工业工作往往是危险的工作，最近几个月有关化工厂爆炸和设备翻转的一连串媒体头条就证明了这一点。但事实是，在过去几年里，工业工作场所严重事故的总体数量略有下降。这是因为工业在改进工业安全方法、技术、培训和系统设计方面做了大量工作，以确保操作员在常规和异常活动中的安全。然而，人的行为在任何操作中仍然是不确定因素。
为了增加我们对保障工人安全的新技术和系统的定期报道，自动化的世界通过我们最新的读者调查探索了安全的人性方面，并将结果与2015年的类似调查进行了比较。回应反映了读者关于安全的观念和行为发生了怎样的变化，以及专家们所说的影响当今安全系统工程的因素——即需要人类和机器人密切合作的协同应用，对安全的一些关键成分实时波动的认识，以及来自行为经济学领域的见解。
首先，我们来看看制造工厂的一个不确定因素:人类。在遥控车和手机环境中长大的新员工可能会对自动引导车辆(AGV)感到自满。“他们相信自己是安全的，并认为安全是理所当然的，”乔治·舒斯特尔(George Schuster)说罗克韦尔自动化．“他们认为，‘这只是一个机器人。我小时候就有一个。会出什么问题呢?’”
其他工作人员可能会将他们的机器拟人化，给它命名，就像人们给船或汽车命名一样，因为它具有感知到的个性。“这可能是好事，也可能是坏事，”舒斯特尔说。“当人们将机器视为真正能够帮助他们的同事时，这是件好事。这很糟糕，因为有记录表明，工厂里的人们为了保护机器人，把自己置身于危险和机器人同事之间。”
传统上，当机器和人需要同时出现在同一个地方时，安全工程师会通过硬防护或警报等机制来管理共享空间，将人和机器分开。因此，安全被视为生产作业的障碍。
这就是为什么工人们在遵守安全指导方针方面可能不够勤奋的原因之一。在我们最新的安全心理学研究中，当被问及是否见过同事在工业环境中做不安全的事情时，大多数受访者(67%)回答:“有，但不经常。”14%的受访者表示，不安全的行为一直都在发生，而略多的人(19%)表示，他们的同事总是遵守安全指导方针。这些结果与2015年的调查结果相似。
在一份题为《人为因素及其对工厂安全的影响》的白皮书中，ABB注意到全球约70%的石油和天然气行业报告的事故可以归咎于人为错误。ABB安全系统全球产品经理、该报告的合著者Luis M. Duran表示:“工业工厂的设计具有最高程度的准确性，通常有几个独立的安全回路来检查过程系统的完整性。”“然而，这种方法不能检查人为干预，一个小小的人为错误就可能导致巨大的灾难。”
杜兰说，工业部门一直主要关注工作环境的物理组成部分和自动化过程，而不是把人作为物理和心理社会因素的一部分。他补充道:“当异常情况发生时，最关键的决定是由人做出的，但人类却被忽略了。”
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安全文化及标准
安全文化的概念随着时间的推移而发展和成长。“10年前，当工业用户提出机器安全的话题时，(我们)看到用户在理解机器安全的要求及其影响方面存在很大差距，”该公司安全技术经理约翰•德席尔瓦(John D’silva)表示西门子．
自动化供应商和其他公司通过培训材料和提高安全意识的项目，以及进一步发展安全标准，解决了这一差距。我们从工业事故和事故中吸取了很多教训，这些教训已经被写入了国际功能安全标准(IEC 61508和IEC61511)，以及之前的ISA 84。
这些经验教训影响产品设计、项目实施、操作和维护活动，并影响工厂生命周期的多个领域。D 'Silva说:“如今，当与工业用户互动时，他们非常了解机器安全的好处，不仅从合规的角度，而且还知道它如何保护操作员，有助于提高生产率和操作员的士气。”
强大的安全文化认识到安全行为和行动对生产资产完整性的影响。在被问及他们是否相信自己的公司建立了强大的安全文化时，我们的调查受访者表示“是”的比例从2015年的63%上升到了今年的79%。
读者认为对发展强大的安全文化至关重要的因素包括培训(93%)、确定安全责任(74%)、领导认同(73%)和执行问责(71%)。2019年的受访者认为这四个因素比2015年的受访者更重要。
