Use data to improve workplace health and safety

Supere os desafios de integridade e segurança com análises avançadas

A capacidade de oferecer um local de trabalho de manufatura seguro e dar suporte à conformidade de forma eficaz nunca foi tão fundamental. Os funcionários de hoje têm aprendido a importância de não apenas gerenciar a segurança diária no local de trabalho, mas também de estarem preparados para manter a integridade e a segurança durante grandes eventos, como guerras, desastres naturais e pandemias. E, embora a segurança sempre tenha sido essencial em qualquer ambiente de manufatura, ela ganha ainda mais importância no contexto da Manufatura 4.0.

Com o aumento da integração de tecnologias digitais e sistemas de automação e a implementação de tecnologias avançadas, como robótica, inteligência artificial e a Internet das Coisas, os funcionários interagirão cada vez mais com sistemas automatizados e usarão dispositivos , sensores e máquinas automatizadas interconectados. A manutenção de padrões e protocolos de segurança adequados para essas tecnologias é crucial para proteger os funcionários e evitar incidentes, como defeitos em equipamentos, riscos elétricos e interações inesperadas e não planejadas entre humanos e máquinas.

Além do seu potencial para impactar a qualidade de vida de um funcionário, os incidentes são caros. Os custos diretos, como compensação de funcionários e serviços médicos e legais, podem ser significativos, mas os custos indiretos de um incidente não devem ser subestimados; eles incluem reciclagem, investigações, medidas corretivas, perda de produtividade, danos ao equipamento, risco de reputação e custos associados com menor moral dos funcionários, absenteísmo e retenção.

Para gerenciar a integridade e a segurança, os fabricantes rastreiam uma série de métricas importantes, como

• A taxa total de frequência de lesão registrável (o número de lesões ocorridas em um local de trabalho por 100.000 horas trabalhadas)
• O número de incidentes por mês
• Incidentes preventivos relacionados à segurança ou ações necessárias a serem tomadas pelos funcionários
• O tempo médio para resolver incidentes
• Os tipos de incidentes

No entanto, muitas organizações têm dificuldade em receber notificações oportunas de incidentes de integridade e segurança em seus locais de trabalho e ainda mais em usar seus dados para modelar e identificar preditivamente possíveis riscos em seus ambientes de manufatura. Mas é essencial que elas desenvolvam essas habilidades, e a plataforma de dados certa pode ajudar. Usando dados e análises para identificar possíveis riscos e implementar medidas preventivas, as empresas podem mitigar riscos, evitar acidentes e incidentes e reduzir a probabilidade de interrupções na produção, perdas financeiras e danos à reputação.

Este caso de uso descreve a arquitetura de análise de dados necessária para ingerir, armazenar, gerenciar e obter informações detalhadas dos dados a fim de melhorar a integridade e a segurança no setor de manufatura.

Como uma plataforma de dados abrangente pode ajudar você a melhorar a segurança no local de trabalho

A arquitetura apresentada aqui incorpora os componentes da Oracle mais recomendados para criar uma arquitetura de análise que abrange todo o ciclo de vida da análise de dados, da descoberta à medição e à ação. Os fabricantes variam de acordo com o tipo e a complexidade, mas, em geral, os serviços aqui descritos entrarão em vigor ao criar arquiteturas de análise de dados que foquem na ampla variedade de fatores que afetam a integridade e a segurança do local de trabalho.

A imagem mostra como a Oracle Data Platform para Manufatura pode ser usada para dar suporte à integridade e à segurança. A plataforma inclui os seguintes cinco pilares:

1. 1. Fontes de dados, Descoberta
2. 2. Ingestão, Transformação
3. 3. Persistência, Curadoria, Criação
4. 4. Análise, Aprendizado, Predição
5. 5. Medição, Ação

O pilar Fontes de Dados, Descoberta inclui duas categorias de dados.

1. Os dados de registro de negócios abrangem dados de Sistemas de HCM, Integridade e Segurança do Ambiente (EHS), Processo de Produção de Sistemas de RH e Treinamento, Sistemas de relatório de Incidentes e Sistemas de Segurança.
2. Os dados de entrada técnicos incluem imagens, email, vídeos, documentação em papel (OCR) e eventos discretos (como uma parada de emergência da linha de produção).

O pilar Ingestão, Transformação abrange três recursos.

