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无人机用于高度工作和限制空间检查
尽管一致努力减少严重伤害和死亡（SIF），但工作场所的死亡人数却没有急剧减少在1992年至2017年之间，OSHA（职业安全与健康管理局）可记录的伤害率从每100名工人的8.9损伤下降到每100名工人的2.8次伤害，下降了67％（国家安全委员会，2018年）。在同一时间范围内，工作场所死亡率（可预防的死亡）仅下降了26％，2017年有4,414例可预防的工作场所死亡人数（劳工统计局，2018年）。此外，根据美国劳工统计局的数据，2018年美国记录了5,250例致命工作伤害，比2017年的5,147人增加了2％。在2017年至2018年之间，致命的劳动伤害率保持不变，为每10万名全职工人3.5。公司为减少工作场所伤害的巨大努力似乎并没有转化为有影响力的工作场所死亡人数。
用于高空作业和密闭空间检查的无人机
工作归零 尽管美国为减少重伤和死亡 (SIF) 做出了一致努力，但职场死亡人数并未大幅减少 1992 年至 2017 年，美国职业安全与健康管理局 (OSHA) 记录的伤害率从每 100 名工人 8.9 人下降到每 100 名工人 2.8 人，下降了 67% (National Safety Council, 2018)。在同一时间段内，工作场所死亡率（可预防死亡）仅下降了 26%，2017 年发生了 4,414 起可预防的职场死亡事件 (Bureau of Labor Statistics, 2018)。此外，根据美国劳工统计局的数据，2018 年美国共记录了 5,250 起致命工伤，比 2017 年的 5,147 起增加了 2%。 2017 年至 2018 年间，致命工伤率保持不变，为每 10 万名全职工人 3.5 人。企业为减少工伤所做的大量努力似乎并未有效减少工伤死亡率。
无人机用于高度工作和限制空间检查
尽管一致努力减少严重伤害和死亡（SIF），但工作场所的死亡人数却没有急剧减少在1992年至2017年之间，OSHA（职业安全与健康管理局）可记录的伤害率从每100名工人的8.9损伤下降到每100名工人的2.8次伤害，下降了67％（国家安全委员会，2018年）。在同一时间范围内，工作场所死亡率（可预防的死亡）仅下降了26％，2017年有4,414例可预防的工作场所死亡人数（劳工统计局，2018年）。此外，根据美国劳工统计局的数据，2018年美国记录了5,250例致命工作伤害，比2017年的5,147人增加了2％。在2017年至2018年之间，致命的劳动伤害率保持不变，为每10万名全职工人3.5。公司为减少工作场所伤害的巨大努力似乎并没有转化为有影响力的工作场所死亡人数。
2019 年 Crescent 附近 Wollongbar (II) 沉船检查......
报告由 Brad Duncan 博士编写：2020 年 8 月，2021 年 4 月修订。贡献者包括：Siobhan Lavelle；Alexander 和 Adrian Jahnke (AUS ROV)；Matt Dawson；Cec 和 Shirley Radley；Damien Allan 船长；Daniel Adams、Geoff Shelton；Todd Adamson；Brett McKinnon；Lesley Gidden-Reeve；Nick Otway；David Durie；Penny van der Berg；和 Tim Smith (Heritage NSW)。© Heritage NSW，总理和内阁部，帕拉马塔，新南威尔士州，澳大利亚。引用其中包含的材料时需注明出处。免责声明 本出版物中明示或暗示的任何陈述、声明、意见或建议均出于善意，但新南威尔士州及其代理人和雇员不承担任何责任（无论是由于疏忽、缺乏照顾或其他原因），对于任何人因该人就上述任何陈述、声明或建议采取或不采取（视情况而定）行动而发生或可能发生的任何损害或损失。
飞机蒙皮检查：迈向凹痕的新模式...
