Details

Данная работа посвящена оценке влияния искусственного интеллекта в вопросах обеспечения пожарной безопасности производственных объектов, а также взаимодействия с системой оповещения и управления эвакуацией. Задачи, решаемые в ходе исследования: 1. Провести анализ существующих методов надзора за противопожарным состоянием производственных объектов; 2. Разработать методику оценки эффективности внедрения технологий на базе искусственного интеллекта в эксплуатируемые системы обеспечения пожарной безопасности на производственных объектах; 3. Предложить рекомендации по интеграции ИИ в эксплуатируемые системы промышленного обеспечения пожарной безопасности. В работе произведена комплексная оценка влияния искусственного интеллекта в вопросах обеспечения пожарной безопасности на примере действующего промышленного предприятия ООО «Автозавод АГР по выпуску автомобилей и авто компонентов с эксплуатируемыми системами пожарной безопасности и автоматическими установками пожаротушения, такими как: ESMI, MINIMAX, BOLID, ESGRAF. В ходе проведения комплексной оценки были выявлены эффективные показатели в скорости реагирования на оперативные сигналы действий в случай чрезвычайных ситуаций технических компонентов, таких как дымовые точечные извещатели, тепловые дифференциальные извещатели, реле потока воды,  входящих в состав системы пожарной сигнализации и автоматических установок пожаротушения, улучшено время обнаружения зон задымления (не более 30 секунд, вместо 180 секунд), в ходе машинного обучения был решен вопроса с проблемами ложного срабатывания систем пожарной сигнализации (ложных срабатываний менее 50 %), были определены положительные финансовые показатели при внедрении искусственного интеллекта в эксплуатируемые системы обеспечения пожарной безопасности (в первый год около 180 тысяч рублей, с учетом начальных затрат на внедрение).

This paper is devoted to assessing the impact of artificial intelligence in ensuring the fire safety of industrial facilities, as well as interaction with the warning and evacuation management system. Tasks to be solved during the research: 1. To analyze the existing methods of monitoring the fire safety condition of production facilities; 2. To develop a methodology for evaluating the effectiveness of implementing artificial intelligence-based technologies in operational fire safety systems at production facilities; 3. To offer recommendations on the integration of AI into operational industrial fire safety systems. The paper provides a comprehensive assessment of the impact of artificial intelligence on fire safety issues using the example of the existing industrial enterprise Avtozavod AGR LLC for the production of cars and auto components with operational fire safety systems and automatic fire extinguishing systems, such as ESMI, MINIMAX, BOLID, ESGRAF. During the comprehensive assessment, effective indicators were identified in the response time to operational signals of actions in case of emergencies involving technical components, such as spot smoke detectors, thermal differential detectors, water flow relays, which are part of the fire alarm system and automatic fire suppression installations. The detection time for smoke zones was improved (up to 30 seconds instead of 180 seconds). Machine learning addressed issues related to false alarms in the fire alarm system (false alarms reduced to less than 50%). Additionally, positive financial outcomes were determined from implementing artificial intelligence in the operational fire safety systems—about 180 thousand rubles in the first year, considering initial deployment costs.