Детальная информация

Объект исследования – система управления охраной труда в условиях цифровой трансформации производственной среды. Предмет исследования – технологии генеративных нейросетей Цель работы – анализ и обоснование применимости генеративных нейронных сетей в профессиональной деятельности специалиста по охране труда, а также оценка эффективности их использования. В ходе выполнения работы были решены следующие задачи: - проведение теоретического анализа принципов работы генеративных нейросетей и выявление направлений их применения в промышленности; - систематизация проблем, актуальных для современной системы охраны труда, и определение задач, поддающихся автоматизации с помощью ИИ; - постановка и проведение серии практических кейсов с использованием моделей ChatGPT, DeepSeek и Le Chat в целях анализа их возможностей в контексте охраны труда; - сравнительная оценка качества и применимости ответов различных генеративных моделей; - формирование предложений по внедрению нейросетей в процессы профессиональной деятельности специалиста по охране труда. Методы исследования: системный анализ, моделирование профессиональных кейсов, нормативно-правовой анализ, сравнительный метод,экспертная оценка, метод декомпозиции и эмпирическая проверка генеративных моделей. Выпускная квалификационная работа посвящена исследованию возможностей практического применения современных генеративных нейросетей в сфере охраны труда. Представлены теоретические основы функционирования таких моделей, проведён обзор их успешного применения в смежных отраслях. В ходе анализа современных проблем в управлении охраной труда установлены ключевые направления, в которых нейросети способны повысить эффективность работы специалиста, включая идентификацию рисков, расследование инцидентов, автоматизацию документооборота и обучение работников. Проведено тестирование генеративных моделей на основе специально разработанных кейсов, соответствующих условиям производственной среды. Полученные результаты показали высокую степень релевантности и корректности генерируемых ответов, что подтверждает перспективность внедрения ИИ в практику охраны труда. Результатами работы являются: - комплексная оценка применимости генеративных нейросетей в профессиональной деятельности специалиста по охране труда; - сравнительная таблица эффективности различных моделей; - рекомендации по интеграции ИИ-инструментов в систему управления охраной труда; - предложения по формированию цифровых помощников и адаптивных обучающих систем. Полученные выводы и предложения могут быть использованы при разработке корпоративных цифровых платформ, совершенствовании методик профессиональной подготовки, а также при внедрении инновационных подходов к обеспечению промышленной безопасности.

Object of the study - the system of labour protection management in the conditions of digital transformation of the production environment. Subject of the study - generative neural networks technologies The aim of the work is to analyse and substantiate the applicability of generative neural networks in the professional activity of a labour protection specialist, as well as to assess the effectiveness of their use. The following tasks were accomplished in the course of the work: - theoretical analysis of the principles of generative neural networks and identification of directions of their application in industry; - systematisation of problems relevant to the modern occupational safety system and identification of tasks amenable to automation by AI; - set up and conduct a series of practical cases using ChatGPT, DeepSeek and Le Chat models to analyse their capabilities in the context of occupational health and safety; - comparative assessment of the quality and applicability of the responses of different generative models; - formation of proposals for the introduction of neural networks in the processes of professional activity of a labour protection specialist. Research methods: system analysis, modelling of professional cases, normative and legal analysis, comparative method, expert evaluation, decomposition method and empirical verification of generative models. The graduate qualification work is devoted to the study of possibilities of practical application of modern generative neural networks in the field of labour protection. The theoretical basis for the functioning of such models is presented, and their successful application in related industries is reviewed. In the course of analysis of modern problems in occupational health and safety management, the key areas in which neural networks can improve the efficiency of a specialists work, including risk identification, incident investigation, document management automation and employee training, are identified. The generative models were tested on the basis of specially developed cases corresponding to the conditions of the work environment. The obtained results showed a high degree of relevance and correctness of the generated answers, which confirms the prospect of introducing AI into labour protection practice. The results of the work are: - comprehensive assessment of the applicability of generative neural networks in the professional activity of a labour protection specialist; - comparative performance table of different models; - recommendations for integrating AI tools into the occupational health and safety management system; - proposals for shaping digital assistants and adaptive learning systems. The obtained conclusions and proposals can be used in the development of corporate digital platforms, improvement of professional training methods, as well as in the implementation of innovative approaches to industrial safety.