알림 목록

พื้นที่วิเคราะห์:  อุลซาน เมโทรโพลิแทนซิตี้

พื้นที่หลัก:  ศูนย์อุตสาหกรรมแห่งชาติ Mipo-Onsan, Nam-gu, Dong-gu, Buk-gu, Ulju-gun

วาระการประชุม:ระดับของการคาดการณ์ การเผยแพร่ และการคุ้มครองข้อมูลด้านแรงงาน ความปลอดภัย และสุขภาพ

ประเภทช่วงเวลาสำคัญ:ความเสี่ยงจากการล็อกข้อมูลหลังเกิดอุบัติเหตุ

วันที่อ้างอิง: 28 สิงหาคม 2569

เวอร์ชัน: Regional AX Golden Time Intelligence v3.2
 

ในปี 2025 จำนวนอุบัติเหตุร้ายแรงที่อยู่ระหว่างการสอบสวนทั่วประเทศมีจำนวน 605 ครั้ง เพิ่มขึ้น 16 ครั้งจากปีก่อนหน้า โดยมีผู้เสียชีวิต 158 รายในภาคการผลิต แม้ว่าจำนวนผู้เสียชีวิตในภาคการผลิตจะลดลง 17 ราย แต่จำนวนอุบัติเหตุโดยรวมกลับเพิ่มขึ้น 4 ครั้ง ซึ่งแสดงให้เห็นว่าขนาดของการเสียชีวิตและความถี่ของการเกิดอุบัติเหตุเป็นไปในทิศทางที่ตรงกันข้าม ข้อมูลสาธารณะที่เชื่อมโยงความเสี่ยงตามอุตสาหกรรม ขนาดของบริษัท ผู้รับเหมาหลัก/ผู้รับเหมาช่วง และกระบวนการในเมืองอุลซานแบบเรียลไทม์นั้นไม่มีให้บริการ หากตัดสินความปลอดภัยโดยพิจารณาจากจำนวนผู้เสียชีวิตทั้งหมดในช่วงปี 2026-2028 เพียงอย่างเดียว สัญญาณเตือนของความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นภายในกระบวนการจะถูกระบุได้ก็ต่อเมื่อเกิดอุบัติเหตุขึ้นแล้ว  จุดเริ่มต้นของ Industrial Safety AX ไม่ใช่การแปลงสถิติอุบัติเหตุให้เป็นดิจิทัล แต่เป็นการมีข้อมูลก่อนเกิดอุบัติเหตุต่างหาก

เมืองอุลซานได้รับเงินทุนสนับสนุนจากรัฐบาล 6.6 พันล้านวอน สำหรับโครงการรับมือคลื่นความร้อนโดยใช้ AI และบิ๊กดาต้าภายในปี 2026 และได้จัดตั้งศูนย์ควบคุมแบบบูรณาการสำหรับนิคมอุตสาหกรรมสีเขียวอัจฉริยะ แม้ว่าการจัดการด้านความปลอดภัยจะเปลี่ยนจากการลาดตระเวนและการรายงานไปสู่ระบบที่ใช้เซ็นเซอร์ ข้อมูลเชิงพื้นที่ และข้อมูลการคาดการณ์ แต่ขอบเขตของการบูรณาการ ซึ่งรวมถึงการสัมผัสสารอันตรายของคนงาน ความเสี่ยงในกระบวนการผลิต และข้อมูลด้านสุขภาพในพื้นที่อุตสาหกรรม ยังไม่ได้รับการเปิดเผย หาก AI ด้านภัยพิบัติในเมืองและข้อมูลความปลอดภัยในที่ทำงานยังคงแยกจากกันในอีกสองถึงสามปีข้างหน้า จะไม่สามารถคาดการณ์ความเสี่ยงที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับคลื่นความร้อน สารเคมี วัตถุหนัก และพื้นที่จำกัดได้ ถึงแม้ว่า  AI ด้านความปลอดภัยของอุลซานจะเข้าสู่ขั้นตอนของสภาพแวดล้อมในเมืองแล้ว แต่ยังไม่ถึงขั้นของการบูรณาการในที่ทำงาน

ในปี 2025 สถานประกอบการที่มีพนักงานน้อยกว่า 50 คน มีอุบัติเหตุร้ายแรงถึงแก่ชีวิต 351 ครั้ง หรือประมาณ 58% ของทั้งหมด ในขณะที่สถานประกอบการที่มีพนักงานน้อยกว่า 5 คน มีผู้เสียชีวิต 174 ราย เพิ่มขึ้น 14.5% จากปีก่อนหน้า แม้ว่าโครงสร้างจะเป็นเช่นนั้น ทำให้ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยในอุตสาหกรรมกระจุกตัวอยู่ในสถานที่ขนาดเล็ก ซึ่งมีบุคลากรด้านการจัดการและการลงทุนด้านสิ่งอำนวยความสะดวกที่อ่อนแอกว่า เมื่อเทียบกับสถานที่ขนาดใหญ่ แต่ยังไม่มีการตรวจสอบอัตราการนำอุปกรณ์ความปลอดภัย AI มาใช้ตามขนาดของบริษัทในกลุ่มผู้รับเหมาช่วงในเมืองอุลซาน หากการแพร่กระจายของระบบความปลอดภัยอัจฉริยะที่เน้นบริษัทขนาดใหญ่ยังคงดำเนินต่อไปตั้งแต่ปี 2026 ถึง 2028 ความเสี่ยงจะเปลี่ยนไปสู่ส่วนล่างของห่วงโซ่อุปทานแทนที่จะถูกกำจัด  ช่องว่างที่ใหญ่ที่สุดใน Industrial Safety AX ไม่ใช่ระดับของเทคโนโลยี แต่คือความเหลื่อมล้ำในการเข้าถึงตามขนาดของบริษัท

