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使用数据驱动技术提高工人安全性的3个技巧-唐山物流
新闻来源:网络转载   添加时间:2020-10-3 8:52:43   浏览次数:

在过去的六个月中,随着COVID-19大流行引发了新一波的工作场所安全隐患,可穿戴技术在供应链领域的采用加速了。现在,除了减少工人受伤以外,物联网技术还通过新增加的社交距离和联系追踪功能越来越多地用于保护工人免受病毒侵害。

现在,利用这种互联技术的公司比以往任何时候都可以掌握更多的数据。在优化此信息以使工人免受疾病和伤害的伤害时,请牢记以下三个技巧:

1.收集有意义的数据。 在工作场所中部署智能技术时,请确保所收集的数据是相关且可操作的。它应该帮助您确定谁有危险,哪些行为最不安全以及何时发生高风险行为。例如:

  • 如果您希望更精确,更可靠地监控员工的联系,以减少在工厂中传播COVID-19的可能性,则您的技术解决方案应该收集每次员工互动的数据,包括何时发生以及持续多长时间。
  • 或者,如果您打算识别不安全的姿势以减少与人体工程学相关的伤害,则您的数据应包括每个工人所进行的每种高风险姿势的详细信息。

强大的数据最好地帮助您发现造成伤害的根本原因和设施中的潜在风险,同时还可以帮助您做出积极的决策来提高工人的安全和福祉。

2.寻找可行的见解。您需要了解并使用已收集的所有数据,因此提供强大且易于使用的分析平台的IoT技术解决方案是关键。通过使用自定义配置和排序功能,您将能够比较和对比数据以找到可行的见解。

每周几次监视和检查团队数据将帮助您更快地确定风险,例如谁在执行最高风险的姿态,或一天中的什么时候发生最频繁的密切联系。尝试按工作人员,时间/日期范围,工作类型等过滤数据,以找到问题的答案,例如:

  • 在哪个小时/天/周内执行最高风险的姿势?
  • 哪些员工每天的联系时间最长?
  • 是否有工作占风险的很大一部分?

3.进行更改和改进。 定期分析数据后,您将开始发现趋势并深入了解高风险行为,时间表和员工群体。利用这些见解来进行流程更改和工作场所改进,或确定指导机会。这是一个实际效果的示例:

  • 您按工作类型比较员工的高风险姿势数据,发现分拣员执行的姿势尴尬。
  • 接下来,您将进行更深入的挖掘以确定原因,很明显,这些工人被迫越过分拣皮带的侧轨,造成不安全的运动。
  • 有了这种可行的见解,您就可以卸下栏杆,并显着减少该组员工中的高风险姿势。

对于一家领先的家居装修零售商来说,这是现实生活中的情况,通过这一改进,他们将分拣员的高风险态势从每天300-400降低到只有10-15。

更智能,更安全的工作场所

通过遵循这三个技巧(收集有意义的数据,寻找可行的见解以及进行更改和改进),您将从可穿戴技术及其提供的丰富数据中获得最大的投资回报。随着您提高工人安全性,受伤率将下降,随之而来的是工伤赔偿费用。此外,随着员工保持健康并通过更聪明,更安全的工作获得信心,员工的保留率和生产率将提高。


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