工作場所傷害和技術：預測和預防下一次員工事故

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  昆騰遠見
• 2022 年 11 月 23 日

洞察總結

預測分析正在改變工作場所安全，企業採用技術來預測和預防事故，從而提高安全性和效率。這一趨勢涉及使用穿戴式裝置和感測器進行即時數據收集和分析，從而製定更明智的安全策略並降低受傷風險。向技術驅動的安全措施的轉變正在重塑公司對待員工福祉和營運流程的方式。

AI工傷環境

由於工作場所事故為工業和製造業帶來了巨大的財務和聲譽成本，企業越來越多地利用預測分析。這種方法有助於識別潛在風險、加強安全措施和預測未來事件。顧問公司德勤報告稱，到 2022 年，加拿大公司每年因工傷損失約 20 億美元。在美國經濟中，與員工薪資和休假相關的成本每週約為 2 億美元。除了財務影響之外，工傷還會導致人才流失和公司聲譽受損。

解決這些問題的需要促使企業轉向數據分析作為解決方案。公司現在正在積極收集和分析事件報告，以找出關注領域並預測未來發生的情況。此過程涉及使用穿戴式裝置和感測器即時收集數據，然後將其集中在資料庫中。該資料庫使各級管理人員能夠了解事件趨勢，為改善安全措施的製定提供資訊並識別潛在的高風險區域。

預測分析在工作場所安全的應用代表著向主動風險管理的轉變。透過利用數據驅動的見解，企業不僅可以降低工作場所事故的頻率和嚴重程度，還可以優化其營運流程。因此，公司不僅可以保護其員工，還可以提高其整體生產力和聲譽。 

破壞性影響

根據特定角色和特定地點因素自訂資料收集，可以採用更有針對性的方法來管理風險。例如，2019 年，日本建築公司 NIPO Corporation 為員工配備了 SOS 按鈕。該設備使工作人員能夠在受傷或生病時立即向其他人發出警報，從而促進及時響應並可能降低事件的嚴重性。

穿戴式科技的進步進一步提高了工作場所預測分析的有效性。 2020 年，人體工學技術公司 Soter Analytics 開發了 SoterSpine，這是一款可追蹤肌肉運動並提供姿勢即時回饋的可穿戴設備。這種技術可以幫助工人立即調整他們的活動，降低長期受傷的風險。 

工作場所安全預測分析的經濟效益是顯著的。一家電力公司報告稱，到 2022 年，由於實施了預測分析，兩年內薪資成本降低了 66%。這一趨勢預計將鼓勵更多公司採用類似技術，從而實現更安全、更有效率的工業實踐。

將高級分析應用於健康和安全的影響

將高級分析應用於工作場所健康和安全的更廣泛影響可能包括：

• 員工被要求佩戴智能手錶和其他可穿戴設備等小工具來監控動作、警告可能發生的事故並解決有問題的工作習慣。 
• 預測分析用於預先評估身體事故並實施心理健康計劃，例如預測引起焦慮的季節、季度或項目。
• 醫療保健可穿戴設備製造商使用預測分析來提供更複雜的小工具，例如根據實時員工數據進行調整的椅子。 
• 保險公司推廣可穿戴傳感器以進行工人信息跟踪。 
• 增加可穿戴設備製造商開發實時員工跟踪設備的商機。
• 使用預測分析開發特定行業的安全應用程序，從而減少高風險行業的工作場所事故。
• 將虛擬實境 (VR) 融入安全訓練計劃，增強危險工作環境中的現實準備和回應技能。

需要考慮的問題

• 預測性可穿戴設備如何侵入員工的日常活動？
• 能夠預測事故發生的地點和時間還有哪些其他好處？