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    使用數據驅動技術提高工人安全性的3個技巧-唐山物流
    新聞來源:網絡轉載   添加時間:2020-10-3 8:52:43   瀏覽次數:

    在過去的六個月中,隨著COVID-19大流行引發了新一波的工作場所安全隱患,可穿戴技術在供應鏈領域的采用加速了。現在,除了減少工人受傷以外,物聯網技術還通過新增加的社交距離和聯系追蹤功能越來越多地用于保護工人免受病毒侵害。

    現在,利用這種互聯技術的公司比以往任何時候都可以掌握更多的數據。在優化此信息以使工人免受疾病和傷害的傷害時,請牢記以下三個技巧:

    1.收集有意義的數據。 在工作場所中部署智能技術時,請確保所收集的數據是相關且可操作的。它應該幫助您確定誰有危險,哪些行為最不安全以及何時發生高風險行為。例如:

    • 如果您希望更精確,更可靠地監控員工的聯系,以減少在工廠中傳播COVID-19的可能性,則您的技術解決方案應該收集每次員工互動的數據,包括何時發生以及持續多長時間。
    • 或者,如果您打算識別不安全的姿勢以減少與人體工程學相關的傷害,則您的數據應包括每個工人所進行的每種高風險姿勢的詳細信息。

    強大的數據最好地幫助您發現造成傷害的根本原因和設施中的潛在風險,同時還可以幫助您做出積極的決策來提高工人的安全和福祉。

    2.尋找可行的見解。您需要了解并使用已收集的所有數據,因此提供強大且易于使用的分析平臺的IoT技術解決方案是關鍵。通過使用自定義配置和排序功能,您將能夠比較和對比數據以找到可行的見解。

    每周幾次監視和檢查團隊數據將幫助您更快地確定風險,例如誰在執行最高風險的姿態,或一天中的什么時候發生最頻繁的密切聯系。嘗試按工作人員,時間/日期范圍,工作類型等過濾數據,以找到問題的答案,例如:

    • 在哪個小時/天/周內執行最高風險的姿勢?
    • 哪些員工每天的聯系時間最長?
    • 是否有工作占風險的很大一部分?

    3.進行更改和改進。 定期分析數據后,您將開始發現趨勢并深入了解高風險行為,時間表和員工群體。利用這些見解來進行流程更改和工作場所改進,或確定指導機會。這是一個實際效果的示例:

    • 您按工作類型比較員工的高風險姿勢數據,發現分揀員執行的姿勢尷尬。
    • 接下來,您將進行更深入的挖掘以確定原因,很明顯,這些工人被迫越過分揀皮帶的側軌,造成不安全的運動。
    • 有了這種可行的見解,您就可以卸下欄桿,并顯著減少該組員工中的高風險姿勢。

    對于一家領先的家居裝修零售商來說,這是現實生活中的情況,通過這一改進,他們將分揀員的高風險態勢從每天300-400降低到只有10-15。

    更智能,更安全的工作場所

    通過遵循這三個技巧(收集有意義的數據,尋找可行的見解以及進行更改和改進),您將從可穿戴技術及其提供的豐富數據中獲得最大的投資回報。隨著您提高工人安全性,受傷率將下降,隨之而來的是工傷賠償費用。此外,隨著員工保持健康并通過更聰明,更安全的工作獲得信心,員工的保留率和生產率將提高。


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