Mitchell Services 通过人工智能驱动的风险管理获得安全洞察

Mitchell Services 是澳大利亚最多元化的钻探公司，在采矿和资源行业的高风险环境中运营。该公司拥有 750 多名员工和 35 个项目，认识到积极主动且可靠的风险管理对于满足客户期望和实现零死亡工作场所的重要性。他们的领导层寻求加强关键控制的有效性和弹性，以即使在工作条件发生变化或出现意外变动时也能防止严重伤害。 Mitchell Services 面临的挑战是，找出其关键风险管理中的差距，并判断当事件发生时，他们是实现了“安全的失败”，还是仅仅靠运气。他们需要对照关键控制标准来评估其安全绩效，并有效地优先处理关键风险。 为解决此问题，他们于 2025 年与 Libero AI 和昆士兰大学合作，使用 CaNeTA 方法分析其安全绩效。为了改进结果，CaNeTA 在流程前端增强了 IBM watsonx.ai ，用于准备数据并建立事件之间的因果联系；在流程后端增强了  IBM watsonx Orchestrate，用于加强数据分析和洞察生成。 
 

为应对安全管理中的挑战，Mitchell Services 与 Libero AI 及昆士兰大学合作，开启了一个开创性的项目。通过利用因果网络分析拓扑 (CaNeTA) 方法，他们旨在更深入地了解自身的运营风险和关键控制。CaNeTA 方法将工作场所风险、控制措施和后果建模为动态的因果网络，揭示了传统风险登记册常常忽视的隐藏交互作用和风险传播路径。该项目针对 2024/25 财年的事故报告，对照关键风险标准和风险登记册进行了全面分析。该分析运用了多种 CaNeTA 工具集，包括网络可视化、中介中心性、特征向量中心性、入强度和指标聚合。这些工具深入揭示了事故如何通过与运输和物流相关的“损害”事件进行传播，并突出了诸如与野生动物接触、货物未固定等关键桥接事件。分析还显示，许多未遂事故的发生是由于“侥幸”而非稳健的控制措施。通过应用 CaNeTA，Mitchell Services 对其风险状况有了细致入微的理解，从而能够重新构建其风险管理策略。从 CaNeTA 分析中获得的洞察促使他们进行战略调整，包括将风险监督范围扩大到核心钻探业务之外，并将运输、物流和维护重新确立为核心关键风险领域。他们引入了以重型车辆检查为形式的增强型关键控制验证 (CCV) 协议，在运输事件前后验证所有关键控制、关键系统和约束装置的完整性。与 Libero AI 和昆士兰大学的合作，得益于 IBM 对 CaNeTA 等创新技术的支持，使 Mitchell Services 能够在其整个运营过程中建立更强的弹性。

Mitchell Services 通过利用 IBM 的人工智能驱动风险管理解决方案 CaNeTA，增强了自身的风险管理能力。该项目使用 2024/25 财年的事故和未遂事故数据，进行了数据驱动的数学分析和可视化，对预防措施进行了量化和优先级排序。

通过应用 CaNeTA，Mitchell Services 识别出了关键的风险传播路径，包括通过通常与运输和物流相关的“损害”事件进行传播的事故。分析表明，与野生动物接触和货物未固定是关键的桥接事件，而车辆事故和沟通失败可能会对下游安全产生不成比例的影响。这些量化的洞察使 Mitchell Services 能够将监督范围扩大到核心钻探业务之外，将运输、物流和维护重新确立为核心关键风险领域，并通过从基于存在性的检查转变为基于有效性的验证（特别是在物流和运输活动方面）来提升关键控制验证水平。相关协议也得到了加强，要求在运输事件前后完成全系统完整性检查。凭借这些新功能，Mitchell Services 能够更好地就风险、能量释放和控制有效性做出明智决策，从而持续提升安全绩效和运营弹性。

Mitchell Services 是一家在澳大利亚证券交易所上市的钻探服务供应商，也是澳大利亚最多元化的钻探公司。50 多年来，Mitchell 品牌一直活跃在采矿和资源行业。Mitchell Services 目前拥有超过 80 台地表和地下钻机，在澳大利亚各地开展 35 个项目，拥有 750 多名员工，在从偏远勘探到地下钻探的各种高风险环境中运营。

Libero AI 是一家走在人工智能应用前沿的先驱公司，致力于提升重工业的业务绩效。他们运用 AI 来改进、利用和挖掘数据，解决安全、维护和运营方面的业务挑战。Libero AI 与 Mitchell Services 及昆士兰大学合作实施了 CaNeTA。