สำนักงานความปลอดภัยและสุขภาพในการทำงานแห่งเกาหลี (KOSHA) กำลังจัดหาอุปกรณ์ความปลอดภัยอัจฉริยะ ซึ่งรวมถึงระบบจดจำวิดีโอด้วย AI ระบบป้องกันการชนของเครนอัจฉริยะ ระบบเตือนการเข้าใกล้ของรถยก และระบบตรวจจับการพังทลายและการเคลื่อนตัว แม้ว่าเทคโนโลยีความปลอดภัยจะเปลี่ยนจากอุปกรณ์ป้องกันและป้ายเตือนไปเป็นการตรวจจับแบบเรียลไทม์ การเตือน และการหยุดอัตโนมัติแล้ว แต่จำนวนสถานที่ทำงานที่ติดตั้งอุปกรณ์เหล่านี้ในเมืองอุลซาน อัตราการแจ้งเตือนผิดพลาด อัตราการลดอุบัติเหตุ และอัตราการใช้งานอุปกรณ์อย่างต่อเนื่องยังไม่ได้รับการเปิดเผย หากจำนวนการติดตั้งเพิ่มขึ้นในช่วงสองถึงสามปีโดยไม่มีการตรวจสอบผลการลดความเสี่ยง อุปกรณ์เหล่านั้นก็จะเป็นเพียงบันทึกการซื้อมากกว่าจะเป็นมาตรวัดประสิทธิภาพด้านความปลอดภัย  เทคโนโลยีความปลอดภัยอัจฉริยะได้รับการนำมาใช้ในเชิงพาณิชย์แล้ว แต่ประสิทธิภาพในการใช้งานจริงในเมืองอุลซานยังไม่ได้รับการยืนยัน

การจัดการความปลอดภัยแบบดั้งเดิมจะรวบรวมข้อมูลอุบัติเหตุ เหตุการณ์เฉียดฉิว รายการตรวจสอบ และผลการตรวจสุขภาพย้อนหลัง ในขณะที่ความปลอดภัยด้วย AI ถูกออกแบบมาเพื่อรวมข้อมูลตำแหน่งของพนักงาน การสั่นสะเทือนของอุปกรณ์ ความเข้มข้นของก๊าซ อุณหภูมิ ลำดับการทำงาน และอุบัติเหตุในอดีตแบบเรียลไทม์ แต่มาตรฐานข้อมูลและขอบเขตของการวิเคราะห์ร่วมกันสำหรับนิคมอุตสาหกรรมอุลซานยังไม่ได้รับการยืนยัน หากข้อมูลสำหรับปี 2026–2028 ยังคงจำกัดอยู่เฉพาะอุปกรณ์ของแต่ละบริษัท อุบัติเหตุประเภทเดียวกันก็จะเกิดขึ้นซ้ำในสถานที่ทำงานอื่นๆ  หน่วยการแข่งขันในด้านความปลอดภัยทางอุตสาหกรรมได้เปลี่ยนจากอุปกรณ์แต่ละชิ้นไปสู่ความเร็วในการเรียนรู้ความเสี่ยงของห่วงโซ่อุปทานทั้งหมด

แตกต่างจากอุบัติเหตุ ปัญหาสุขภาพจากการทำงานมักปรากฏเป็นโรคหลังจากผลกระทบสะสมในระยะยาวจากเสียงดัง ฝุ่นละออง สารเคมีอันตราย การเคลื่อนไหวซ้ำๆ และการทำงานเป็นกะ แม้ว่าจะมีข้อมูลเกี่ยวกับการตรวจสุขภาพและอุบัติเหตุจากการทำงานที่ได้รับการอนุมัติแล้ว แต่ข้อมูลระดับภูมิภาคที่เชื่อมโยงการสัมผัสในแต่ละวันกับการเปลี่ยนแปลงสุขภาพในระยะยาวของแต่ละบุคคลยังไม่ได้รับการเปิดเผย หากมีการปรับโครงสร้างธุรกิจและการโยกย้ายแรงงานเกิดขึ้นในอีกสองถึงสามปีข้างหน้า ประวัติการสัมผัสจะกระจายไปตามสถานที่ทำงานหลายแห่ง ทำให้ยากต่อการติดตามความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ  ช่องว่างในระบบประเมินสุขภาพจากการทำงาน (Occupational Health AX) ไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยีการวินิจฉัย แต่เกิดจากประวัติการสัมผัสที่ยังคงอยู่แม้หลังจากการเคลื่อนย้ายของคนงานระหว่างสถานที่ทำงานต่างๆ

กรณีอุบัติเหตุร้ายแรงในอุตสาหกรรมการต่อเรือของสำนักงานความปลอดภัยและสุขภาพในการทำงานแห่งเกาหลี (KOHA) เผยให้เห็นถึงความเสี่ยงที่เกิดขึ้นซ้ำๆ สะสม เช่น นั่งร้าน การบรรทุกของหนัก การขาดของเชือก การตกจากที่สูง และการชนกัน เนื่องจากกระบวนการผลิตเรือประกอบด้วยการขึ้นรูป การเชื่อม การทาสี และการประกอบ รวมถึงการทำงานร่วมกันหลายขั้นตอน ความเสี่ยงจึงเกิดขึ้นที่ขอบเขตของกระบวนการ อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีระบบการเปิดเผยข้อมูลสาธารณะที่บูรณาการสถานที่ตั้ง ใบอนุญาตทำงาน และสถานะอุปกรณ์ของผู้รับเหมาหลักและผู้รับเหมาช่วง เมื่อปริมาณคำสั่งซื้อและการจ้างแรงงานต่างชาติเพิ่มขึ้นในช่วงสองถึงสามปี ช่องว่างของข้อมูลระหว่างกะการทำงานจะเพิ่มโอกาสในการเกิดอุบัติเหตุ ช่อง  ว่าง AX ในด้านความปลอดภัยในการต่อเรือไม่ได้อยู่ที่การขาดความรู้เกี่ยวกับประเภทของความเสี่ยง แต่เกิดจากความไม่สามารถควบคุมการดำเนินงานพร้อมกันในเวลาจริงได้

