Use data to improve workplace health and safety

Supera le problematiche legate alla salute e alla sicurezza con funzionalità di advanced analytics

La capacità di fornire un luogo di lavoro di produzione sicuro e supportare in modo efficace la conformità non è mai stata più vitale. I datori di lavoro di oggi hanno appreso l'importanza di gestire non solo la sicurezza quotidiana dei luoghi di lavoro, ma anche di essere pronti a mantenere la salute e la sicurezza durante eventi importanti, come guerre, disastri naturali e pandemie. E mentre la sicurezza è sempre stata critica in qualsiasi ambiente di produzione, ottiene ancora più importanza nel contesto del Manufacturing 4.0.

Con la maggiore integrazione delle tecnologie digitali e dei sistemi di automazione e l'implementazione di tecnologie avanzate, come la robotica, l'intelligenza artificiale e l'Internet of Things, i dipendenti interagiranno sempre più strettamente con i sistemi automatizzati e utilizzeranno dispositivi interconnessi, sensori e macchinari automatizzati. Mantenere standard e protocolli di sicurezza adeguati per queste tecnologie è fondamentale per salvaguardare i dipendenti e prevenire incidenti, come malfunzionamenti delle apparecchiature, rischi elettrici e interazioni impreviste e non pianificate tra uomo e macchina.

Oltre a influire sulla qualità di vita di un dipendente, gli incidenti sono costosi. I costi diretti, compresi il compenso dei lavoratori e i servizi medici e legali, possono essere notevoli, ma i costi indiretti di un incidente non dovrebbero essere sottovalutati: riqualificazione, indagini, misure correttive, perdita di produttività, danni alle attrezzature, rischio reputazionale e costi associati al morale basso di un dipendente, all'assenteismo e alla fidelizzazione.

Per gestire la salute e la sicurezza, i produttori tengono traccia di una serie di metriche chiave, ad esempio

• Tasso di frequenza totale delle lesioni registrabili (il numero di lesioni che si verificano in un luogo di lavoro per 100.000 ore lavorate)
• Il numero di incidenti al mese
• Incidenti relativi alla sicurezza preventiva o azioni da intraprendere da parte dei dipendenti
• Tempo medio per risolvere gli incidenti
• Tipi di incidenti

Tuttavia, molte organizzazioni hanno difficoltà a ricevere notifiche tempestive sugli incidenti relativi a salute e sicurezza nei propri luoghi di lavoro e non utilizzano i dati per modellare e identificare in modo predittivo i rischi potenziali nei propri ambienti di produzione. Ma è essenziale che si sviluppino queste capacità e la giusta piattaforma di dati può essere di aiuto. Utilizzando dati e analisi per identificare i potenziali rischi e implementare misure preventive, le aziende possono mitigare i rischi, prevenire incidenti e ridurre la probabilità di interruzioni della produzione, perdite finanziarie e danni alla reputazione.

Questo caso d'uso descrive l'architettura di data analytics necessaria per includere, memorizzare, gestire e ottenere informazioni approfondite dai dati per migliorare la salute e la sicurezza nel settore manifatturiero.

Come una piattaforma dati completa può aiutarti a migliorare la sicurezza sul posto di lavoro

L'architettura illustrata qui incorpora i componenti Oracle più comunemente consigliati, utilizzati per creare un'architettura di analytics che copra l'intero ciclo di vita dell'analisi dei dati, dalla ricerca automatica alla misurazione e all'azione. I produttori variano in base al tipo e alla complessità, ma in generale, i servizi descritti qui entrano in gioco quando creano architetture di data analytics che si concentrano sull'ampia varietà di fattori che incidono sulla salute e la sicurezza sul luogo di lavoro.

Questa immagine mostra in che modo utilizzare Oracle Data Platform for Manufacturing per supportare la salute e la sicurezza. La piattaforma include i seguenti cinque pilastri:

1. 1. Data Sources, Discovery
2. 2. Ingestione, trasformazione
3. 3. Persist, Curate, Create
4. 4. Analyze, Learn, Predict
5. 5. Measure, Act

Il pillar Data Sources, Discovery include due categorie di dati.

1. I dati dei record aziendali comprendono dati provenienti dai sistemi HCM, EHS (Environment Health and Safety), dal processo di produzione ai sistemi HR e di formazione, dai sistemi di reporting degli incidenti, ai sistemi di sicurezza.
2. I dati di input tecnici includono immagini, e-mail, video, documentazione su carta (OCR), eventi discreti (arresto di emergenza della linea di produzione).

Il pillar Ingest, Transform comprende tre funzionalità.

