасности сосредоточены на небольших предприятиях — где управленческий персонал и инвестиции в производственные мощности ниже, — чем на крупных предприятиях, уровень внедрения оборудования для обеспечения безопасности с использованием ИИ в зависимости от размера компании среди субподрядчиков в Ульсане еще не подтвержден. Если распространение интеллектуальной безопасности, ориентированной на крупные корпорации, продолжится с 2026 по 2028 год, риски сместятся в нижнюю часть цепочки поставок, а не будут устранены.  Самый большой пробел в промышленной безопасности AX заключается не в уровне технологий, а в неравномерности доступа в зависимости от размера компании.

Корейское агентство по охране труда и технике безопасности (KOSHA) предоставляет интеллектуальное оборудование для обеспечения безопасности, включая системы распознавания видео с использованием искусственного интеллекта, интеллектуальные системы предотвращения столкновений кранов, предупреждения о приближении погрузчиков и обнаружение обрушения и смещения. Хотя технологии безопасности сместились от защитного снаряжения и знаков к обнаружению в реальном времени, предупреждениям и автоматической остановке, количество установленных устройств на рабочих местах в Ульсане, показатели ложных срабатываний, показатели снижения аварийности и показатели непрерывной работы оборудования не разглашаются. Если количество установок увеличится в течение двух-трех лет без подтвержденного снижения рисков, оборудование останется лишь документом о закупке, а не показателем эффективности обеспечения безопасности.  Интеллектуальные технологии безопасности коммерциализированы, но их эффективность на практике в Ульсане остается неподтвержденной.

Традиционная система управления безопасностью ретроспективно агрегировала данные об авариях, инцидентах, близких к аварии, контрольных списках и результатах медицинских осмотров. В то время как система безопасности на основе искусственного интеллекта (ИИ) структурирована таким образом, чтобы в режиме реального времени объединять информацию о местоположении работника, вибрации оборудования, концентрации газа, температуре, последовательности работ и прошлых авариях, стандарты данных и масштабы совместного анализа для промышленного комплекса Ульсана остаются неподтвержденными. Если данные за 2026–2028 годы будут ограничены оборудованием отдельных компаний, аналогичные типы аварий будут повторяться на других рабочих местах.  В промышленной безопасности единица конкуренции сместилась с отдельного оборудования на скорость обучения оценке рисков всей цепочки поставок.

В отличие от несчастных случаев, проблемы с профессиональным здоровьем проявляются в виде заболеваний после длительного накопления последствий воздействия шума, пыли, опасных химических веществ, повторяющихся движений и сменной работы. Хотя данные о медицинских осмотрах и зарегистрированных производственных авариях существуют, региональные данные, связывающие ежедневное воздействие с индивидуальными долгосрочными изменениями состояния здоровья, не разглашаются. Если в течение следующих двух-трех лет произойдет реструктуризация бизнеса и мобильность рабочей силы, история воздействия будет распределена по нескольким рабочим местам, что затруднит отслеживание причинно-следственных связей.  Пробел в системе оценки профессионального здоровья заключается не в диагностических технологиях, а в истории воздействия, которая сохраняется после перемещения работников между рабочими местами.

Серьезные случаи несчастных случаев в судостроительной отрасли, зафиксированные Корейским агентством по охране труда и технике безопасности, свидетельствуют о накоплении повторяющихся рисков, таких как строительные леса, тяжелые грузы, обрыв канатов, падения и столкновения. Поскольку судостроительное производство включает в себя блокировку, сварку, покраску и сборку, а также многоэтапную совместную работу, риски возникают на границах производственных процессов; однако до сих пор не существует системы публичного раскрытия информации, объединяющей данные о местоположении, разрешениях на работу и состоянии оборудования генеральных подрядчиков и субподрядчиков. По мере увеличения объемов заказов и привлечения иностранной рабочей силы в течение двух-трех лет, информационные пробелы между рабочими сменами повышают вероятность несчастных случаев.  Проблема безопасности в судостроении заключается не в недостатке знаний о типах рисков, а в неспособности контролировать одновременные операции в режиме реального времени.

Корейское агентство по охране труда и технике безопасности проанализировало воздействие опасных факторов и риски развития профессиональных онкологических заболеваний среди сварщиков, маляров и производственных рабочих в судостроительной отрасли. Хотя оценка рисков расширилась и теперь включает не только несчастные случаи, но и долгосрочные заболевания, в открытом доступе нет когортных данных, связывающих совокупное воздействие вредных факторов в зависимости от профессиональной деятельности у работников судостроительной отрасли Ульсана с состоянием их здоровья после выхода на пенсию. Даже если автоматизация труда будет продолжаться до 2028 года, заболевания среди тех, кто подвергался воздействию вредных факторов в прошлом, проявятся позже.  Судостроение AX не сможет немедленно устранить последствия воздействия вредных факторов для здоровья, даже если это снизит количество текущих несчастных случаев.