สำนักงานความปลอดภัยและสุขภาพในการทำงานแห่งเกาหลีได้วิเคราะห์การสัมผัสกับปัจจัยอันตรายและความเสี่ยงต่อโรคมะเร็งจากการทำงานในกลุ่มคนงานเชื่อม ทาสี และคนงานผลิตในอุตสาหกรรมการต่อเรือ แม้ว่าการประเมินความเสี่ยงจะขยายขอบเขตไปไกลกว่าอุบัติเหตุเพื่อรวมถึงโรคเรื้อรังแล้ว แต่ก็ยังไม่มีข้อมูลกลุ่มตัวอย่างที่เปิดเผยต่อสาธารณะที่เชื่อมโยงการสัมผัสสะสมตามหน้าที่การงานของคนงานต่อเรือในเมืองอุลซานกับผลลัพธ์ด้านสุขภาพหลังเกษียณของพวกเขา แม้ว่าการทำงานอัตโนมัติจะดำเนินต่อไปจนถึงปี 2028 โรคต่างๆ ในกลุ่มผู้ที่เคยสัมผัสกับปัจจัยอันตรายในอดีตก็จะปรากฏขึ้นในภายหลัง  การลดอุบัติเหตุในอุตสาหกรรมการต่อเรือ (Shipbuilding AX) ไม่สามารถขจัดภาระด้านสุขภาพที่เกิดจากการสัมผัสในอดีตได้ในทันที แม้ว่าจะช่วยลดอุบัติเหตุในปัจจุบันได้ก็ตาม

โรงงานปิโตรเคมีดำเนินการกับสารไวไฟและสารพิษ โรงงานที่มีแรงดันสูงและอุณหภูมิสูง และกระบวนการต่อเนื่อง แม้ว่าความเสี่ยงจะเกิดจากความเสื่อมสภาพของอุปกรณ์ การเบี่ยงเบนของกระบวนการ และตารางการบำรุงรักษา มากกว่าพฤติกรรมของพนักงานเพียงคนเดียว แต่ระดับการแบ่งปันข้อมูลความเสี่ยงเกี่ยวกับท่อและสาธารณูปโภคระหว่างบริษัทต่างๆ นั้นยังไม่ได้รับการเปิดเผย หากรอบการบำรุงรักษาและองค์ประกอบของกำลังคนเปลี่ยนแปลงไปเนื่องจากการลดการผลิตและการปรับโครงสร้างโรงงานระหว่างปี 2026 ถึง 2028 พลังการทำนายของแบบจำลองที่ฝึกฝนจากข้อมูลการดำเนินงานปกติอาจลดลง  ความเสี่ยงสำหรับ Petrochemical Safety AX ไม่ได้อยู่ที่การไม่มีแบบจำลองเท่านั้น แต่ยังอยู่ที่ข้อเท็จจริงที่ว่าสภาพแวดล้อมการเรียนรู้เองเปลี่ยนแปลงไปเนื่องจากการปรับโครงสร้างด้วย

แม้ว่าการสัมผัสสารเคมีจะได้รับการจัดการผ่านการวัดสภาพแวดล้อมในที่ทำงานและการตรวจสุขภาพพิเศษ แต่ความผันผวนของความเข้มข้นระหว่างรอบการวัดและการสัมผัสสะสมของคนงานรับเหมาช่วงนั้นถูกบันทึกไว้เพียงในขอบเขตที่จำกัดเท่านั้น การเชื่อมโยงข้อมูลจากเซ็นเซอร์ในกระบวนการผลิตกับข้อมูลด้านสุขภาพช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการคาดการณ์ แต่ก็สร้างช่องว่างเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคล การเลือกปฏิบัติในการจ้างงาน และความเป็นเจ้าของข้อมูล หากขยายการวิเคราะห์โดยไม่มีกฎเกณฑ์ด้านสิทธิ์เป็นเวลาสองถึงสามปี มีความเสี่ยงสูงที่การคาดการณ์ด้านสุขภาพจะถูกนำไปใช้ในการคัดเลือกคนงานแทนที่จะใช้เพื่อการปรับปรุงการทำงาน  ระบบ Occupational Health AX สามารถทำได้ในทางเทคนิค แต่ไม่ถือว่าเป็นเทคโนโลยีที่ได้รับการคุ้มครองหากไม่มีสิทธิ์ในข้อมูลแรงงาน

ในโรงงานผลิตรถยนต์ หุ่นยนต์ สายพานลำเลียง เครื่องอัดขึ้นรูป รถยก และคนงานต่างทำงานอยู่ในพื้นที่การผลิตเดียวกัน ในขณะที่อุปกรณ์ความปลอดภัยอัจฉริยะตรวจจับความเสี่ยงจากการเข้าใกล้ การชน และการติดอยู่ในที่แคบแบบเรียลไทม์ แต่ยังไม่ชัดเจนว่าอุปกรณ์ของซัพพลายเออร์และบริษัทโลจิสติกส์เชื่อมต่อในระดับเดียวกันหรือไม่ หากมีการพัฒนาเฉพาะภายในโรงงานผลิตรถยนต์สำเร็จรูปในช่วงสองถึงสามปีข้างหน้า ความเสี่ยงจะย้ายไปอยู่ที่การขนถ่ายชิ้นส่วน การบำรุงรักษาที่จ้างภายนอก และส่วนงานโลจิสติกส์  ระดับความสมบูรณ์ของระบบความปลอดภัยยานยนต์ AX จึงต่ำกว่าที่ขอบเขตของห่วงโซ่อุปทานเมื่อเทียบกับภายในโรงงาน