1. 1. A ingestão em lote usa OCI Data Integration, Oracle Data Integrator e ferramentas de banco de dados.
2. 2. A transferência em massa usa OCI FastConnect, OCI Data Transfer, MFT e OCI CLI.
3. 3. A captura de dados de alteração usa o OCI GoldenGate.

Os três recursos se conectam unidirecionalmente ao armazenamento de dados de serviço e ao armazenamento em nuvem no pilar Persistência, Curadoria, Criação.

O pilar Persistência, Curadoria, Criação abrange cinco recursos.

1. 1. O armazenamento de dados de serviço usa o Autonomous Data Warehouse e o Exadata Cloud Service.
2. 2. O armazenamento em nuvem usa OCI Object Storage.
3. 3. A governança usa OCI Data Catalog.

Esses recursos estão conectados no pilar. O armazenamento em nuvem é conectado unidirecionalmente ao armazenamento de dados de serviço e ao Hadoop gerenciado; ele também é conectado bidirecionalmente ao processamento em lote.

Um recurso se conecta ao pilar Análise, Aprendizado, Predição. O armazenamento de dados de serviço se conecta ao recurso de análise e visualização e também ao recurso de produtos de dados e APIs.

O pilar Análise, Aprendizado, Predição abrange dois recursos.

1. 1. Análise e visualização usam Oracle Analytics Cloud, GraphStudio e ISVs.
2. 2. Produtos de dados, APIs usam OCI API Gateway e OCI Functions.

O pilar Medida e Ação captura como a análise de dados pode ser usada: por pessoas e parceiros e aplicações e modelos.

Pessoas e Parceiros abrange Dados Históricos, Mapas de Calor do Relatório de Incidentes, Quase Incidentes, Relatórios de Conformidade, Análise de Causa Raiz, Identificação de Risco e Avaliação.

Aplicações e Modelos é independente e específico da implementação.

Os três pilares centrais—Ingestão, Transformação; Persistência, Curadoria, Criação; e Análise, Aprendizado, Previsão — têm suporte de infraestrutura, rede, segurança e IAM.

Conecte, ingira e transforme dados

Nossa solução é composta por três pilares, cada um suportando recursos específicos da plataforma de dados. O primeiro pilar fornece a capacidade de conectar, ingerir e transformar dados.

Há três maneiras principais de injetar dados em uma arquitetura para permitir que as organizações de manufatura melhorem a integridade e a segurança no local de trabalho.

• Para iniciar nosso processo, se necessário, habilitaremos a transferência em massa de dados de transações operacionais. Os serviços de transferência em massa são usados em situações em que grandes volumes de dados precisam ser movidos para a Oracle Cloud Infrastructure (OCI) pela primeira vez, por exemplo, dados de repositórios analíticos on-premises existentes ou outras fontes de nuvem. Em geral, os conjuntos de dados relacionados à integridade e segurança não são grandes. A transferência em massa é listada aqui como um componente em potencial no caso raro de dados históricos extensivos serem armazenados on-premises e precisarem ser migrados para a nuvem ou se esses dados estiverem combinados com um data warehouse on-premises histórico maior que está sendo migrado para a OCI. O serviço específico de transferência em massa que a Oracle usará dependerá da localização dos dados e da frequência da transferência. Por exemplo, poderemos usar o OCI Data Transfer Service ou o OCI Data Transfer Appliance para carregar um grande volume de dados on-premises do planejamento histórico ou de repositórios de data warehouse. Quando grandes volumes de dados devem ser movidos continuamente, recomendamos o uso do OCI FastConnect, que fornece uma conexão de rede privada dedicada de alta largura de banda entre o data center de um cliente e a OCI.
• As origens de dados usadas para medir e reportar integridade e segurança normalmente têm um armazenamento de dados relacional subjacente. O OCI GoldenGate pode ser usado para capturar dados quase em tempo real dos sistemas de relatórios de incidentes. O OCI GoldenGate usa a captura de alteração de dados para detectar eventos de alteração na estrutura subjacente dos sistemas que monitora o ambiente de produção (por exemplo, temperatura, ruídos ou parada de emergência da linha de produção, operações de manutenção e assim por diante) e envia os dados em tempo real para uma camada de persistência e/ou de streaming. No entanto, neste caso de uso, os dados geralmente serão migrados por processos de ETL em lote.
• Embora as necessidades em streaming e em tempo real estejam evoluindo rapidamente, o extrato mais comum dos sistemas de operações, planejamento, manutenção, gerenciamento da força de trabalho, RH, treinamento e gerenciamento de segurança é algum tipo de ingestão em lote usando um processo de ETL. A ingestão em lote é usada para importar dados de sistemas que não podem suportar streaming de dados. Esses dados geralmente estão localizados em sistemas ambientais de integridade e segurança, sistemas de RH e treinamento e sistemas de relatórios de incidentes. Essas extrações podem ser ingeridas com frequência, a cada 10 ou 15 minutos, mas ainda são de natureza 'em lote', pois grupos de transações são extraídos e processados, em vez de transações individuais. A OCI oferece diferentes serviços para lidar com a ingestão em lote, como o serviço OCI Data Integration nativo e o Oracle Data Integrator em execução em uma instância do OCI Compute. A escolha do serviço seria baseada principalmente na preferência do cliente e não nos requisitos técnicos.