1. 1. Batch ingestion utilizza OCI Data Integration, Oracle Integration Cloud e strumenti DB.
2. 1. Il trasferimento in blocco usa OCI FastConnect, OCI Data Transfer, MFT e OCI CLI.
3. 3. L'acquisizione dei dati di modifica utilizza OCI GoldenGate.

Tutte e tre le funzionalità si connettono in modo unidirezionale all'interno del data store e nello storage cloud nel Persist, Curate, Create pillar.

Il pillar Persist, Curate, Create comprende cinque funzionalità.

1. 1. Il data store preposto utilizza Oracle Autonomous Data Warehouse ed Exadata Cloud Service.
2. 3. Cloud Storage utilizza OCI object storage.
3. 3. Governance usa OCI Data Catalog.

Queste funzionalità sono connesse all'interno del pillar. Lo storage cloud è connesso in modo unidirezionale al data store di servizio e a managed Hadoop e, inoltre, è connesso in modo bidirezionale all'elaborazione in batch.

Una funzionalità si connette ai pillar Analyze, Learn, Predict pillar. Il data store di servizio si connette sia alla funzionalità di analisi e visualizzazione, sia ai prodotti dati, funzionalità API.

Il pillar Analyze, Learn, Predict comprende due funzionalità.

1. 1. Analitycs e visualizzazione utilizzano Oracle Analytics Cloud, GraphStudio e ISV.
2. 2. Prodotti dati, API utilizza gateway API OCI e OCI Functions.

I pillar Measure e Act acquisisce il modo in cui l'analisi dei dati può essere utilizzata: da persone e partner, da applicazioni e modelli.

Persone e partner comprendono dati storici, mappe cromatiche dei report sugli incidenti, incidenti mancati, report di conformità, analisi delle cause principali, identificazione e valutazione dei rischi.

Le applicazioni e i modelli sono standalone e specifici per l'implementazione.

I tre pillar centrali: Ingest, Transform; Persist, Curate, Create; and Analyze, Learn, Predict sono supportati dall'infrastruttura, dalla rete, dalla sicurezza e da IAM.

Connetti, includi e trasforma i dati

La nostra soluzione è composta da tre pillar, ognuno dei quali supporta funzionalità specifiche della piattaforma dati. Il primo pillar offre la possibilità di connettere, ingerire e trasformare i dati.

Esistono tre modi principali per inserire i dati in un'architettura e consentire al reparto di produzione di migliorare la salute e la sicurezza sul luogo di lavoro.

• Per avviare il nostro processo, se necessario, abiliteremo il trasferimento di massa dei dati delle transazioni. I servizi di trasferimento di massa vengono utilizzati nei casi in cui per la prima volta è necessario spostare grandi volumi di dati in Oracle Cloud Infrastructure (OCI), ad esempio i dati provenienti da repository analitici on premise esistenti o da altre risorse cloud. In generale, i set di dati relativi a salute e sicurezza non sono grandi. Il trasferimento di massa viene descritto come un potenziale componente nel raro caso in cui vengano memorizzati dati cronologici estesi in locale e sia pertanto necessario spostarli nel cloud, oppure se tali dati provengono da un grande data warehouse che deve essere spostato in OCI. Il servizio specifico di trasferimento di massa che utilizzeremo dipenderà dalla posizione dei dati e dalla frequenza di trasferimento. Ad esempio, possiamo utilizzare iOCI Data Transfer Service o OCI Data Transfer Applianc per caricare un grande volume di dati on-premise da una repository di pianificazione o dal data warehouse. Quando è necessario spostare su base continuativa grandi volumi di dati, si consiglia di utilizzare OCI FastConnect, che fornisce una connessione di rete privata dedicata a larghezza di banda elevata tra il data center di un cliente e OCI.
• Le sorgenti di dati utilizzate per misurare e generare report sulla salute e la sicurezza hanno in genere un data store relazionale sottostante. OCI GoldenGate può essere utilizzato per acquisire dati quasi in tempo reale dai sistemi di reporting degli incidenti. OCI GoldenGate utilizza l'acquisizione change data per rilevare eventi di modificati nella struttura di base dei sistemi che monitorano l'ambiente di produzione (ad esempio, temperatura, rumore o arresto di emergenza della linea di produzione, operazioni di manutenzione e così via) e invia i dati in tempo reale a un livello di persistenza e/o al livello di streaming. In questo caso d'uso, tuttavia, i dati verranno generalmente spostati attraverso processi ETL in batch.
• Sebbene lo streaming e le esigenze in tempo reale si stiano evolvendo rapidamente, l'estrazione più comune da operazioni, pianificazione, manutenzione, gestione della forza lavoro, HR, formazione e sistemi di gestione della sicurezza è un tipo di ingestione batch che utilizza un processo ETL. Batch ingestio viene utilizzato per importare dati dai sistemi che non supportano il data streaming. Questi dati si trovano generalmente nei sistemi di salute e sicurezza ambientale, nei sistemi HR e di formazione e nei sistemi di segnalazione degli incidenti. Queste estrazioni possono essere inserite di frequente, spesso ogni 10 o 15 minuti, ma sono ancora in natura batch poiché vengono estratti ed elaborati gruppi di transazioni piuttosto che singole transazioni. OCI offre servizi diversi per gestire la batch ingestion, ad esempio il servizio OCI Data Integration e Oracle Data Integrator in esecuzione su OCI Compute instance. La scelta del servizio si baserebbe principalmente sulle preferenze dei clienti piuttosto che sui requisiti tecnici.