การขยายตัวของการใช้ไฟฟ้าและการผลิตแบตเตอรี่เพิ่มความเสี่ยงด้านแรงดันไฟฟ้าสูง การเกิดความร้อนสูงเกินควบคุม สารเคมี และการบำรุงรักษาใหม่ๆ ในขณะที่โครงสร้างอุตสาหกรรมกำลังเปลี่ยนจากความเสี่ยงเชิงกลที่เกี่ยวข้องกับเครื่องยนต์สันดาปภายในไปสู่ความเสี่ยงที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับไฟฟ้า สารเคมี และซอฟต์แวร์ แต่ยังไม่มีการเปิดเผยว่าระบบการจำแนกประเภทอุบัติเหตุและเหตุการณ์เฉียดฉิวที่โรงงานอุลซานสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงนี้มากน้อยเพียงใด การเรียนรู้จากประเภทอุบัติเหตุในอดีตจนถึงปี 2028 เพียงอย่างเดียวจะไม่สามารถคาดการณ์อุบัติเหตุที่มีความเสี่ยงสูงแต่เกิดขึ้นไม่บ่อยในกระบวนการใหม่ๆ ได้ ระบบ  Future Vehicle Safety AX มีความแข็งแกร่งต่อความเสี่ยงในอดีตเนื่องจากมีข้อมูลจำนวนมาก แต่มีความเปราะบางต่อความเสี่ยงใหม่ๆ เนื่องจากมีข้อมูลจำกัด

เมืองอุลซานได้ริเริ่มโครงการรวบรวมและคาดการณ์คลื่นความร้อนเฉพาะพื้นที่โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และข้อมูลขนาดใหญ่ แม้ว่าศักยภาพในการแบ่งข้อมูลคลื่นความร้อนจากอุณหภูมิเฉลี่ยในเมืองไปสู่สภาพภูมิอากาศเฉพาะพื้นที่ทำงานจะเพิ่มขึ้น แต่ความเชื่อมโยงระหว่างข้อมูลดังกล่าวกับความเข้มข้นของงาน อุปกรณ์ป้องกัน เวลาทำงาน และสภาวะพื้นฐานของคนงานยังคงไม่ได้รับการยืนยัน หากความเสี่ยงด้านสภาพอากาศเพิ่มขึ้นในช่วงสองถึงสามปี ความเหลื่อมล้ำของความเสียหายต่อสุขภาพในกระบวนการทำงานที่แตกต่างกันจะกว้างขึ้นแม้ในอุณหภูมิเดียวกัน  ปัจจุบัน โครงการ Heatwave AX ของอุลซานอยู่ในขั้นตอนการคาดการณ์ด้านสิ่งแวดล้อม ยังไม่ได้อยู่ในขั้นตอนการประเมินความเสี่ยงเฉพาะคนงาน

อุตสาหกรรมการต่อเรือกำลังขยายแรงงานต่างชาติ ในขณะที่ภาคการผลิตโดยรวมกำลังประสบปัญหาแรงงานที่มีทักษะสูงอายุมากขึ้น แม้ว่าภาษา ประสบการณ์ และสภาวะสุขภาพที่จำเป็นต่อการทำความเข้าใจข้อมูลความเสี่ยงจะมีความหลากหลายมากขึ้น แต่การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์หลายภาษาและอัตราการประยุกต์ใช้ระดับความเสี่ยงแต่ละระดับยังไม่ได้รับการเปิดเผย หากการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างแรงงานระหว่างปี 2026 ถึง 2028 เกิดขึ้นเร็วกว่าการฝึกอบรมด้านความปลอดภัยและระบบแจ้งเตือน คำเตือนจะไม่สามารถนำไปสู่การปฏิบัติได้แม้ว่าจะมีการติดตั้งเทคโนโลยีแล้วก็ตาม  เมื่อเทียบกับการเปลี่ยนแปลงในองค์ประกอบของแรงงาน การปรับแต่งข้อมูลความปลอดภัยให้เป็นส่วนบุคคลและหลายภาษาในเมืองอุลซานยังไม่ได้รับการยืนยัน

ระบบ AI จดจำวิดีโอและติดตามตำแหน่งตรวจจับการเข้าสู่พื้นที่อันตรายและการไม่สวมใส่อุปกรณ์ป้องกัน แม้ว่าสิ่งนี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการความปลอดภัย แต่ก็ยังไม่มีมาตรฐานระดับภูมิภาคทั่วไปเกี่ยวกับการนำข้อมูลการเคลื่อนไหว ความเร็ว และพฤติกรรมของคนงานไปใช้ในการประเมินผลผลิตหรือการลงโทษทางวินัย หากข้อมูลความปลอดภัยถูกนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์อื่นนอกเหนือจากที่ตั้งใจไว้เป็นเวลาสองถึงสามปี คนงานจะเลือกที่จะหลีกเลี่ยงเซ็นเซอร์และไม่รายงาน ทำให้คุณภาพของข้อมูลลดลง  AI ด้านความปลอดภัยที่การเฝ้าระวังและการป้องกันไม่ได้แยกออกจากกัน จะบั่นทอนประสิทธิภาพการคาดการณ์เนื่องจากขาดความไว้วางใจ