Persista, processe e trate os dados

A persistência e o processamento de dados são baseados em dois (opcionalmente três) componentes. Alguns clientes usarão todos eles, outros, um subconjunto. Dependendo dos volumes e tipos de dados, os dados podem ser carregados no armazenamento de objetos ou carregados diretamente em um banco de dados relacional estruturado para armazenamento persistente. Quando antecipamos a aplicação de recursos de ciência de dados, os dados recuperados de fontes em sua forma bruta (como um arquivo ou extrato nativo não processado) são normalmente capturados e carregados de sistemas transacionais para o armazenamento na nuvem.

• O armazenamento na nuvem é a camada de persistência de dados mais comum para nossa plataforma. Pode ser usado para dados estruturados e não estruturados. O OCI Object Storage, OCI Data Flow e Oracle Autonomous Data Warehouse (AWD) são os blocos de criação básicos. Os dados recuperados de fontes em seu formato bruto são capturados e carregados no OCI Object Storage. O OCI Object Storage é a camada de persistência de dados principal.
• Agora usaremos um armazenamento de dados de serviço para manter nossos dados selecionados de forma otimizada para o desempenho e análise da consulta. Podemos acessar nossos dados brutos armazenados no armazenamento de objetos diretamente do Oracle Autonomous Data Warehouse criando uma tabela externa que é mapeada para os arquivos de dados armazenados no OCI Object Storage. Uma tabela externa fornece uma visualização virtual dos dados no local do armazenamento de objetos sem necessariamente exigir que movamos ou carreguemos fisicamente os dados no Autonomous Data Warehouse. Os dados identificados como valiosos para análise adicional agora podem ser carregados no armazenamento de dados de serviço, que fornece uma camada relacional persistente usada para fornecer dados selecionados de alta qualidade diretamente para usuários finais por meio de ferramentas baseadas em SQL. Nessa solução, o Oracle Autonomous Data Warehouse é instanciado como o armazenamento de dados de serviço para o data warehouse corporativo e, se necessário, data marts de nível de domínio mais especializados.
• O ADW também pode ser a fonte de dados para projetos de ciência de dados ou o repositório necessário para o Oracle Machine Learning. Como alternativa, o armazenamento de dados de serviço pode assumir uma das várias formas, incluindo o Oracle Database Cloud Service ou o Oracle Database Exadata Cloud Service.

Analise dados, aprenda e preveja

A capacidade de analisar, aprender e prever é facilitada por dois serviços, possibilitando três abordagens de análise e acesso aos dados modelados.

• Os recursos de análise avançada são cada vez mais importantes para manter um ambiente de manufatura seguro e otimizar o processo de produção. Nesse caso de uso, contamos com a Oracle Analytics Cloud para fornecer análises e visualizações. Isso permite que a organização utilize análise descritiva (descreve as tendências atuais com histogramas e gráficos), análise preditiva (prevê eventos futuros, identifica tendências e determina a probabilidade de resultados incertos) e análise prescritiva (propõe ações adequadas para apoiar a tomada de decisão ideal).

  • A análise descritiva pode ajudar os fabricantes a identificar possíveis riscos analisando dados históricos, relatórios de incidentes e quase incidentes. Ao identificar padrões e tendências, a análise pode destacar áreas que demandam atenção e ajudar você a priorizar os esforços de mitigação de riscos. Além disso, a análise pode permitir uma mentalidade de melhoria contínua quando se trata de integridade e segurança. Ao analisar métricas de desempenho e dados de segurança ao longo do tempo, os fabricantes podem identificar áreas para melhoria, definir benchmarks e acompanhar o progresso para as metas de segurança.

