Dynamiczne zarządzanie ryzykiem instalacji przemysłowych

Zarządzanie – nowe technologie i ryzyka

Wdrażając nowe technologie nie można zapomnieć o zaprojektowaniu ustanowieniu zasad bezpiecznego ich stosowania.

Wydaje się celowe, aby do zarządzania bezpieczeństwem tych technologii wykorzystać sprawdzone w praktyce rozwiązania. Np. wielowarstwowy model bezpieczeństwa, który opisano między innymi w normie PN-EN 61511.

Każde zastosowanie technologii opartych o algorytmy, których funkcjonowanie nie jest w pełni audytowalne, w obszarze związanym z zapewnieniem bezpieczeństwa, powinno być poprzedzone wnikliwą analizą ryzyka oraz ustaleniem granic i zasad ich stosowania. Dostrzega się szereg zagrożeń wynikających z ich zastosowania, z których niektóre to: nieprzewidywalność i stronniczość, zagrożenia cybernetyczne oraz manipulacje, czy też zagrożenia wynikające z autonomii tych systemów [8].

Rewolucja cyfrowa zwiększyła dostępność danych, stopień łączności i szybkość podejmowania decyzji. Zmiany te stanowią obietnicę transformacji, ale także niosą ze sobą potencjał awarii na dużą skalę i naruszeń bezpieczeństwa wraz z szybką eskalacją potencjalnych konsekwencji [1].

Normy i zasady

Ustanowienie zasad i granic stosowania technologii opartych o sztuczną inteligencję w aspekcie zapewnienia i zarządzania bezpieczeństwem stało się również przedmiotem prac normalizacyjnych i ustawodawczych. W opublikowanym w kwietniu 2021 roku projekcie rozporządzenia komisji Europejskiej AIA (The Artificial Inteligence Act) [9] zaproponowano podejście oparte na ryzyku w celu zapewnienia bezpieczeństwa stosowania tych technologii. Ryzyka związane ze stosowaniem np. technologii opartych o sztuczną inteligencje do zarządzania instalacjami przemysłowych powinny być z pewnością uwzględnione jako dodatkowe ryzyka i podlegać ocenie w odniesieniu do bezpieczeństwa instalacji przemysłowych.
Literatura:

1. By Ritesh Jain, Fritz Nauck, Thomas Poppensieker, and Olivia White, November 17, 2020 | Article McKinsey&Company, Meeting the future: Dynamic risk management for uncertain Times
2. Yacov Y. Haimes Risk modeling assessment, and management, 4th edition
3. John Richardson, Europe petrochemicals demand weakness may have bigger impact than any production cuts.
4. https://przemysl-40.pl/index.php/2017/03/22/czym-jest-przemysl-4-0/
5. T. Klinkosz Biuletyn UDT „Inspektor” 1/2021 PREDYKCJA ZUŻYCIA URZĄDZEŃ CIŚNIENIOWYCH I PLANOWANIE INSPEKCJI URZĄDZEŃ CIŚNIENIOWYCH Z WYKORZYSTANIEM METODOLOGII RBI RISK BASED INSPECTION
6. A. Guzman, S. Ishida, E. Choi, A. Aoyama Artificial Intelligence Improving Safety and Risk Analysis: A Comparative Analysis for Critical Infrastructure 2016; IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM) Conference Paper December 2016
7. Guidelines for Risk Based Process Safety, Center for Chemical Process Safety of the American Institute of Chemical Engineers
8. Larry Lewis „AI Safety: An Action Plan for the Navy” October 2019
9. European Commission, Joint Research Centre, Nativi, S., De Nigris, S., AI Watch, AI standardisation landscape state of play and link to the EC proposal for an AI regulatory framework, Publications Office, 2021, https://data.europa.eu/doi/10.2760/376602

Mogą zainteresować Cię również

Styczeń miesiącem bezpieczeństwa produkcji.

zobacz więcej