แม้ว่าแบบจำลอง AI จะเรียนรู้จากข้อมูลอุบัติเหตุในอดีตและข้อมูลการทำงานปกติ แต่เหตุการณ์อุบัติเหตุทางอุตสาหกรรมเกิดขึ้นไม่บ่อยนักและเกี่ยวข้องกับสถานการณ์ที่ซับซ้อนหลายอย่าง เนื่องจากข้อมูลอุบัติเหตุมีน้อย การตรวจสอบสัญญาณเตือนที่ผิดพลาดและการตรวจจับที่พลาดไปจึงทำได้ยาก อย่างไรก็ตาม ตัวชี้วัดประสิทธิภาพของแต่ละแบบจำลองในโรงงานอุลซานยังไม่ได้รับการเปิดเผย ภายในปี 2028 หากความแม่นยำของสัญญาณเตือนต่ำ โรงงานจะเพิกเฉยต่อสัญญาณเตือนที่ซ้ำกันและปิดใช้งานฟังก์ชันหยุดอัตโนมัติ  เกณฑ์การประเมินความปลอดภัยของ AI ไม่ใช่สถานะการติดตั้ง แต่เป็นอัตราการตรวจจับที่พลาดไปและความน่าเชื่อถือของโรงงาน

เมืองอุลซานมีศูนย์ควบคุมแบบบูรณาการนิคมอุตสาหกรรมสีเขียวอัจฉริยะ ระบบพยากรณ์คลื่นความร้อนด้วย AI องค์กรด้านความปลอดภัยทางอุตสาหกรรมโดยเฉพาะ และระบบความปลอดภัยอัจฉริยะจากบริษัทขนาดใหญ่ แม้ว่าความพร้อมในระดับเมือง นิคมอุตสาหกรรม และองค์กรขนาดใหญ่จะได้รับการยืนยันแล้ว แต่ระดับของอุปกรณ์ ข้อมูล และบุคลากรเฉพาะทางในบริษัทพันธมิตรและสถานประกอบการขนาดเล็กยังไม่ได้รับการเปิดเผย หากไม่ได้วัดความพร้อมในระดับล่างสุดของห่วงโซ่อุปทานเป็นเวลาสองถึงสามปี ค่าเฉลี่ยของภูมิภาคจะถูกประเมินสูงเกินไปเนื่องจากประสิทธิภาพของบริษัทขนาดใหญ่  ระดับความพร้อมของ Safety AX ของอุลซานจึงถูกตัดสินว่า 'ขั้นสูง' สำหรับองค์กรขนาดใหญ่ และ 'ไม่สม่ำเสมอ' สำหรับระบบนิเวศอุตสาหกรรม

ในปี 2025 อุบัติเหตุร้ายแรงถึงแก่ชีวิตทั่วประเทศประมาณ 58% เกิดขึ้นในสถานที่ทำงานที่มีพนักงานน้อยกว่า 50 คน แม้ว่าศูนย์กลางความเสี่ยงจะอยู่ที่สถานที่ทำงานขนาดเล็ก แต่การใช้งานอุปกรณ์ความปลอดภัย AI นั้นต้องใช้ต้นทุนการลงทุน การสื่อสาร การบำรุงรักษา และความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล อัตราการใช้งานอย่างต่อเนื่องของธุรกิจขนาดเล็กในเมืองอุลซานยังไม่ได้รับการตรวจสอบ หากมีเพียงเงินอุดหนุนเริ่มต้นระหว่างปี 2026 ถึง 2028 ช่องว่างด้านความปลอดภัยจะกว้างขึ้นอีกครั้งเมื่อเกิดค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยนอุปกรณ์และค่าสมัครใช้  งาน ระดับความพร้อมของสถานที่ทำงานขนาดเล็กได้รับการประเมินว่าอ่อนแอในด้านการใช้งานอย่างต่อเนื่องเมื่อเทียบกับการติดตั้ง

ระบบจดจำวิดีโอด้วย AI เครนอัจฉริยะ การตรวจจับการเข้าใกล้ของรถยก และเซ็นเซอร์ตรวจจับการยุบตัว/การเคลื่อนตัว ได้ถูกรวมไว้ในรายการสนับสนุนเชิงพาณิชย์แล้ว แม้ว่าเทคโนโลยีประเภทต่างๆ จะแพร่หลาย แต่ยังไม่มีการเปิดเผยอัตราการติดตั้งและผลกระทบต่อการลดอุบัติเหตุในแต่ละอุตสาหกรรมและกระบวนการในเมืองอุลซาน หากการกระจายอุปกรณ์แต่ละชนิดดำเนินต่อไปเพียงสองถึงสามปี อุบัติเหตุในกระบวนการผลิตที่เกี่ยวข้องกับการรวมกันของความเสี่ยงหลายประการก็ไม่สามารถคาดการณ์ได้  อุปกรณ์ความปลอดภัยอัจฉริยะได้แพร่หลายไปยังตลาดผลิตภัณฑ์แล้ว แต่ปัจจุบันยังอยู่ในสถานะของการแพร่กระจายเพียงบางส่วนทั่วทั้งกระบวนการผลิตของเมืองอุลซาน

ศูนย์ควบคุมแบบบูรณาการของนิคมอุตสาหกรรมสีเขียวอัจฉริยะได้วางรากฐานสำหรับการเชื่อมโยงข้อมูลเชิงพื้นที่ 3 มิติ การควบคุม และบริการต่างๆ ภายในปี 2025 แม้ว่าการมองเห็นในระดับนิคมอุตสาหกรรมจะดีขึ้นแล้ว แต่การเชื่อมโยงแบบเรียลไทม์กับใบอนุญาตทำงานภายใน เซ็นเซอร์อุปกรณ์ และข้อมูลความเสี่ยงของคนงานยังไม่ได้รับการยืนยัน หากข้อมูลการควบคุมภายนอกและข้อมูลกระบวนการภายในถูกแยกออกจากกันภายในปี 2028 การระบุตำแหน่งหลังเกิดอุบัติเหตุจะเร็วขึ้น แต่การแทรกแซงก่อนเกิดอุบัติเหตุจะถูกจำกัด  การควบคุมนิคมอุตสาหกรรมได้ขยายตัวแล้ว แต่การเชื่อมต่อข้อมูลความปลอดภัยเชิงคาดการณ์ยังไม่สมบูรณ์