D 'Silva说:“如今，很多时候，与工业用户的讨论直接转移到他们应用程序的功能安全上。”这表明，提供风险降低和风险评估等方法的安全标准得到了明确定义和接受。
杜兰表示同意。“如今，功能安全标准已经成熟，”他说。“随着这种成熟，它们的应用和重要性也已成为常态。”
功能安全标准引入了安全生命周期的概念，描述了安全仪表系统(SIS)从概念到设计到实施和运行的各个阶段。Duran解释说:“安全生命周期是朝着减少人为因素影响的方向迈出的一步，通过建立适当的设计最佳实践、文档审查和验证，以及安全项目执行中的验证步骤。”
此外，该标准还引入了两个重要因素:人员的能力和功能安全管理体系(FSMS)。Duran说:“最近对国际功能安全标准IEC 61508的修改将这些要求变成了强制性的规范条款，而不是像以前的版本那样是一个建议。”
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安全技术的进步
正如标准的发展是为了解决人类能力和行为的问题，技术也在发展。超越了存在感、e-stop和安全继电器等建立已久的安全技术，安全自动化产品继续发展。这些设备包括安全驱动器、先进传感器、安全可编程逻辑控制器(plc)、安全运动/电机控制，以及更好地集成了控制、运动和安全的网络。在接受调查时，72%的读者表示，他们的公司已经或正计划购买这种新技术。
D’silva表示，西门子观察到，由于工艺、安全和/或操作失误导致的停机数量已经减少，而且停机数量非常少。他说:“由于安全控制器和相关安全I/O可以根据应用需求集中部署或分布在整个机器或工厂，因此安全措施的失效几乎不存在。”
“技术在不断进步，”杜兰补充道。“始于20世纪70年代末的安全逻辑求解器已经扩展到产品设计的其他领域。他说，新技术允许用户按照IEC 61511/ISA84等功能安全标准设计安全仪表功能(sif)，并以数字格式提供。
“更重要的是，”杜兰说，“这些功能可以与实时信息相关联，并在操作和维护期间使用。这种细微的变化可以让操作人员看到常见操作(例如，绕过仪器或将控制应用程序切换到手动)对实际性能下降的影响，或对SIF的影响，或特定的维护操作是否会损害生产资产的安全，甚至影响到什么程度。”
机器安全一直与持续监测有关，但现在工业物联网(IIoT)、大数据分析和其他集成技术的发展势头很大。使用许多自动化解决方案，收集非常容易——不仅是安全性能数据和工厂管理所需的任何报告，而且还可以交叉检查应用程序及其相关硬件和软件的安全完整性。
D 'Silva说，为了确保安全系统的正确使用，一家大型汽车制造商在每次轮班开始时都集成了安全标识的交叉检查。在通过人机界面(HMI)手动输入数据之后，系统将与安全控制器中存储的安全签名进行交叉检查，以确保没有人篡改了机器上的安全。
过程工业同样将工业物联网设备与现代监控和数据采集(SCADA)系统相结合，以改善数据驱动的决策支持。Yesco总部位于韩国的天然气供应商Aveva监控软件是Aveva工业软件平台的一部分，以更积极主动地维护和安全管理程序，并推动卓越的运营。经过5个月的部署和9个月的使用，丰富的数据分析通过更好的可视性改善了Yesco的安全管理。
在另一个例子中，艾默生AMS Trex设备通信器的AMS检查轮应用程序使运营团队更容易捕捉、报告和响应构成安全风险的异常工厂条件。检查人员可以用电子设备实时记录任何异常或危险的情况，并通过有线或安全的Wi-Fi连接将情况数据发送到其他工厂系统。
Plantweb和可靠性解决方案产品管理副总裁Mani Janardhanan表示:“基于路径的检查是识别可能降低效率或使人员处于危险中的异常和不安全条件的关键防线爱默生自动化解决方案．“医疗辅助队巡查轮有助于确保影响安全及可靠性的问题能及早发现、报告及解决。”