Нефтехимические комплексы работают с легковоспламеняющимися и токсичными веществами, оборудованием высокого давления и высокой температуры, а также непрерывными технологическими процессами. Хотя риски возникают из-за сочетания износа оборудования, отклонений в технологических процессах и графиков технического обслуживания, а не из-за поведения отдельного работника, уровень обмена данными о рисках, связанных с трубопроводами и коммуникациями, между компаниями не раскрывается. Если циклы технического обслуживания и состав рабочей силы изменятся из-за сокращения производства и реорганизации предприятий в период с 2026 по 2028 год, прогностическая способность моделей, обученных на данных о нормальной эксплуатации, может снизиться.  Риск для Petrochemical Safety AX заключается не только в отсутствии модели, но и в том, что сама среда обучения меняется из-за реструктуризации.

Хотя контроль за воздействием химических веществ осуществляется посредством измерений параметров окружающей среды на рабочем месте и специальных медицинских осмотров, колебания концентрации между циклами измерений и суммарное воздействие на работников субподрядных организаций фиксируются лишь в ограниченной степени. Связывание данных с датчиков технологических процессов с данными о состоянии здоровья повышает точность прогнозирования, но создает пробелы в отношении личной информации, дискриминации при приеме на работу и прав собственности на данные. Если анализ будет расширен без соблюдения прав на данные в течение двух-трех лет, существует высокий риск того, что прогнозы состояния здоровья будут использоваться для отбора работников, а не для улучшения условий труда. Технология  Occupational Health AX технически осуществима, но она не считается защищенной технологией без соблюдения прав на данные о труде.

На автомобильных заводах роботы, конвейеры, прессы, погрузчики и рабочие работают в одном и том же производственном пространстве. Хотя интеллектуальное оборудование обеспечения безопасности в режиме реального времени обнаруживает риски приближения, столкновения и защемления, неясно, подключено ли оборудование поставщиков и логистических компаний к той же системе. Если в течение следующих двух-трех лет будет усовершенствована только внутренняя часть завода по производству готовых автомобилей, риски сместятся на зоны погрузки/разгрузки деталей, аутсорсингового обслуживания и логистики.  Уровень полноты автомобильной системы безопасности (AX) ниже на границах цепочки поставок, чем внутри завода.

Расширение электрификации и производства аккумуляторов добавляет риски, связанные с высоким напряжением, тепловым разгоном, химическими веществами и техническим обслуживанием. Хотя структура промышленности смещается от механических рисков, связанных с двигателями внутреннего сгорания, к сложным рискам, включающим электричество, химические вещества и программное обеспечение, не раскрывается, насколько система классификации аварий и инцидентов на площадке в Ульсане отражает этот сдвиг. Изучение только прошлых типов аварий до 2028 года не позволит прогнозировать редкие, но высокорисковые аварии в новых процессах.  Система Future Vehicle Safety AX устойчива к историческим рискам при наличии большого объема данных, но уязвима к новым рискам при ограниченном объеме данных.

В Ульсане запущен проект по сбору и прогнозированию локальных волн жары с использованием искусственного интеллекта и больших данных. Хотя потенциал для разделения информации о волнах жары на основе средних городских температур и микроклиматов, специфичных для конкретных рабочих мест, возрос, степень ее связи с интенсивностью работы работников, средствами защиты, временем смен и сопутствующими заболеваниями остается неподтвержденной. Если климатические риски возрастают в течение двух-трех лет, различия в ущербе здоровью в зависимости от различных процессов увеличиваются даже при одинаковой температуре.  Проект Heatwave AX в Ульсане в настоящее время находится на этапе прогнозирования воздействия на окружающую среду, а не на этапе оценки рисков для конкретных работников.

Судостроительная отрасль расширяет свой иностранный персонал, в то время как производственный сектор в целом сталкивается со старением квалифицированных кадров. Несмотря на то, что языки, опыт и состояние здоровья, необходимые для понимания информации о рисках, стали более разнообразными, информация о многоязычных оповещениях в режиме реального времени и темпах применения отдельных уровней риска не разглашается. Если изменения в структуре рабочей силы в период с 2026 по 2028 год опередят обучение технике безопасности и системы оповещения, предупреждения не приведут к действиям, даже если будут внедрены соответствующие технологии.  По сравнению с изменениями в составе рабочей силы, персонализация и многоязычность информации о безопасности в Ульсане остаются неподтвержденными.