บริษัทขนาดใหญ่มีองค์กรด้านความปลอดภัย เซ็นเซอร์ ห้องควบคุม และความสามารถในการลงทุนในสิ่งอำนวยความสะดวกเป็นของตนเอง แม้ว่าผู้รับเหมาช่วงจะทำงานในสถานที่ของผู้รับเหมาหลัก ข้อมูลตามสังกัด กระบวนการ และอุปกรณ์อาจถูกแยกออกจากกัน และอัตราการใช้งานข้อมูลร่วมกันก็ไม่ได้เปิดเผย หากข้อมูลด้านความปลอดภัยระหว่างผู้รับเหมาหลักและผู้รับเหมาช่วงไม่ได้เชื่อมโยงกันเป็นเวลาสองถึงสามปี ทั้งความรับผิดชอบและความเสี่ยงเกี่ยวกับขอบเขตของกระบวนการก็จะถูกละเลยไปพร้อมกัน แผนปฏิบัติการ  ด้านความปลอดภัย (AX) ของผู้รับเหมาหลักได้รับการดำเนินการแล้ว แต่แผนปฏิบัติการด้านความปลอดภัยร่วมระหว่างผู้รับเหมาหลักและผู้รับเหมาช่วงยังไม่ได้รับการยืนยัน

สัดส่วนของอุบัติเหตุร้ายแรงในสถานที่ทำงานที่มีพนักงานน้อยกว่า 50 คน สูงเกินครึ่งหนึ่งแล้ว แม้ว่ากลุ่มที่มีความเสี่ยงสูงจะไม่ตรงกับกลุ่มที่สามารถลงทุนด้านเทคโนโลยีได้ แต่ประสิทธิภาพของอุลซานในด้านการสนับสนุน การติดตั้ง และการบำรุงรักษาตามขนาดของบริษัทก็ยังไม่ได้รับการตรวจสอบ หากช่องว่างนี้ยังคงอยู่จนถึงปี 2028 ความเสี่ยงต่ออุบัติเหตุโดยรวมของภูมิภาคจะยังคงอยู่ในระดับล่างสุดของห่วงโซ่อุปทาน แม้ว่าจะมีการพัฒนาเทคโนโลยีด้านความปลอดภัยแล้วก็ตาม  ระดับการแพร่กระจายในหมู่บริษัทพันธมิตรนั้นประเมินว่าต่ำกว่าบริษัทขนาดใหญ่มาก

งานอาชีวอนามัยจัดการกับปัจจัยเสี่ยงและโรคต่างๆ ผ่านการวัดสภาพแวดล้อมในที่ทำงาน การตรวจสุขภาพพิเศษ และการสืบสวนทางระบาดวิทยา แม้ว่าจะมีการรวบรวมข้อมูลระดับสถาบันมาแล้ว แต่ระบบในระดับเมืองอุลซานที่เชื่อมโยงการสัมผัสสารอันตรายของแต่ละบุคคล การเคลื่อนย้ายในที่ทำงาน และผลลัพธ์ด้านสุขภาพในระยะยาวนั้นยังไม่ได้รับการระบุ หากการหมุนเวียนงาน การเกษียณอายุ และแรงงานต่างชาติเพิ่มขึ้นในช่วงสองถึงสามปี ความไม่ต่อเนื่องของประวัติการสัมผัสสารอันตรายก็จะยิ่งมากขึ้น  การตรวจสุขภาพเป็นที่แพร่หลายมากขึ้น แต่ข้อมูลการสัมผัสสารอันตรายสะสมตลอดชีวิตยังคงกระจัดกระจายอยู่

งานวิจัยในอุตสาหกรรมการต่อเรือได้วิเคราะห์ความเสี่ยงของโรคจากการทำงานโดยเชื่อมโยงเมทริกซ์การสัมผัสในงานกับข้อมูลจากการลงทะเบียนโรคมะเร็ง ประกันการว่างงาน และการตรวจสุขภาพ แม้ว่าจะมีวิธีการวิจัยอยู่แล้ว แต่ยังไม่มีการตรวจสอบว่าข้อมูลเหล่านั้นถูกนำไปใช้กับคนงานในสถานที่ทำงานในรูปแบบของการแจ้งเตือนความเสี่ยงส่วนบุคคลและการปรับเปลี่ยนการทำงานมากน้อยเพียงใด หากงานวิจัยและสถานที่ทำงานแยกออกจากกันภายในปี 2028 ความเสี่ยงของโรคจะยังคงเป็นเพียงสถิติรวมเท่านั้น  แม้ว่าจะมีศักยภาพในการวิเคราะห์สุขภาพในการทำงานอยู่แล้ว แต่การแพร่กระจายของการป้องกันแบบเรียลไทม์ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น

ระหว่างปี 2026 ถึง 2028 เมืองอุลซานจะเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงพร้อมกันหลายอย่าง เช่น การเพิ่มขึ้นของคำสั่งซื้อต่อเรือ การใช้พลังงานไฟฟ้าในอุตสาหกรรมยานยนต์ การปรับโครงสร้างอุตสาหกรรมปิโตรเคมี ความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศ และการขยายตัวของแรงงานต่างชาติ ในขณะที่ปริมาณงาน กระบวนการ สิ่งอำนวยความสะดวก และองค์ประกอบของแรงงานจะเปลี่ยนแปลงไปพร้อมกัน แต่รอบการอัปเดตแบบจำลองที่ใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อสะท้อนถึงสภาวะใหม่เหล่านี้ยังไม่ได้รับการเปิดเผย หากการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นเร็วกว่าการเรียนรู้ ความแม่นยำของ AI ด้านความปลอดภัยจะลดลงในช่วงเปลี่ยนผ่านที่สำคัญที่สุด  ความเสี่ยงที่สำคัญสำหรับ Ulsan Safety AX ไม่ได้อยู่ที่ความล่าช้าในการนำเทคโนโลยีมาใช้ แต่เป็นการล่าช้าในการอัปเดตแบบจำลองให้สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงในโครงสร้างอุตสาหกรรม

