Pinsala at teknolohiya sa lugar ng trabaho: Paghuhula at pagpigil sa susunod na aksidente ng empleyado

• May-akda:
• pangalan Author

  Quntumrun Foresight
• Nobyembre 23, 2022

Buod ng pananaw

Binabago ng predictive analytics ang kaligtasan sa lugar ng trabaho, na may mga kumpanyang gumagamit ng teknolohiya para mahulaan at maiwasan ang mga aksidente, na nagpapahusay sa kaligtasan at kahusayan. Kasama sa trend na ito ang paggamit ng mga nasusuot at sensor para sa real-time na pagkolekta at pagsusuri ng data, na humahantong sa mas matalinong mga diskarte sa kaligtasan at nabawasan ang panganib ng pinsala. Ang pagbabago patungo sa mga hakbang sa kaligtasan na hinimok ng teknolohiya ay muling hinuhubog kung paano nilalapitan ng mga kumpanya ang kapakanan ng empleyado at mga proseso ng pagpapatakbo.

Konteksto ng pinsala sa lugar ng trabaho ng AI

Sa mga aksidente sa lugar ng trabaho na nagpapataw ng malaking gastos sa pananalapi at reputasyon sa mga sektor ng industriya at pagmamanupaktura, ang mga kumpanya ay lalong gumagamit ng predictive analytics. Nakakatulong ang diskarteng ito sa pagtukoy ng mga potensyal na panganib, pagpapahusay ng mga hakbang sa kaligtasan, at paghula ng mga pangyayari sa hinaharap. Iniulat ng consultancy firm na Deloitte na noong 2022, ang mga pinsala sa lugar ng trabaho ay nagkakahalaga ng mga kumpanya sa Canada ng humigit-kumulang USD $20 bilyon taun-taon. Sa ekonomiya ng US, ang mga gastos na nauugnay sa kompensasyon ng empleyado at oras ng pahinga sa trabaho ay umabot sa humigit-kumulang USD $2 bilyon bawat linggo. Higit pa sa mga implikasyon sa pananalapi, ang mga pinsala sa lugar ng trabaho ay humahantong din sa pagkawala ng talento at pinsala sa reputasyon ng isang kumpanya.

Ang pangangailangang tugunan ang mga isyung ito ay humantong sa mga negosyo na bumaling sa data analytics bilang isang solusyon. Ang mga kumpanya ay aktibong nangongolekta at nagsusuri ng mga ulat ng insidente upang matukoy ang mga lugar na pinag-aalala at mahulaan ang mga pangyayari sa hinaharap. Ang prosesong ito ay nagsasangkot ng paggamit ng mga nasusuot at sensor upang mangalap ng data sa real time, na pagkatapos ay sentralisado sa isang database. Ang database na ito ay nagbibigay-daan sa pamamahala sa iba't ibang antas na maunawaan ang mga uso sa insidente, na nagpapaalam sa pagbuo ng mga pinahusay na hakbang sa kaligtasan at pagtukoy ng mga potensyal na lugar na may mataas na peligro.

Ang aplikasyon ng predictive analytics sa kaligtasan sa lugar ng trabaho ay kumakatawan sa isang pagbabago tungo sa proactive na pamamahala sa peligro. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga insight na hinihimok ng data, hindi lang mababawasan ng mga negosyo ang dalas at kalubhaan ng mga aksidente sa lugar ng trabaho ngunit i-optimize din ang kanilang mga proseso sa pagpapatakbo. Bilang resulta, hindi lamang pinangangalagaan ng mga kumpanya ang kanilang mga manggagawa ngunit pinapahusay din ang kanilang pangkalahatang produktibidad at reputasyon. 