Sii persistente, elabora e cura i dati

La persistenza e l'elaborazione dei dati si basano su due componenti (facoltativamente tre). Alcuni clienti li useranno tutti, altri un sottoinsieme. A seconda dei volumi e dei tipi di dati, è possibile caricare i dati nell'object storagei o caricarli direttamente in un database relazionale strutturato per lo storage persistente. Quando si prevede di applicare le funzionalità di data science, i dati recuperati dalle sorgente di dati nel formato raw (come file nativo non elaborato o estrazione) vengono in genere acquisiti e caricati dai sistemi transazionali nello storage cloud.

• Lo storage cloud è il livello di persistenza dei dati più comune per la nostra piattaforma dati. Può essere utilizzato per dati strutturati e non strutturati. OCI Object Storage, OCI Data Flow e Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) sono i componenti di base. I dati recuperati dalle sorgenti di dati nel relativo formato non elaborato vengono acquisiti e caricati OCI Object Storage. OCI Object Storage è il livello di persistenza dei dati primario.
• Ora utilizzeremo un data store dedicato al servizio per rendere persistenti i nostri dati in un form ottimizzato per le performance query e gli analytics. Possiamo accedere ai nostri dati di tipo RAW memorizzati nello storage degli oggetti direttamente da Oracle Autonomous Data Warehouse creando una tabella esterna mappata ai file di dati memorizzati in OCI Object Storage. Una tabella esterna fornisce una vista virtuale dei dati nella posizione di storage degli oggetti, senza necessariamente dover spostare o caricare fisicamente i dati in Autonomous Data Warehouse. I dati identificati come preziosi per un'ulteriore analisi possono ora essere caricati nel data store di servizio, che fornisce un livello relazionale persistente utilizzato per fornire dati curati di alta qualità direttamente agli utenti finali tramite strumenti basati su SQL. In questa soluzione, viene creata un'istanza di Autonomous Data Warehouse come data store di servizio per il data warehouse aziendale e, se necessario, data mart a livello di dominio più specializzati.
• ADW può anche essere l'origine dati per i progetti di data science o il repository necessario per Oracle Machine Learning. Il data store di servizio può in alternativa assumere una delle varie forme, tra cui Oracle Database Cloud Service o Oracle Database Exadata Cloud Service.

Analizza i dati, impara e prevedi

La capacità di analizzare, apprendere e prevedere è agevolata da due servizi che consentono tre approcci di analisi e l'accesso ai dati modellati.

• Le funzionalità di advanced analytcis sono sempre più importanti per mantenere un ambiente di produzione sicuro e ottimizzare il processo di produzione. In questo caso d'uso, ci affidiamo a Oracle Analytics Cloud per offrire analisi e visualizzazioni. Questo consente alle organizzazioni di usare analisi descrittive (per descrivere le tendenze attuali con istogrammi e grafici), analisi predittive (per prevedere eventi futuri, identificare le tendenze e determinare la probabilità di esiti incerti) e analisi prescrittive (per proporre azioni appropriate a supporto di un processo decisionale ottimale).

  • L'analisi descrittiva consente ai produttori di identificare rischi e pericoli potenziali analizzando dati cronologici, report sugli incidenti e incidenti mancati. Identificando modelli e tendenze, le analisi possono evidenziare aree che richiedono attenzione e aiutarti a dare priorità alle attività di mitigazione dei rischi. Inoltre, le analisi possono promuovere un miglioramento continuo quando si tratta di salute e sicurezza. Analizzando le metriche delle prestazioni e i dati sulla sicurezza nel tempo, i responsabili possono identificare le aree da migliorare, impostare benchmark e tenere traccia dei progressi rispetto agli obiettivi di sicurezza.