โรคจากการทำงานมักมีช่วงเวลาล่าช้าหลายปีระหว่างการสัมผัสสารอันตรายและการวินิจฉัยโรค หากสถานที่ทำงานและโครงสร้างการจ้างงานเปลี่ยนแปลงไปในอีกสองถึงสามปีข้างหน้า ข้อมูลการสัมผัสสารอันตรายของคนงานในปัจจุบันอาจกระจัดกระจายเนื่องจากการปิดสถานที่ทำงานและการเปลี่ยนแปลงงาน ส่งผลให้ยากที่จะระบุสาเหตุและกำหนดความรับผิดชอบได้ แม้ว่าโรคจะเกิดขึ้นในภายหลังก็ตาม  ช่วงเวลาปัจจุบันท่ามกลางการปรับโครงสร้างของอุตสาหกรรมปิโตรเคมีและการต่อเรือ เป็นโอกาสสุดท้ายที่จะรักษาประวัติสุขภาพจากการทำงานเอาไว้

อุบัติเหตุร้ายแรงเกิดขึ้นในโครงสร้างที่ข้อมูลจะสะสมก็ต่อเมื่อเกิดการสูญเสียชีวิตและสุขภาพไปแล้วเท่านั้น แม้ว่าแบบจำลองจะได้รับการปรับปรุงหลังเกิดอุบัติเหตุ แต่ความสูญเสียที่เกิดขึ้นแล้วไม่สามารถกู้คืนได้ และความทรงจำในสถานที่เกิดเหตุจะอ่อนลงเนื่องจากการทดแทนคนงานในกระบวนการเดียวกัน หากไม่มีการรวบรวมข้อมูลเหตุการณ์เฉียดฉิวและข้อมูลเตือนภัยเป็นเวลาสองถึงสามปี ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ก็จะยังคงใช้ข้อมูลเกี่ยวกับการเสียชีวิตและการบาดเจ็บเป็นวัสดุในการฝึกอบรม  ต่อไป ความไม่สามารถย้อนกลับได้ของความปลอดภัยทางอุตสาหกรรมอยู่ที่ข้อเท็จจริงที่ว่าต้นทุนที่ไม่สามารถกู้คืนได้เกิดขึ้นแล้วในขณะที่ข้อมูลความล้มเหลวถูกสร้างขึ้น

หากข้อมูลด้านสุขภาพกระจัดกระจายตามบริษัทต่างๆ จะทำให้ยากต่อการติดตามประวัติการสัมผัสสารอันตรายในอดีตหลังจากที่พนักงานเปลี่ยนงานหรือเกษียณอายุ นอกจากนี้ เมื่อมีการปรับโครงสร้างธุรกิจและปิดกิจการของบริษัทคู่ค้า บันทึกเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมการทำงานและผู้รับผิดชอบอาจหายไปพร้อมกัน หากประวัติระยะยาวไม่ได้รับการเชื่อมโยงภายในปี 2028 โอกาสในการระบุสาเหตุของโรคจากการทำงานจะลดลงอย่างถาวร  ความไม่ต่อเนื่องของข้อมูลสุขภาพแรงงานเป็นความเสี่ยงที่แก้ไขไม่ได้ ซึ่งบั่นทอนทั้งความเสียหายต่อสุขภาพและสิทธิในการได้รับค่าชดเชย

การประเมินความกระชับ:เพื่อให้มาตรฐานแรงงาน ความปลอดภัย และสุขภาพ (AX) ของ Ulsan ได้รับการยอมรับ ไม่ใช่แค่การจัดหาอุปกรณ์ แต่ต้องตรวจสอบอัตราการตรวจจับเหตุการณ์เกือบเกิดอุบัติเหตุ ระยะเวลานำส่งสัญญาณเตือน อัตราการเชื่อมต่อกับพันธมิตร อัตราการติดตามการสัมผัสสะสม และการลดอุบัติเหตุไปพร้อมๆ กันก่อนปี 2028

นี่เป็นเพียงขั้นตอนหนึ่ง และระบบการคาดการณ์ที่เชื่อมโยงการสัมผัสสารอันตรายตลอดชีวิตของคนงาน กระบวนการของผู้รับเหมาหลัก/ผู้รับเหมาช่วง และผลลัพธ์ด้านสุขภาพนั้นถูกตัดสินว่ายังไม่สมบูรณ์

แม้ว่าระบบความปลอดภัยอัจฉริยะจะถูกนำไปใช้ในองค์กรขนาดใหญ่ แต่ก็ยังขาดหลักฐานที่แสดงให้เห็นว่าระบบดังกล่าวได้แพร่กระจายไปยังผู้รับเหมาช่วง สถานประกอบการขนาดเล็ก และแรงงานต่างชาติ ซึ่งเป็นกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูง

ระบบ Labor AX ควรเป็นระบบที่สามารถระบุความเสี่ยงก่อนเกิดอุบัติเหตุ และการสัมผัสสารอันตรายก่อนเกิดโรคได้เร็วกว่าระบบที่คอยตรวจสอบคนงานอย่างละเอียดถี่ถ้วน ปัจจุบัน เมืองอุลซานมีเทคโนโลยีการตรวจจับอยู่แล้ว แต่ยังไม่สามารถตรวจสอบการคาดการณ์ การแพร่กระจาย และสิทธิที่เกี่ยวข้องได้พร้อมกัน