Corvex安全已经推出了自己的智能个人防护设备(PPE)，它结合了地理定位技术、非结构化数据(如照片)的捕捉和传输，以及社交媒体参与/游戏化的想法，所有这些都在一个锁定的坚固设备上提供。该系统实现了机器技术人员和主管之间的双向通信，并在工人级别收集实时数据。Corvex的首席执行官泰德•史密斯表示，他们的目标是让一线员工能够“实时观察，缓和这些观察，了解发生了什么以及他们是如何解决这些问题的。”
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利用数据影响行为
对更多不同类型数据的分析为改进流程、性能和安全性提供了机会——既可以自动地进行，也可以通过影响或指导人类行为进行。对实时行为的记录可以让数据被挖掘，让行为科学技术的使用可以让数据被烘焙成有用的分析算法。
例如，实时数据收集可以让一线员工提供反馈和“参与”(社交媒体上流行的一个术语)。它还允许将与安全有关的活动视为提高成绩，而不是作为障碍或障碍。利用从电子游戏中学到的行为科学知识来吸引人类“获胜”的欲望，可以鼓励安全有效的人类行为。
Corvex Safety正在利用行为经济学咨询公司BEworks的技能来开发智能个人防护装备。行为经济学研究心理、认知、情感、文化和社会因素对个人和机构经济决策的影响。这是一种行为科学，用来理解人们在决定采取一项行动时，是如何有意识或无意识地评估各种风险和回报的。
BEworks的一份白皮书指出:“了解人们决策背后的心理和行为力量，为改变工作环境(例如，我们如何呈现安全信息)提供了丰富的机会，以帮助人们做出更安全的决策。”科学被应用于理解为什么人们会忽视能够保护他们的行为，或者什么激励好的行为足以克服坏的行为。
施耐德电气的彼得•马丁(Peter Martin)曾广泛讨论过实时数据分析如何以这种方式实现“有利可图的安全”。他表示:“现在大家都知道，操作的安全性可以对工厂的运营盈利能力产生直接的积极影响。”“EH&S(环境健康与安全)现在不仅可以被视为成本中心，还可以被视为利润中心。”
施耐德电气通过过程传感器数据实时建模测量变量的方法实现了这种变化，Martin说。他解释说:“一旦变量在必要的时间范围内被测量出来，结果信息就可以提供给操作员，操作员通过记分卡或仪表板来影响业务变量。”“以这种方式授权影响利润的运营人员，使他们能够做出更好的决策，推动盈利。经验表明，随着时间的推移，即使是受教育程度中等的一线运营商也能显著提高盈利能力。”
与此类似，罗克韦尔的舒斯特尔描述了实时数据如何能让人们了解机器在工厂车间是如何被使用或被滥用的。他说:“它可以像一个机器接入点一样简单，每班使用两次。”“如果该接入点每班被使用10次，那就是违规频率，这是一个危险信号。”
这些实时数据可能表明需要做两件事中的一件。舒斯特尔说:“要么是操作人员没有接受过培训，使用接入点的方式不当，要么是他找到了更好、更快的工作方式，我们需要将其纳入标准操作程序。”“因此，我们必须把这些数据作为提高依从性的机会，以及创建一个持续改进程序的机会，以使这些机器更好、更快。”
系统思维的需要
至于具体的安全数据，舒斯特尔指出了一些有益的技术，如激光扫描仪、激光雷达和安全垫。他说:“但我们还没有真正做得很好，没有一个系统可以将这些技术结合和聚合，并对它们进行加权，以创建一个更全面的视图。”
Schuster表示，新的传感器将提供更具体的数据，但即使是现有的传感器也可以以新的方式使用。“能够从多个重叠传感器收集数据的系统是一个非常重要的考虑因素，”他说。“这是一种系统的思维方式。”传感器系统和数据聚合系统可以“改变我们现有的工具种类，因此我们可以在人和机器之间进行非常精确的协调，以确保高效率和安全性。”
舒斯特一直致力于更先进的传感器网络，可以检测、跟踪和预测人与机器在共享空间中的运动，并对潜在的未来互动进行排名和评估。他说:“从记录或合规的角度来看，其中真正重要的一点是，它几乎就像动态电影中的快照或帧——人和机器在共享工作空间中一起移动的图像。”
这样，如果发生事故或受伤，甚至是侥幸脱险，这种系统可以记录和评估两者之间的复杂运动。
