ABD Çalışma Bakanlığı'na göre, işyeri yaralanmaları maliyet yıllık tahmini 161.5 milyar dolar. Toptan ve Perakende Ticarette (WRT) işyerlerinde, kayıp iş günü yaralanmalarının başlıca nedeni kaymalar, takılmalar ve düşmelerdir. 2020'de Amerika Birleşik Devletleri'nde yapılan bir araştırma, düşme ölümcül olmayan yaralanmaların %33'ünü oluşturuyor ve bu da onu önlenebilir kazaların en yüksek nedeni yapıyor. iş yeri ölümcül olmayan yaralanmalar. Ayrıca, düşmeler %21 ile önlenebilir ölümcül iş yeri yaralanmalarının en yüksek üçüncü nedeni oldu.
Ulusal Mesleki Güvenlik ve Sağlık Enstitüsü'ne göre (NIOSH), işyeri yaralanmalarına yol açabilecek faktörler şunları içerir:
- İşyeri faktörleri – Kaygan yüzey, gevşek zemin kaplamaları, kutular veya konteynırlar nedeniyle görüşün engellenmesi, yetersiz aydınlatma, yürüme yüzeylerinin bakımsız olması.
- İş organizasyonu faktörleri – İşçilerin acele etmesine neden olabilecek yüksek çalışma temposu, yüzeyleri kayganlaştırabilecek yağlı veya sıvı malzemelerin taşınmasını içeren görevler.
- Bireysel faktörler – Yaş, işçi yorgunluğu ve zayıf görme, görüşü ve dengeyi etkileyebilir ve uygun olmayan ayakkabılar takılmaya veya kaymaya neden olabilir.
Ancak çoğu WRT kuruluşu, tüm sağlık ve güvenlik protokollerine hem çalışanlar hem de müşteriler tarafından uyulmasını sağlamakta güçlük çekiyor. Yoğun insan trafiğinin olduğu yüksek yoğunluklu bir ortamda sorun artar. Yöneticiler, WRT mağazalarındaki geleneksel çözümleri tamamlamak için yenilikçi yöntemler benimsiyor.
Yapay Zeka (AI), Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Makine Öğrenimi (ML), işyerindeki tehlikeleri tespit etmek, analiz etmek, uyarmak ve önlemek için bir araya geldi. İş yeri güvenliği, gerçek zamanlı yanıtlar kullanılarak önemli ölçüde iyileştirildi.
Bilgisayar görüşü
Bilgisayar görüşü, bir bilgisayar için anlamlı olan bilgileri türetmek için görüntülerden ve videolardan gelen dijital girdileri kullanır. Bilgisayar daha sonra kusurları tespit etmek için bilgileri analiz eder.
Değişiklik Gör (AI sağlayıcısı) ve Keymakr A.Ş. Inc. (veri açıklama hizmeti sağlayıcısı), mevcut CCTV kameralarını kullanarak kaymaları, takılmaları ve düşmeleri önlemede yapay zekadan yararlanmak için ortaklık kurdu. Asda (İngiltere'de süpermarket zinciri) mağazaları. Keymakr'ın SaaS platformu SeeChange'e güç veriyor Dökülme Tespiti sıvı dökülmelerini otomatik olarak algılamak için araç. Sistem daha sonra personele tehlikenin yeri hakkında bildirimler gönderir.
Keymakr'ın Saas platformu Keylabs'ın CEO'su Michael Abramov'a göre, “Yapay zeka, kazaları olur olmaz tespit etmek için kullanılabilir ve yapay zeka tabanlı akıllı kontrol sistemleri, insan hatası faktörünü ortadan kaldırabilir. Yapay zekayı uygulamak, alıcıları ve işletme sahiplerini bu tür tehlikelerden kurtarabilir.”
Abramov, AI'nın yorgunluk çekmediğini ve kesintisiz olarak izleyebildiğini söylüyor.
“Raflardaki ürünlerin konumu (ve tehlikeli bir konumlandırma uyarısı) Zeminlerin durumu (ve herhangi bir olayı bildirin (dökülen ürünler, raflardan düşen ürünler)). Hepsi bu kadar değil, çünkü AI gözetim sistemleri tüm mağazayı izleyebilir, müşteri davranışlarına ilişkin içgörüler sağlayabilir ve hırsızlıkları önleyebilir.”
ilgili çözümler, mağazada en yüksek trafiğe sahip alanları tespit etmek ve tesislere erişimi izlemek için bilgisayarla görme hizmetleri sunar ve mevcut kameralarla entegre olur. Bu özellik, aşırı kalabalık ve acil durumlarda bir binaya sınırlı erişim ve çıkışlardan kaynaklanan yaralanmaları azaltmaya yardımcı olur.