    Quando ocorrem acidentes ou incidentes, a análise descritiva pode ajudar a investigar as causas principais e os fatores subjacentes. Ao analisar relatórios de incidentes, declarações de testemunhas e outros dados, padrões e tendências relevantes podem ser identificados, ajudando você a fazer intervenções direcionadas para evitar incidentes semelhantes no futuro.

  • A análise preditiva utiliza dados de segurança para identificar padrões, tendências e riscos potenciais para ajudar os fabricantes a aprimorar medidas de segurança e evitar acidentes e incidentes. Ao analisar dados históricos de segurança, os modelos preditivos podem identificar tendências e padrões de longo prazo, como aumento das taxas de acidentes, riscos emergentes de segurança ou áreas em que as medidas de segurança foram eficazes, além de atribuir pontuações de risco a diferentes atividades, processos ou condições. Essas pontuações ajudam a priorizar recursos e intervenções para abordar áreas com níveis de risco mais elevados. Anomalias em dados de segurança, como padrões incomuns ou discrepâncias, podem indicar possíveis problemas de segurança ou desvios das condições normais de operação, permitindo detecção antecipada e ações corretivas imediatas.
  • A análise prescritiva oferece suporte aos esforços de treinamento e educação identificando áreas em que é necessário treinamento adicional. Ao analisar dados relacionados à segurança, como quase incidentes ou desvios dos procedimentos operacionais padrão, os fabricantes podem identificar lacunas no conhecimento dos funcionários ou na adesão a protocolos de segurança e implementar intervenções de treinamento direcionadas.
• A governança de dados é um componente crítico. Isso será fornecido pelo OCI Data Catalog, um serviço gratuito que facilita governança de dados e gerenciamento de metadados (para metadados técnicos e comerciais) para todas as fontes de dados no ecossistema da plataforma de dados. O OCI Data Catalog também é um componente crítico para consultas do Oracle Autonomous Data Warehouse ao OCI Object Storage, pois fornece uma maneira de localizar dados rapidamente, independentemente de seu método de armazenamento. Isso permite que usuários finais, desenvolvedores e cientistas de dados usem uma linguagem de acesso comum (SQL) em todos os armazenamentos de dados persistentes na arquitetura.
• Nossos dados e modelos selecionados, testados e de alta qualidade podem ter regras e políticas de governança aplicadas e podem ser expostos como um produto de dados (API) por um gateway de API da OCI em uma arquitetura de malha de dados para a distribuição de dados e análise relacionados à segurança em toda a organização de manufatura.

Os benefícios de usar dados para melhorar a integridade e a segurança no setor de manufatura

Os fabricantes têm a responsabilidade de priorizar a saúde e o bem-estar de seus funcionários. Um ambiente de trabalho seguro não é apenas um requisito legal e ético, mas também afeta a moral dos funcionários, a satisfação no trabalho e o bem-estar geral. Priorizar a integridade e a segurança ajuda a criar uma cultura de trabalho positiva, aumenta o envolvimento dos funcionários e reduz o risco de acidentes e lesões no local de trabalho. No entanto, assegurar um ambiente de trabalho íntegro e seguro é particularmente desafiador no setor de manufatura, e os desafios provavelmente aumentarão nos próximos anos, impulsionados pela Manufatura 4.0.

Neste cenário em evolução, os fabricantes devem não só garantir a existência de medidas de saúde e segurança, mas também identificar continuamente oportunidades para melhorar essas medidas e tomar medidas preventivas para evitar acidentes, lesões e doenças ocupacionais. Para fazer isso, eles precisam de processos robustos de saúde e segurança orientados a dados e análises suportados pela tecnologia, permitindo

• Capturar e gerenciar informações importantes de eventos e gerenciar toda a documentação e fotos em um único ambiente
• Colete dados de compliance para apoiar os relatórios regulatórios
• Gerenciar dados de risco, incluindo informações sobre incidentes, quase incidentes e condições não seguras
• Descobrir as causas principais, investigar o incidente e responder imediatamente
• Acompanhar e analisar a segurança através de análise avançada para monitorar o progresso e detectar tendências e padrões

Por fim, essas ações ajudam a proteger a saúde física e a segurança dos funcionários, reduzem a probabilidade de absenteísmo e despesas médicas e ajudam a manter a produtividade e a continuidade operacional.