Is Tech Ready To Stem The Tide Of Health And Safety Hazards?

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

USA tarneahelas toimusid Covid-19 pandeemia tagajärjel suured muutused ja see pole kunagi täielikult taastunud. Kuna surve keti ja selle töötajate tõhususele on kõigi aegade kõrgeim, on mõnevõrra etteaimatav, et tervishoiu- ja ohutusstandardid on jäänud kõrvale. Kusagil pole see nii ilmne kui laonduses, kus NBC andmetel haigestumiste arv kasvab kuna tarbijate järeleandmatu nõudlus on seotud kõrgete suve- ja sügistemperatuuridega enamiku operatsioonide teraskastides.

Tarneahel tegeleb ka käsitsi ja teisese tööjõu sektoriga rohkem kui ükski teine tööstusharu, sealhulgas ehitus, saematerjal ja hooldus. Kõik need töövaldkonnad võivad koos tekitada salakavala tervise- ja ohutusriski. Nagu ka palju muid parendusvaldkondi, ettevõtted ja reguleerivad asutused otsivad tehnoloogiat – aga kas see suudab lõhe täielikult ületada?

Ettevõtete kaitsmine, töötajate kaitsmine

Esimene oluline asi, mida tuleb märkida, on see, et suur osa tarneahela ettevõtetes kasutatavast tipptehnoloogiast püüab täielikult välistada inimsisendi, eriti raskete masinate puhul. Mõnede analüütikute sõnul koostab kuni 73% ettevõtetest plaane oma rasketööstuse automatiseerimise suurendamiseks, mille eesmärk on õnnetuste arvu vähendamine samuti tõhususe parandamine. Seetõttu on parim viis töötajate kaitsmiseks ka ettevõtte kaitsmine.

Sellel arutelul on nüansse, millele tuleb siiski vastata. Nagu ühes uuringus, mille avaldas Springer Nature ja mis keskendus tehisintellekti kasutamisele ehitustingimustes, leiti, on paljud tehisintellekti skeemid häkkerite poolt ärakasutatud, küberkuriteod ja eraelu puutumatuse rikkumine ning see võib suurendada ehitusega seotud kulusid. Kuna paljud peamised tööstusharud keskenduvad kuni viimse telliseni jõudsalt efektiivsusele, võib suurte üldkulude kandmine, mida seejärel rünnatakse, olla investoritele raske müüa. Seetõttu peavad paljud tehnoloogilised skeemid taanduma sellele, kuidas nad saavad töötajate ohutust otseselt parandada.

Liikumine tunnustuse poole

Supply & Demand Chain Executive, märkides, et Ameerika tarneahelas saab igal sekundil vigastada 14 töötajat, andis soovitusi tehnoloogia kohta, mis tõepoolest edeneb tehniliselt järgmisele tasemele. Nad on viidanud tuvastustehnoloogia kasutamisele. See tehnoloogia, mis on tüüpilisemalt seotud turvaprobleemidega, nagu näotuvastus, tagab ka selle, et töötajad kasutavad õigeid ohutuselemente. Näiteks saavad nad laos kontrollida nähtavuse vestide ja vajadusel kiivrite või muude isikukaitsevahendite olemasolu.

See tehnoloogia pole täiuslik. Analüütikute sõnul on ebasobiva äratundmise juhtumeid olnud lugematul arvul ja on kõik võimalused, et tegemist on väärtuvastusega. Sel põhjusel on oluline, et iga tunnustuse taga oleks inimlik ülevaataja. keegi, kellele saab infot lähemalt uurida. Kui see õnnestub, võib tuvastamine olla võimas automatiseeritud tööriist ohutuseeskirjade järgimise tagamiseks.

Naastes insenerijuhtimise juurde

Mõned tehnoloogia kõige uuenduslikumad kasutusviisid on ka kõige lihtsamad. Tarneahelas tervise- ja ohutusriski vähendamise ülevaates märgib Bloomberg Law eelistamist paljud ettevõtted tehniliste kontrollide jaoks. Need on koht, kus insenerid, kes hooldavad ja ehitavad äritegevuse võtmeseadmeid, uurivad, kuhu saab sisse ehitada kaitsemehhanismid ja ohumurrud. Need peavad vastama tööohutuse ja töötervishoiu administratsiooni (OSHA) standarditele, kuid mis on oluline, võivad need ületada. , kui paigaldatud tõrkekindel on kvaliteetne.

See kehtib ka sotsiaalsete muutuste kohta töökohal. Tööharjumuste, töötundide, tööreeglite või pauside pikkuse muutmine võib aidata õnnetuste arvu kiiresti vähendada. Veelgi enam, see annab võimaluse tuua sisse suurandmeid. Kasutades sarnastes tööruumides toimunud õnnetuste metaanalüüsi ja tehes sügavat sukeldumist ettevõttes toimuvatesse õnnetustesse, saavad tööandjad tuvastada, kuidas nende kontrollimeetodid on ebaõnnestunud, ja kuidas neid parandada. Nende andmete kasutamine töötingimuste nutikaks kohandamiseks, selle asemel, et kasutada suvalist meetodit või katse-eksituse meetodit, suurendab koheselt ohutust, jäädes samas üsna odavalt hooldatavaks.

Üheskoos võib vaielda, kas need muudatused võivad tarneahela ettevõtetes tervise- ja ohutusjuhtumite arvu tagasi lükata. Siiski on oluline märkida, et pole olemas ühtset lähenemisviisi, mis sobib kõigile. AI võib olla abiks; inseneripeatused võivad olla abiks; abi võib olla metaanalüüsist ja andmete kasutamisest. Terviklik ja hästi mõõdetud meetod kasutab aga kõiki kolme ja kõike muud pakutavat, et luua töötajatele mitmekihiline ohutussüsteem. Sukeldumine pea ees esimesse käepärast olevasse tehnoloogilisesse süsteemi aga seda ei tee. Rahulik, mõõdetud ja andmetel põhinev lähenemine on ülioluline ning parandab vaieldamatult raskustes olevas sektoris tervist ja ohutust.

Andmeid autor

Nina Dixon on vabakutseline kirjanik