Nakakagambalang epekto

Ang pag-customize ng pangongolekta ng data batay sa mga partikular na tungkulin at mga salik na partikular sa site ay nagbibigay-daan para sa mas naka-target na diskarte sa pamamahala ng mga panganib. Halimbawa, noong 2019, nilagyan ng SOS button ang NIPO Corporation, isang construction company sa Japan, sa kanilang mga manggagawa. Ang device na ito ay nagbigay-daan sa mga manggagawa na agad na alertuhan ang iba kung sakaling magkaroon ng pinsala o karamdaman, na nagpapadali sa agarang pagtugon at potensyal na bawasan ang kalubhaan ng mga insidente.

Ang mga pagsulong sa naisusuot na teknolohiya ay higit na nagpapahusay sa pagiging epektibo ng predictive analytics sa lugar ng trabaho. Noong 2020, binuo ng Soter Analytics, isang ergonomics technology firm, ang SoterSpine, isang wearable device na sumusubaybay sa mga paggalaw ng kalamnan at nagbibigay ng real-time na feedback sa postura. Ang ganitong uri ng teknolohiya ay tumutulong sa mga manggagawa na gumawa ng agarang pagsasaayos sa kanilang mga aktibidad, na binabawasan ang panganib ng mga pangmatagalang pinsala. 

Ang mga benepisyo sa ekonomiya ng predictive analytics sa kaligtasan sa lugar ng trabaho ay makabuluhan. Pagsapit ng 2022, nag-ulat ang isang electrical firm ng pagbawas sa mga gastos sa kompensasyon ng hanggang 66 porsiyento sa loob ng dalawang taon, salamat sa pagpapatupad ng predictive analytics. Ang kalakaran na ito ay inaasahang maghihikayat ng higit pang mga kumpanya na gumamit ng mga katulad na teknolohiya, na humahantong sa isang mas ligtas at mas mahusay na pang-industriyang mga kasanayan.

Mga implikasyon ng paglalapat ng advanced na analytics sa kalusugan at kaligtasan

Ang mas malawak na implikasyon para sa paglalapat ng advanced na analytics sa kalusugan at kaligtasan sa lugar ng trabaho ay maaaring kabilang ang:

• Ang mga empleyado ay kinakailangang magsuot ng mga gadget tulad ng mga smartwatch at iba pang mga naisusuot upang subaybayan ang mga paggalaw, bigyan ng babala ang mga posibleng aksidente, at matugunan ang mga problemang gawi sa lugar ng trabaho. 
• Ginagamit ang predictive analytics upang masuri ang mga pisikal na aksidente at para ipatupad ang mga hakbangin sa kalusugan ng isip gaya ng pag-asam ng mga season, quarter, o proyekto na nakakapagdulot ng pagkabalisa.
• Mga manufacturer na naisusuot ng healthcare na gumagamit ng predictive analytics para mag-alok ng mga mas sopistikadong gadget, gaya ng mga upuan na nagsasaayos batay sa real-time na data ng empleyado. 
• Mga provider ng insurance na nagpo-promote ng mga naisusuot na sensor para sa pagsubaybay sa impormasyon ng mga manggagawa. 
• Pagdaragdag ng mga pagkakataon sa negosyo para sa mga naisusuot na tagagawa upang bumuo ng mga device para sa real-time na pagsubaybay ng empleyado.
• Pagbuo ng mga application sa kaligtasan na partikular sa industriya gamit ang predictive analytics, na humahantong sa mga pinababang aksidente sa lugar ng trabaho sa mga sektor na may mataas na panganib.
• Pagsasama ng virtual reality (VR) sa mga programa sa pagsasanay sa kaligtasan, pagpapahusay ng pagiging handa sa totoong mundo at mga kasanayan sa pagtugon sa mga mapanganib na kapaligiran sa trabaho.

Mga katanungang dapat isaalang-alang

• Paano maaaring maging invasive ang predictive wearable sa pang-araw-araw na paggalaw ng isang empleyado?
• Ano ang iba pang mga benepisyo ng pagiging mahulaan kung saan at kailan maaaring mangyari ang mga aksidente?