규정과 현장을 잇는
AI 안전 인텔리전스

#Safety-I#LegalBase&Compliance#Safety-II
PHASE 1Data Orchestration

법규와 현장의 단일 데이터 레이어

법규와 표준은 기준 데이터로, 현장의 상황과
조치 기록은 운영 데이터로 축적됩니다
퍼스는 두 데이터 흐름을 도입 시점부터 함께 수집해
단절 없는 안전 데이터 기반을 구축합니다

Safety-I

법규와 DB 기반의 컴플라이언스

300K+ 법령과 사고, 아차사고 DB, 표준 위험성평가를 토대로
안전관리의 기준선을 즉시 확립합니다.

  • 300K+ 법령 자동 추적
  • 사고와 아차사고 DB 통합
  • 표준 위험성평가 템플릿
Safety-II

현장 맥락 기반의 비정형 데이터

정상작업 패턴, TBM 대화 기록, 작업자 Q&A와 현장 입력까지
현장의 비정형 데이터를 함께 축적합니다.

  • 정상작업 패턴 학습
  • TBM 대화 기록 누적
  • 작업자 Q&A와 현장 입력
AI BRAIN

두 체계를 통합하는 AI Brain

AI Brain은 Safety-I의 법규 데이터와 Safety-II의 현장 학습을 통합 이해합니다.
모든 판단은 법령과 표준 기준 위에서 사업장별 맥락에 맞게 고도화됩니다.

  • Safety-I과 Safety-II 통합 판단
  • 법령과 표준 기준 우선 적용
  • 사업장별 맥락 학습과 고도화
PHASE 2AI-Driven PDCA Core

맥락 학습 기반의 AI PDCA 엔진

현장에서 쌓이는 학습 데이터가 다음 Plan의 판단 기준을
한 단계 높입니다. 사이클이 반복될수록 사업장 고유의
위험 패턴과 대응 이력이 축적되며, AI 판단의 정확도 및
권고의 실효성이 단계적으로 고도화됩니다

1. Plan

DB 기반 위험성평가

법령과 표준 DB를 토대로 위험성평가를 수립하고,
현장에서 발견된 오차를 반영해 계획을 조정합니다.

2. Do

법정 교육과 현장 기록

법정 필수 교육을 배포하고,
현장 TBM과 작업의 실제를 데이터로 함께 기록합니다.

4. Act

시정과 재학습

기준 미달은 즉각 시정하고,
축적된 현장 노하우는 AI가 다시 학습합니다.

3. Check

표준 대비 간극 분석

Audit 증빙을 자동화하고,
표준과 실제 작업 사이의 간극을 분석합니다.

* 현장의 학습 데이터가 다음 Plan의 판정 품질을 높입니다.

PHASE 3Evolution: AI Co-Pilot

Co-Pilot 안전 아키텍처

도입 초기의 컴플라이언스 대응에서 시작해,
현장 데이터를 운영 자산으로 축적합니다
담당자가 바뀌어도 리스크 이력과 대응 체계가
이어지는 Co-Pilot 기반 안전 운영을 구축합니다

WAVE 1|도입 초기

컴플라이언스 즉각 대응

법규와 표준 DB를 중심으로
안전관리의 기준선을 빠르게 확립합니다.

WAVE 2|운영 중기

현장 데이터 자산화

정상 작업 패턴과 아차사고 이력이 누적되며,
사업장 고유 데이터가 운영 자산으로 구조화됩니다.

WAVE 3|최종 비전

Co-Pilot 완성

담당자가 바뀌어도 단절 없는 대응,
모든 리스크를 기억하고 최적 대안을 제안합니다.