การประเมินช่วงเวลาสำคัญ: การนำระบบความปลอดภัยอัจฉริยะมาใช้ + การคาดการณ์ความเสี่ยงด้านการบูรณาการสุขภาพและแรงงาน

แหล่งที่มาของหลักฐาน

• กระทรวงแรงงานและการจ้างงาน สถานการณ์อุบัติเหตุร้ายแรงที่ต้องมีการสอบสวนอุบัติเหตุในปี 2025
• กระทรวงแรงงานและการจ้างงาน สถานการณ์อุบัติเหตุในอุตสาหกรรม ปี 2025
• สำนักงานความปลอดภัยและสุขภาพในการทำงานแห่งเกาหลี สถิติอุบัติเหตุร้ายแรง
• สำนักงานความปลอดภัยและสุขภาพในการทำงานแห่งเกาหลี กรณีอุบัติเหตุร้ายแรงในอุตสาหกรรมการต่อเรือ
• สำนักงานความปลอดภัยและสุขภาพในการทำงานแห่งเกาหลีวิเคราะห์ปัจจัยอันตรายและโรคจากการทำงานในอุตสาหกรรมการต่อเรือ
• สำนักงานความปลอดภัยและสุขภาพในการทำงานแห่งเกาหลีให้การสนับสนุนอุปกรณ์ความปลอดภัยอัจฉริยะ
• สำนักงานความปลอดภัยและสุขภาพในการทำงานแห่งเกาหลี กรณีศึกษาภาคสนามของปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีความปลอดภัยทางอุตสาหกรรมอัจฉริยะ
• เทศบาลนครอุลซาน: การรับมือกับคลื่นความร้อนโดยใช้ AI และบิ๊กดาต้า
• ศูนย์ควบคุมแบบบูรณาการ นิคมอุตสาหกรรมอัจฉริยะสีเขียว นครอุลซาน

Structural Insight — AI ด้านความปลอดภัยทางอุตสาหกรรมนั้นสายเกินไปแล้ว ยิ่งเรียนรู้จากอุบัติเหตุมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งสายเกินไปเท่านั้น

ประสิทธิภาพของ AI ในภาคการผลิตทั่วไปจะดีขึ้นเมื่อปริมาณข้อมูลเกี่ยวกับปริมาณการผลิต ข้อบกพร่อง และการบำรุงรักษาเพิ่มขึ้น ในขณะที่โมเดล AI ด้านความปลอดภัยทางอุตสาหกรรมสามารถซับซ้อนมากขึ้นได้เมื่อจำนวนอุบัติเหตุที่ใช้เรียนรู้เพิ่มขึ้น แต่ข้อมูลเหล่านั้นก็เกิดขึ้นจากความบาดเจ็บและการเสียชีวิต นี่เป็นสาขาเฉพาะที่การสะสมข้อมูลและผลลัพธ์ทางสังคมไม่ได้เคลื่อนไปในทิศทางเดียวกัน

ยิ่งอุบัติเหตุเกิดขึ้นน้อยเท่าไร การเรียนรู้ทางสถิติก็ยิ่งยากขึ้นเท่านั้น แต่ความสัมพันธ์กับความปลอดภัยก็จะยิ่งสูงขึ้น ในทางกลับกัน สถานที่ที่มีแนวโน้มเกิดอุบัติเหตุสูงนั้นเหมาะสมสำหรับการฝึกฝนแบบจำลอง แต่ก็เป็นสถานที่ที่การป้องกันล้มเหลวไปแล้ว ดังนั้น หากปัญญาประดิษฐ์ด้านความปลอดภัยทางอุตสาหกรรมถูกออกแบบโดยใช้ข้อมูลอุบัติเหตุเป็นหลัก จะเกิดความขัดแย้งขึ้น กล่าวคือ โรงงานที่ปลอดภัยที่สุดกลับมีข้อมูลการฝึกฝนไม่เพียงพอ ในขณะที่โรงงานที่อันตรายที่สุดกลับแสดงให้เห็นถึงพลังในการทำนายที่ดีขึ้นก็ต่อเมื่อความเสียหายสะสมมากขึ้นแล้วเท่านั้น

ข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงโครงสร้างนี้ไม่ใช่การเสียชีวิตหรือการบาดเจ็บ แต่เป็นการทำงานผิดปกติของอุปกรณ์ การทำงานทับซ้อน การเพิกเฉยต่อคำเตือน การถอดอุปกรณ์ป้องกัน การเฉียดฉิว และการสัมผัสกับปัจจัยอันตราย อย่างไรก็ตาม ข้อมูลเหล่านี้กระจัดกระจายอยู่ทั่วบริษัทและซ้ำซ้อนกับข้อมูลการเฝ้าระวังพนักงาน แม้ว่าคุณค่าในการป้องกันจะเพิ่มขึ้นหากเก็บรวบรวมได้เร็วก่อนเกิดอุบัติเหตุ แต่ความเสี่ยงต่อการละเมิดสิทธิ์ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน

ดังนั้น จุดเปลี่ยนเชิงโครงสร้างของ Ulsan Labor AX จึงไม่ได้อยู่ที่ความแม่นยำของ AI เอง ความ  สำเร็จของการจัดตั้ง Industrial Safety AX ขึ้นอยู่กับว่าข้อมูลที่ใช้ในการเรียนรู้ความเสี่ยงโดยไม่ก่อให้เกิดอันตรายต่อมนุษย์ และความเชื่อมั่นว่าข้อมูลดังกล่าวจะถูกนำไปใช้เพื่อการคุ้มครองคนงานเท่านั้น จะได้รับการรับประกันไปพร้อมกันหรือไม่