จาก Safety Culture สู่ Safety AI โลกไม่ยอมให้เราอยู่เฉย!

เผยแพร่เมื่อ 25/3/2569
เขียนโดย คุณวีริศ จิรไชยภาส

จาก Safety Culture สู่ Safety AI  โลกไม่ยอมให้เราอยู่เฉย!

          งานอาชีวอนามัยและความปลอดภัยในการทำงาน (Occupational Health and Safety: OHS) เป็นองค์ประกอบสำคัญของการพัฒนาอุตสาหกรรมและการให้บริการในประเทศไทยมาอย่างต่อเนื่อง ซึ่งหากพิจารณาพัฒนาการของงานด้านความปลอดภัยในช่วงประมาณ 30 ปีที่ผ่านมา จะพบว่าแนวคิดและวิธีการดำเนินงานได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างมีนัยสำคัญ

          ในระยะเริ่มต้น หลายองค์กรยังให้ความสำคัญกับเรื่องความปลอดภัยค่อนข้างจำกัด และมักดำเนินการเพียงเมื่อเกิดอุบัติเหตุหรือมีเหตุการณ์ร้ายแรงเกิดขึ้น ต่อมาเมื่อกฎหมายด้านความปลอดภัยในการทำงานมีความชัดเจนและเข้มงวดมากขึ้น องค์กรต่างๆ จึงเริ่มให้ความสำคัญกับการปฏิบัติตามกฎหมายและมาตรฐานด้านความปลอดภัย (Compliance-based Safety) หลังจากนั้น แนวคิดด้านความปลอดภัยได้พัฒนาไปสู่การบริหารจัดการความเสี่ยง (Risk-based Safety Management)โดยองค์กรเริ่มใช้เครื่องมือ เช่น การระบุอันตราย การประเมินความเสี่ยง และการกำหนดมาตรการควบคุม เพื่อป้องกันอุบัติเหตุก่อนที่จะเกิดขึ้น และในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา แนวคิดด้านความปลอดภัยได้ก้าวเข้าสู่การสร้างวัฒนธรรมความปลอดภัย (Safety Culture)ซึ่งมุ่งเน้นให้บุคลากรทุกระดับขององค์กรมีทัศนคติ ค่านิยม และพฤติกรรมที่ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยในการทำงานอย่างแท้จริง ไม่ใช่เพียงการปฏิบัติตามกฎระเบียบเท่านั้น

Safety 4.0 : ยุคของวัฒนธรรมความปลอดภัย
          แนวคิด Safety 4.0 มุ่งเน้นการสร้างวัฒนธรรมความปลอดภัย (Safety Culture) ภายในองค์กร โดยให้ความสำคัญกับการมีส่วนร่วมของพนักงานทุกระดับ การสื่อสารที่เปิดเผย และการเรียนรู้จากเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น การสร้างวัฒนธรรมความปลอดภัยไม่ได้หมายถึงเพียงการกำหนดกฎระเบียบ แต่เป็นการปลูกฝังทัศนคติและค่านิยมร่วมกัน ตัวอย่างเครื่องมือหรือกิจกรรมที่องค์กรนำมาใช้เพื่อสร้างวัฒนธรรมความปลอดภัย ได้แก่
               1. Safety Leadership & Commitment: การที่ผู้บริหารระดับสูงแสดงบทบาทผู้นำด้านความปลอดภัยอย่างชัดเจน เช่น การลงพื้นที่ตรวจเยี่ยมหน้างาน (Safety Walkthrough) การสื่อสารนโยบายด้านความปลอดภัย และการสนับสนุนทรัพยากรในการปรับปรุงสภาพการทำงาน
               2. Safety Observation Program/Behavior-Based Safety (BBS): การสังเกตพฤติกรรมการทำงานของพนักงาน เพื่อค้นหาพฤติกรรมเสี่ยงและพฤติกรรมที่ปลอดภัย พร้อมให้คำแนะนำและสร้างการเรียนรู้ร่วมกัน
               3. Stop Work Authority (SWA): การให้อำนาจพนักงานทุกคนสามารถหยุดการทำงานได้ทันทีเมื่อพบว่ามีความเสี่ยงที่อาจก่อให้เกิดอันตราย
               4. Incident Reporting & Investigation: การส่งเสริมให้มีการรายงานอุบัติเหตุ เหตุการณ์ผิดปกติ และเหตุการณ์เกือบเกิดอุบัติเหตุ (Near Miss) เพื่อใช้เป็นข้อมูลในการวิเคราะห์หาสาเหตุราก (Root Cause Analysis) และป้องกันการเกิดซ้ำ เป็นต้น