Yangın algılama sistemleri, geleneksel olarak bir yangını algıladıktan sonra 3-5 dakikalık bir tepki süresine sahiptir. Bu süre, özellikle büyük ve hızlı yayılan yangınlar için çok önemli olabilir ve yangınla mücadele müdahale süresini azaltır. Bilgisayar görüşü, yangınları yaklaşık 50 m öteden algılayabilir ve 10-15 saniye içinde bir uyarı verebilir. Bir PA sistemine bağlandığında, sistem yangının tam yerini ve en iyi çıkış yolunu bildiren bir anons yapabilir.
ergonomik sensörler
Görevlerin manuel olarak yürütülmesinden kaynaklanan yaralanmalar, çalışanların ergonomik eğitimi yoluyla azaltılır. Çalışana kendi kendini düzeltmesi için optimum hareket gönderilerek davranış değişikliğinin yolu açılır.
Bu çözümü sunan böyle bir şirket Soter Analizi. Omuza, kulaklığa, kaska ve/veya sırta takılan soter cihazları gerçek zamanlı olarak yaralanma riskini izler. Araçlar, belirli bir çalışana belirli bir görev için uyarlanmış koçluk sağlamak üzere bir mobil uygulama ile eşleştirilmiştir. Çalışmalar, tehlikeli hareketin %30-70 oranında azaldığını göstermiştir. Yöneticiler ayrıca soter cihazlarından gelen verilere gerçek zamanlı olarak erişebilir. Yöneticiler daha sonra verileri şu amaçlarla kullanabilir:
- Tehlikeleri belirleyin.
- Tehlike riskini göreve, departmana veya kişiye göre filtreleyin.
- Daha fazla odaklanma gerektiren öncelikli alanları belirleyin.
Coca-Cola'ya göre
Tahmine dayalı veriler ve analitik
Tahmine dayalı analitik, kuruluştan elde edilen çeşitli verileri kullanır ve olası senaryoları tahmin etmek için bu verileri analiz eder. Analitikte toplanan ve kullanılan veriler, temel nedenleri, şikayetleri ve önerileri içerir.
HGS Dijital çözümler Yaralanma nedenlerini belirlemek ve sorunu hafifletmek için düzeltici önlem sağlamak için ne olursa olsun senaryolarını toplar, analiz eder ve çalıştırır. Verileri programa girdikten sonra, araç programlanmadan bilgileri analiz edecektir.
Vaka yönetimi yazılımı
i-Sight HGS Digital Solution benzeri bir vaka yönetimi yazılımıdır. I-Sight, HGS'den farklı olarak yalnızca kapsamlı raporlar toplar, izler ve sunar ve iş yeri yaralanmalarını önlemek için bu bilgileri kullanmanız gerekir. I-görüş aşağıdaki gibi olayları takip eder ve raporlar:
- Kazalar
- Yaralanmalar
- Fermuarlar ve düşmeler
- Ölümler
- Yakından ıska
- Tehlikeli maruz kalmalar
Yöneticiler, acil ilgi gerektiren yüksek riskli alanları veya çalışanları belirlemek için olay raporlarını ve olası eğilimleri izlemek için i-Sight kontrol panelini kullanabilir.
Kendinden frenli arabalar
Otonom araçlar (AV'ler) genellikle arabalarla ilişkilendirilir. Anthony Ireson'a göre Avrupa Ford, süpermarket arabaları da teknolojiyi kullanabilir.
Araba, müşterilerin kazalardan kaçınmasına veya bir çarpışmanın etkisini azaltmasına yardımcı olmak için bir çarpışma öncesi yardımı ile birlikte gelir. Arabadaki sensörler, yolundaki insanları ve nesneleri algılar. Kendinden frenli araba, potansiyel bir çarpışma algıladığında otomatik olarak fren uygular.
Araba, Ford mağazasında hala bir prototip olmasına rağmen, uygulaması, kontrolden çıkan arabaları geçmişte bırakarak kazaları azaltacaktır.
Robotik
mühendisler West Virginia Üniversitesi işçileri işyeri tehlikelerinden korumak için robotlar geliştiriyor. Robotlar, WRT tesislerinde zemin yüzeylerinde bulunan riskleri tespit eder. Durumsal farkındalık sağlamanın yanı sıra, robotlar yürünebilirlik haritaları sağlayacak ve riskleri sürekli olarak izleyecektir. Kuruluştaki mevcut CCTV kameralarını kullanan diğer bilgisayarlı görüş sistemlerinden farklı olarak, robotlar, yüzey görünümünden kaynaklanan aldatmayı azaltmak için dahili kameralarla donatılacaktır. Robotlar ayrıca kayma riskini daha iyi değerlendirmek için yüzeyde de hareket edecekti.
Robotların gelişimi üç temel faktöre odaklanır:
- Çalışma alanlarındaki robotların çalışmasını içeren bütünsel risklerin tanımlanması ve değerlendirilmesi.
- Alışveriş rehberleri gibi diğer yönlerden robotların kullanımı.
- Yürünebilirlik haritalarının ve robotların çalışanların yaralanma riskine etkisi.
Kaynak: https://www.forbes.com/sites/dennismitzner/2022/12/08/how-new-innovations-are-helping-prevent-retail-injuries/