    Quando si verificano incidenti, l'analisi descrittiva può aiutare a indagare le cause principali e i fattori sottostanti. Analizzando i report sugli incidenti, le dichiarazioni dei testimoni e altri dati, possono essere identificati modelli e tendenze pertinenti, che ti aiuteranno a eseguire interventi mirati per prevenire incidenti simili in futuro.

  • L'analisi predittiva utilizza i dati sulla sicurezza per identificare modelli, tendenze e rischi potenziali per aiutare i responsabili a migliorare le misure di sicurezza e prevenire incidenti. Analizzando i dati cronologici sulla sicurezza, i modelli predittivi possono identificare tendenze e modelli a lungo termine, ad esempio l'aumento del tasso di infortuni, i rischi emergenti per la sicurezza o le aree in cui le misure di sicurezza sono state efficaci, e assegnare punteggi di rischio a diverse attività, processi o condizioni. Questi punteggi aiutano a dare priorità alle risorse e agli interventi per affrontare aree con livelli di rischio più elevati. Le anomalie nei dati sulla sicurezza, come modelli insoliti o valori anomali, possono indicare potenziali problemi di sicurezza o deviazioni dalle normali condizioni operative, consentendo il rilevamento già in fase iniziale e azioni correttive tempestive.
  • L'analisi prescrittiva supporta gli sforzi di formazione e istruzione identificando le aree in cui è necessaria una formazione aggiuntiva. Analizzando i dati relativi alla sicurezza, come incidenti mancati o deviazioni dalle procedure operative standard, i produttori possono individuare le lacune nella conoscenza dei dipendenti o nel rispetto dei protocolli di sicurezza e implementare interventi di formazione mirati.
• La governance dei dati è un componente fondamentale. Verrà fornito da OCI Data Catalog, un servizio gratuito che offre gestione della data governance e dei metadati (per metadati tecnici e aziendali) per tutte le fonti di dati nell'ecosistema della piattaforma dati. OCI Data Catalog è anche un componente fondamentale per le query da Oracle Autonomous Data Warehouse a OCI Object Storage in quanto fornisce un modo per individuare rapidamente i dati indipendentemente dal relativo metodo di storage. Ciò consente agli utenti finali, agli sviluppatori e ai data scientist di utilizzare un linguaggio di accesso comune (SQL) in tutti i data store persistenti nell'architettura.
• I dati e modelli di alta qualità, esaminati e testati, possono essere disciplinati da regole e policy di governance ed esposti come data product (API) da OCI API Gateway in un'architettura di data mesh per distribuire dati e analisi relativi alla sicurezza all'interno delle aziende di produzione.

I vantaggi derivanti dall'uso dei dati per migliorare la salute e la sicurezza nel settore manifatturiero

I produttori hanno la responsabilità di dare priorità alla salute e al benessere dei loro dipendenti. Un ambiente di lavoro sicuro non è solo un requisito legale ed etico, ma influisce anche sul morale dei dipendenti, sulla soddisfazione sul lavoro e sul benessere generale. La priorità della salute e della sicurezza aiuta a creare una cultura del lavoro positiva, migliora il coinvolgimento dei dipendenti e riduce il rischio di incidenti e infortuni sul lavoro. Tuttavia, garantire un ambiente di lavoro sano e sicuro è particolarmente impegnativo nel settore manifatturiero e le sfide saranno probabilmente in aumento nei prossimi anni, guidate da Manufacturing 4.0.

In questo panorama in evoluzione, i produttori non solo devono garantire l'adozione di misure sanitarie e di sicurezza, ma anche individuare costantemente le possibilità di migliorare tali misure e adottare misure preventive per evitare incidenti, lesioni e malattie legate al lavoro. A tale scopo, hanno bisogno di efficaci processi di sicurezza e salute basati su dati e analisi supportati dalla tecnologia, che consentano loro di

• Acquisire e gestire informazioni importanti sugli eventi e gestire tutta la documentazione e le foto all'interno di un singolo ambiente
• Raccogliere i dati sulla conformità per supportare il reporting normativo
• Gestire i dati sui rischi, incluse informazioni su incidenti, mancati incidenti e condizioni non sicure
• Scoprire le cause principali, analizzare l'incidente e rispondere immediatamente
• Tenere traccia e analizzare la sicurezza utilizzando analisi avanzate per monitorare i progressi e rilevare tendenze e pattern

In definitiva, queste azioni contribuiscono a salvaguardare la salute fisica e la sicurezza dei lavoratori, a ridurre la probabilità di assenteismo e spese mediche e a mantenere la produttività e la continuità operativa.