          แม้แนวคิด Safety Culture จะช่วยลดอุบัติเหตุได้อย่างมีนัยสำคัญ แต่ก็ยังมีข้อจำกัดบางประการ เช่น ความแตกต่างด้านทัศนคติของบุคลากร การพึ่งพาพฤติกรรมมนุษย์เป็นหลัก ความยากในการวัดผลเชิงปริมาณ การวิเคราะห์ข้อมูลด้านความปลอดภัยที่ยังไม่ครอบคลุม จึงยังคงเป็นข้อจำกัดในการลดอุบัติเหตุขององค์กร

          ปัจจุบัน โลกกำลังก้าวเข้าสู่ยุคดิจิทัลอย่างเต็มรูปแบบ เทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น Big Data, Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI) และระบบอัตโนมัติ ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการยกระดับและมาตรฐานการบริหารจัดการด้านความปลอดภัย ทำให้เกิดแนวคิดใหม่ที่เรียกว่า Safety 5.0 ซึ่งเป็นการผสานวัฒนธรรมความปลอดภัยเข้ากับเทคโนโลยีอัจฉริยะ เพื่อสร้างระบบความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

Safety 5.0 : การนำ AI มายกระดับความปลอดภัย
          การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) และเทคโนโลยีดิจิทัลเข้ามาช่วยสนับสนุนระบบบริหารจัดการความปลอดภัย ทำให้องค์กรสามารถคาดการณ์ (Predict) ตรวจจับ (Detect) และป้องกัน (Prevent) อุบัติเหตุได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ AI ในงานด้านความปลอดภัย ได้แก่
               1. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ (Predictive Safety Analytics): AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น ข้อมูลอุบัติเหตุย้อนหลัง ข้อมูลการทำงานของเครื่องจักร พฤติกรรมของพนักงาน และข้อมูลสภาพแวดล้อมในการทำงาน เพื่อนำมาคาดการณ์แนวโน้มของความเสี่ยงก่อนที่จะเกิดอุบัติเหตุ โดยตัวอย่างระบบที่ใช้งานจริง เช่น TrueMotion การวิเคราะห์พฤติกรรมการขับขี่ของคนขับรถบรรทุก เช่น การเบรกกะทันหัน การใช้ความเร็วเกินกำหนด SAS Safety Analytics การวิเคราะห์ข้อมูลความปลอดภัยเชิงลึกในองค์กรขนาดใหญ่ และ Microsoft Azure AI Safety Analytics การใช้ Machine Learning เพื่อป้องกันและวิเคราะห์ข้อมูลอุบัติเหตุ
               2. ระบบตรวจจับความเสี่ยงแบบเรียลไทม์ (AI Vision Safety Monitoring) โดยการใช้กล้อง CCTV ร่วมกับ AI เพื่อวิเคราะห์ภาพจากหน้างานแบบเรียลไทม์ เช่น ตรวจจับการไม่สวม PPE ตรวจจับการเข้าเขตอันตราย ตรวจจับพฤติกรรมไม่ปลอดภัย โดยตัวอย่างเทคโนโลยีที่ใช้จริง เช่น CiRA Core (ผลงานวิจัยของไทย) Cognex ViDi Vision SystemIntenseye AI Safety Platform และ Protex AI (AI วิเคราะห์ภาพเพื่อความปลอดภัยในโรงงาน)
               3. Wearable Technology เพื่อความปลอดภัยของพนักงาน โดยสวมใส่อุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกับ AI และ IoT สามารถตรวจวัดข้อมูลสุขภาพและสภาพร่างกายของพนักงาน เช่น อัตราการเต้นหัวใจ ระดับออกซิเจน ความเหนื่อยล้า หรือตำแหน่งของพนักงานในพื้นที่อันตราย  ตัวอย่างอุปกรณ์ เช่น Smart HelmetBlackline Safety wearable gas detectorGuardhat Smart Helmet หรือแม้กระทั่ง Apple Watch / Fitbit ที่ใช้ติดตามสุขภาพพนักงาน
               4. AI เพื่อการปรับปรุงกระบวนการทำงานอัตโนมัติ เป็น AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลการทำงานและปรับปรุงกระบวนการให้ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น การปรับพารามิเตอร์ของเครื่องจักรอัตโนมัติ การควบคุมพลังงานในโรงงาน การควบคุมกระบวนการผลิต ตัวอย่างเทคโนโลยี เช่น Autonomous AI AgentsArtificial Intelligence Optimization (AIO) Digital Twin Technology
               5. AI สำหรับการฝึกอบรมและการสื่อสารความปลอดภัย เป็น AI สามารถช่วยสร้างสื่อการเรียนรู้ด้านความปลอดภัยที่ตรงกับความเสี่ยงของแต่ละงาน เช่น การสร้างสื่อฝึกอบรมเฉพาะงาน การจำลองสถานการณ์อุบัติเหตุ การสร้างคู่มือความปลอดภัยแบบ Interactive หรือการสร้างภาพยนต์สั้น เพลง โปสเตอร์เพื่อสื่อสารเรื่องความปลอดภัยให้น่าสนใจยิ่งขึ้น ตัวอย่างเครื่องมือที่สามารถใช้ได้ เช่น NotebookLM, Gemini, ChatGPT, Canva, AI Runway, AI (สร้างวิดีโอฝึกอบรม) และ VR Safety Training