飞机维护、修理和大修行业正逐渐转向使用 3D 扫描进行凹痕检查。高精度设备可实现快速且可重复的测量，从而实现高效的报告和更客观的损伤评估。然而，3D 扫描仪的潜力还远未得到充分开发。这是因为结构维修手册处理凹痕的传统方式是将长度、宽度和深度视为唯一相关的测量指标。当前方法相当于将凹痕描述为“盒子”，因此会丢弃有关实际形状的任何信息。这会导致高度的模糊性，将非常不同的形状（以及相应的疲劳寿命）归为相同，并使从高精度 3D 扫描仪获取如此大量信息的努力化为泡影。本文提出了一个 7 参数模型来描述实际的凹痕形状，从而能够利用 3D 扫描仪生成的高保真数据。
Clearinspect AI 检查可通过自动警报和行动防止乱扔垃圾。
人工智能驱动的检查利用人工智能来改善机构（包括学校、医院、工厂和政府机构）监督合规性、监控流程和维持质量标准的方式。通过应用人工智能技术，可以更快地进行检查，并且更加准确和一致。人工智能系统从各种来源（例如摄像头和传感器）收集数据，然后使用机器学习算法来分析这些信息、识别模式并检测潜在问题。这些系统可以自动生成综合报告，强调关键发现并建议改进领域，从而简化流程并确保一致性。人工智能的一个主要优势是它能够在潜在问题（例如设备故障或安全隐患）发生之前对其进行预测。这种预测能力使机构能够实施预防措施并就政策和资源分配做出基于数据的决策。此外，人工智能支持实时监控，使机构能够迅速应对任何新出现的问题。总之，人工智能驱动的检查提高了效率、准确性和可扩展性，同时通过及早发现问题来帮助降低成本。这些系统在许多行业中都有广泛的应用，但也带来了挑战，例如数据隐私问题和集成的复杂性。随着人工智能技术的进步，这些检查系统预计将变得越来越普遍，从而大大改善机构监督和管理。
使用定量数据为学校检查提供的优势和局限性
抽象学校检查是许多教育系统的共同特征。这些可以通过有关学校的定量背景数据来告知。人们认识到，将这种定量信息作为检查过程的一部分存在优缺点，尽管这些信息很少被简洁地列出。本文通过提出和反对使用定量数据在告知学校检查中的论点来填补这一差距。我们认为，虽然定量数据提供了有关重要结果的客观信息，但其有用性受到一系列因素的限制，包括丢失的数据，小样本量，创建不正当激励措施以及最随时可用的措施捕获学校质量以外的方面的事实。我们通过讨论教育标准，儿童服务和技能（OFSTED）（英格兰的学校检查局）目前如何在这些优点和缺点之间进行交易来得出结论。
01 - PSC 032 针对 PSC 检查对船舶采取的行动
自本通函发布之日起生效：2014年5月23日 对悬挂圣文森特和格林纳丁斯国旗的船舶在巴黎谅解备忘录区域内的滞留情况的分析显示，自2005年以来，情况有所改善。这符合本局改善船舶安全和执行国际公约的政策。然而，最近几个月船舶维护方面出现了一定的松懈。港口国管理局开展了集中检查活动。已采用更严格的标准来评估和针对个别船舶和管理公司。根据港口国监督委员会的检查结果对船舶表现和公司概况进行了评估。本通函旨在为管理公司和船舶官员提供一种工具，旨在使他们的船舶做好接受港口国监督检查的准备，并避免最终被扣留和采取行政措施。已开发以下工具： • 记录 PSC 最常见的缺陷； • 抵达港口前填写的抵达前检查表；以及 • 每月自我核实检查表。本主管机关提请管理公司、主管和船舶官员注意以下抵达前检查表和自我核实检查表的“使用说明”。管理公司可以使用其自己的认可组织（本主管机关认可）绘制的类似检查表。抵达前检查表的“使用说明”。船上人员应在抵达港口前填写《抵达前检查表》。此外，船上人员应立即纠正任何不令人满意的项目
全州范围内辅助、小型、杂项和不合格结构检查的工作范围
该项目的目标是更新清单并检查科罗拉多州州公路系统上的辅助、次要、杂项和不合格结构，并向科罗拉多州交通部 (CDOT) Staff Bridge 报告各个结构的状况。次要结构是跨度从四英尺到二十英尺的桥梁和涵洞。辅助结构是高架标志、信号和高杆灯。杂项结构是横跨州公路的非桥梁结构，例如管道、传送带结构等。不合格结构通常是横跨州公路的人行桥和铁路桥。辅助、次要、杂项和不合格结构在本工作范围（范围）中将在下面称为“结构”。科罗拉多州交通部在本范围中将在下面称为“所有者”。
海军 OCONUS 第三方检查租户常见问题 (FAQ)
为什么要进行检查？根据《2020 财年和 2021 财年国防授权法案》第 3051 节的规定，海军必须通过第三方承包商对所有政府拥有和租赁的房屋进行检查。这些检查的目的是向海军提供有关其海外和美国设施中政府拥有和租赁住房状况的信息，以确保军人及其家人拥有安全、优质的住房。检查将评估生命/健康/安全 (LHS) 缺陷，评估每个房屋的状况，并评估其总体结构完整性和可居住性。这些检查的结果将有助于保护租户免受健康危害，并提供独立于住房服务中心 (HSC) 的房屋安全性评估。