Системы распознавания видео и отслеживания местоположения на основе ИИ выявляют проникновение в опасные зоны и неиспользование средств индивидуальной защиты. Хотя это повышает прозрачность управления безопасностью, отсутствуют общие региональные стандарты относительно того, следует ли повторно использовать данные о перемещении, скорости и поведении работников для оценки производительности или дисциплинарных мер. Если данные о безопасности используются не по назначению в течение двух-трех лет, работники предпочитают избегать датчиков и не сообщают о происшествиях, что приводит к снижению качества данных.  ИИ в сфере безопасности, где наблюдение и защита не разделены, подрывает точность прогнозирования из-за отсутствия доверия.

Хотя модели ИИ обучаются на основе данных о прошлых авариях и нормальной работе, промышленные аварии происходят нечасто и включают в себя сложные сочетания ситуаций. Из-за дефицита данных об авариях проверка ложных срабатываний и пропущенных обнаружений затруднена, однако показатели эффективности каждой модели на площадке в Ульсане не разглашаются. К 2028 году, если точность срабатывания сигнализации будет низкой, площадка будет игнорировать повторные срабатывания и отключит функцию автоматической остановки.  Критериями оценки безопасности ИИ являются не состояние установки, а процент пропущенных обнаружений и надежность площадки.

В Ульсане имеется интегрированный центр управления интеллектуальным зеленым промышленным комплексом, система прогнозирования аномальной жары на основе искусственного интеллекта, специализированная организация по промышленной безопасности и интеллектуальные системы безопасности от крупных корпораций. Хотя готовность на уровне города, промышленных комплексов и крупных предприятий подтверждена, уровень оборудования, данных и квалифицированного персонала в компаниях-партнерах и на небольших предприятиях не разглашается. Если готовность на нижнем уровне цепочки поставок будет оценена в течение двух-трех лет, региональный средний показатель будет завышен за счет показателей крупных корпораций.  Уровень готовности системы Safety AX в Ульсане оценивается как «продвинутый» для крупных предприятий и «неравномерный» для промышленной экосистемы.

В 2025 году примерно 58% всех смертельных несчастных случаев в стране произошли на рабочих местах с численностью персонала менее 50 человек. Хотя основной риск сосредоточен на небольших предприятиях, эксплуатация оборудования для обеспечения безопасности с использованием искусственного интеллекта требует инвестиционных затрат, средств связи, технического обслуживания и возможностей анализа данных. Показатели устойчивой работы малых предприятий в Ульсане не подтверждены. Если в период с 2026 по 2028 год будут доступны только первоначальные субсидии, то разрыв в безопасности снова увеличится, когда возникнут затраты на замену оборудования и подписку.  Уровень готовности малых предприятий оценивается как более низкий в плане устойчивой работы, чем в плане установки оборудования.

В число коммерческих решений по поддержке производства включены системы распознавания видео с использованием ИИ, интеллектуальные краны, системы обнаружения приближения погрузчиков и датчики обрушения/смещения. Хотя различные виды технологий получили широкое распространение, данные о темпах внедрения и влиянии на снижение числа аварий в зависимости от отрасли и процесса в Ульсане не разглашаются. Если распространение отдельного оборудования будет продолжаться всего два-три года, предсказать количество аварий, связанных с сочетанием множественных рисков, будет невозможно.  Интеллектуальное оборудование для обеспечения безопасности получило распространение на рынке продукции, но в настоящее время оно находится в стадии частичного распространения по всему производственному процессу в Ульсане.

Центр управления «умным» промышленным комплексом заложил основу для интеграции трехмерной пространственной информации, управления и услуг к 2025 году. Хотя прозрачность на уровне промышленного комплекса улучшилась, связь в режиме реального времени с внутренними разрешениями на работу, датчиками оборудования и информацией о рисках для работников пока не подтверждена. Если к 2028 году внешняя коммуникация и внутренние данные о процессах будут разделены, определение местоположения после аварии будет происходить быстрее, но вмешательство до аварии будет ограничено.  Система управления промышленным комплексом расширилась, но интеграция данных прогнозной безопасности остается неполной.