Physical AI : เมื่อ AI ลงสู่โลกจริง
          อีกแนวโน้มสำคัญคือ Physical AI หรือ “ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ” ซึ่งเป็นการนำ AI ออกจากโลกของข้อมูลและซอฟต์แวร์ ไปสู่การควบคุมอุปกรณ์จริงในโลกกายภาพ โดยระบบเหล่านี้สามารถรับรู้สภาพแวดล้อม (Sense) วิเคราะห์และตัดสินใจ (Reason) และลงมือปฏิบัติ (Act) ตัวอย่างการใช้งาน เช่น
               o หุ่นยนต์อุตสาหกรรมที่ทำงานในพื้นที่เสี่ยง
               o รถขนส่งอัตโนมัติ (Autonomous Vehicles / AGV) หรือรถยนต์ไร้คนขับ
               o กล้องหรือโดรนตรวจสอบพื้นที่อันตราย
               o หุ่นยนต์ตรวจสอบหรือทำความสะอาดถังสารเคมีหรือท่อส่งก๊าซ

บทบาทใหม่ของเจ้าหน้าที่ความปลอดภัย
          ในยุค Safety 5.0 บทบาทของเจ้าหน้าที่ความปลอดภัยในการทำงานไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการตรวจสอบหรือการบังคับใช้กฎระเบียบอีกต่อไป เจ้าหน้าที่ความปลอดภัยฯ จึงจำเป็นต้องเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ๆ และสามารถนำ AI มาประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการความปลอดภัย และพัฒนาไปสู่การเป็น Safety Data Analyst หรือ Safety Technology Integrator หรือ Safety Strategist ในอนาคตได้

เทคโนโลยีไม่ได้แทนที่วัฒนธรรมความปลอดภัย แต่ช่วยเสริมพลัง
          การเปลี่ยนผ่านจาก Safety 4.0 สู่ Safety 5.0 ไม่ได้หมายถึงการแทนที่วัฒนธรรมความปลอดภัยด้วยเทคโนโลยี แต่เป็นการผสานวัฒนธรรมความปลอดภัยเข้ากับเทคโนโลยี AI เพื่อสร้างระบบความปลอดภัยที่ใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ สามารถคาดการณ์ความเสี่ยงล่วงหน้า และลดการเกิดอุบัติเหตุซ้ำลงได้
          โดยมีหลักสำคัญคือ “มนุษย์เป็นศูนย์กลาง และเทคโนโลยีเป็นเครื่องมือสนับสนุน” ซึ่งจะช่วยให้องค์กรสามารถปรับตัวและใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างเหมาะสม จะสามารถยกระดับความปลอดภัยในการทำงาน ประสิทธิภาพการผลิต และความยั่งยืนขององค์กรในอนาคต
          ดังนั้น อย่ากลัวการเปลี่ยนแปลง จงเรียนรู้และใช้ประโยชน์จาก AI ให้เต็มที่ เพื่อสร้างสถานที่ทำงานให้ปลอดภัยยิ่งขึ้นสำหรับทุกคน

หมายเหตุ: บทความนี้ผู้เขียนตั้งใจร่างเนื้อหา และให้ AI ช่วยค้นหาข้อมูล และใช้ ChatGPT ในการปรับแต่งข้อความก่อน และตรวจทานซ้ำก่อนเผยแพร่สู่ภายนอก เพื่อเรียนรู้และทดลองใช้ AI ช่วยในการเขียนบทความ ขออภัย หากมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้น