Крупные корпорации обладают собственными организациями по обеспечению безопасности, датчиками, диспетчерскими пунктами и возможностью инвестировать в инфраструктуру. Даже когда субподрядчики работают на площадке генерального подрядчика, данные по принадлежности, процессу и оборудованию могут быть разделены, а скорость обмена данными не раскрывается. Если данные по безопасности между генеральным подрядчиком и субподрядчиками не связаны в течение двух-трех лет, то одновременно исключается ответственность и риски, связанные с границами процесса.  AX генерального подрядчика внедрен, но совместный AX генерального подрядчика и субподрядчиков остается неподтвержденным.

Доля несчастных случаев со смертельным исходом на предприятиях с численностью персонала менее 50 человек превысила половину. Хотя группы высокого риска не совпадают с группами, способными инвестировать в технологии, показатели Ульсана в области поддержки, установки и обслуживания в зависимости от размера компании не подтверждены. Если этот разрыв сохранится до 2028 года, общий региональный риск несчастных случаев останется в самом низу цепочки поставок, несмотря на достижения в области технологий безопасности.  Уровень распространения технологий среди компаний-партнеров оценивается как значительно ниже, чем у крупных корпораций.

Охрана труда контролирует опасные факторы и заболевания посредством измерения параметров рабочей среды, специальных медицинских осмотров и эпидемиологических исследований. Хотя институциональные данные накоплены, система на уровне Ульсана, связывающая индивидуальное воздействие, мобильность на рабочем месте и результаты для здоровья в долгосрочной перспективе, до сих пор не создана. Если текучесть кадров, выход на пенсию и приток иностранных работников увеличиваются в течение двух-трех лет, разрыв в истории воздействия становится еще больше.  Медицинские осмотры стали широко распространены, однако данные о совокупном воздействии в течение всей жизни остаются фрагментарными.

В исследованиях судостроительной отрасли анализировался риск профессиональных заболеваний путем сопоставления матриц воздействия на рабочем месте с данными регистрации онкологических заболеваний, страхования по безработице и медицинских осмотров. Хотя методология исследования существует, степень ее применения к работникам на местах в виде индивидуальных предупреждений о рисках и корректировки работы не была проверена. Если к 2028 году исследования и рабочее место будут разделены, риски заболеваний останутся исключительно в виде коллективной статистики.  Несмотря на наличие возможностей для анализа состояния здоровья на рабочем месте, распространение мер профилактики в режиме реального времени все еще находится на начальной стадии.

В период с 2026 по 2028 год в Ульсане одновременно ожидается увеличение заказов на судостроение, электрификация автомобилей, реструктуризация нефтехимической отрасли, климатические риски и расширение численности иностранной рабочей силы. Хотя объемы работ, процессы, производственные мощности и состав рабочей силы будут меняться одновременно, цикл обновления моделей, основанных на исторических данных, для отражения этих новых условий не разглашается. Если изменения будут опережать обучение, точность искусственного интеллекта в области безопасности снизится в наиболее критический переходный период.  Риск, чувствительный ко времени для Ulsan Safety AX, заключается не в задержке внедрения технологий, а в задержке обновления моделей в связи с изменениями в промышленной структуре.

Профессиональные заболевания характеризуются временным разрывом в несколько лет между воздействием вредных факторов и постановкой диагноза. Если в течение следующих двух-трех лет произойдут изменения в производственных условиях и структуре занятости, информация о воздействии вредных факторов на нынешних работников может стать фрагментарной из-за закрытия предприятий и смены работы. Следовательно, становится трудно определить причину и установить ответственного за заболевание, даже если оно возникнет позже.  Нынешний период, в условиях реструктуризации нефтехимической и судостроительной отраслей, является последней возможностью сохранить данные о состоянии здоровья работников на рабочем месте.

Серьезные аварии происходят в системе, где данные накапливаются только после того, как уже произошла гибель людей и нанесён ущерб здоровью. Даже если модели улучшаются после аварии, уже понесённые потери не могут быть компенсированы, а память на месте происшествия ослабевает из-за замены работников в том же процессе. Если данные о происшествиях, близких к аварии, и предупреждениях не накапливаются в течение двух-трех лет, ИИ продолжает использовать данные о смертельных случаях и травмах в качестве обучающего материала.  Необратимость промышленной безопасности заключается в том, что невозмещаемые затраты возникают в момент генерации данных о сбоях.

Если данные о состоянии здоровья работников фрагментированы по компаниям, становится трудно восстановить информацию о перенесенных ранее заболеваниях после смены работы или выхода работника на пенсию. По мере реструктуризации бизнеса и закрытия компаний-партнеров, записи об условиях труда и ответственных лицах могут исчезнуть вместе с ними. Если к 2028 году долгосрочные истории заболеваний не будут связаны между собой, вероятность установления причинно-следственной связи профессиональных заболеваний будет навсегда снижена.  Разрыв в данных о состоянии здоровья работников представляет собой необратимый риск, который одновременно подрывает систему возмещения ущерба здоровью и право на компенсацию.

Суждение о сжатии данных: Для создания системы охраны труда, техники безопасности и здоровья в Ульсане необходимо одновременно до 2028 года проверить не только поставки оборудования, но и показатели выявления инцидентов, близких к аварии, время срабатывания сигнализации, скорость подключения партнеров, совокупный показатель отслеживания воздействия и снижение числа несчастных случаев.

Это лишь этап, и система прогнозирования, связывающая воздействие вредных факторов на работников в течение всей жизни, процессы, осуществляемые генеральным подрядчиком/субподрядчиком, и результаты в отношении здоровья, считается неполной.

Хотя интеллектуальные системы безопасности внедряются в крупных корпорациях, отсутствуют доказательства того, что они распространились в той же степени на субподрядчиков, небольшие предприятия и иностранных рабочих, где сосредоточены риски.

Система Labor AX должна определять риски до несчастных случаев и предотвращать развитие заболеваний на ранней стадии, а не просто более точно контролировать работников. В настоящее время в Ульсане есть технология обнаружения, но пока не достигнута одновременная проверка прогнозирования, распространения и соблюдения прав.

Оценка рисков в «золотое время»: внедрение интеллектуальных систем безопасности + прогнозирование рисков, связанных с интеграцией охраны здоровья во время родов.

Источники доказательств

• Министерство занятости и труда, Статус несчастных случаев со смертельным исходом, подлежащих расследованию в 2025 году.
• Министерство занятости и труда, 2025 г. Статус производственных травм
• Корейское агентство по охране труда и технике безопасности, статистика серьезных несчастных случаев.
• Корейское агентство по охране труда и технике безопасности: серьезные несчастные случаи в судостроительной отрасли.
• Корейское агентство по охране труда и технике безопасности анализирует факторы риска и профессиональные заболевания в судостроительной отрасли.
• Корейское агентство по охране труда и технике безопасности поддерживает разработку интеллектуального защитного оборудования.
• Корейское агентство по охране труда и технике безопасности: примеры применения искусственного интеллекта и интеллектуальных технологий промышленной безопасности на практике.
• Город Ульсан: меры реагирования на аномальную жару с использованием искусственного интеллекта и больших данных.
• Центр управления интегрированным комплексом «умной зеленой» промышленной зоны города Ульсан

Анализ структурных аспектов — Промышленная безопасность: чем больше ИИ учится на авариях, тем позже становится его применение.

Производительность общего искусственного интеллекта в производстве повышается по мере увеличения объема данных об объеме производства, дефектах и ​​техническом обслуживании. Хотя модели ИИ для промышленной безопасности могут становиться все более сложными по мере роста числа несчастных случаев, из которых можно извлечь уроки, эти данные генерируются ценой травм и смертельных исходов. Это уникальная область, где накопление данных и социальные последствия движутся в разных направлениях.

Чем реже происходят аварии, тем сложнее становится статистическое обучение, но тем выше корреляция с безопасностью. И наоборот, места с высокой вероятностью аварий благоприятны для обучения модели, но представляют собой места, где профилактика уже не удалась. Следовательно, если искусственный интеллект в области промышленной безопасности разрабатывается на основе данных об авариях, возникает парадокс: на самых безопасных заводах недостаточно обучающих данных, в то время как на самых опасных заводах улучшение прогностической способности наблюдается только после накопления ущерба.

Данные, изменяющие эту структуру, касаются не смертей или травм, а скорее отклонений в работе оборудования, дублирования работ, игнорирования предупреждений, отсоединения средств индивидуальной защиты, случаев, близких к несчастным случаям, и воздействия опасных факторов. Однако эти данные разбросаны внутри компании и пересекаются с информацией, получаемой в ходе наблюдения за работниками. Хотя профилактическая ценность возрастает по мере раннего сбора данных до несчастного случая, риск нарушения прав также увеличивается.

Таким образом, структурный поворотный момент в Ulsan Labor AX заключается не в точности самого ИИ.  Возможность создания Industrial Safety AX зависит от того, обеспечены ли одновременно данные для изучения рисков без причинения вреда человеку и уверенность в том, что такие данные используются исключительно для защиты работников.