データ活用による職場の安全衛生の改善

高度な分析で安全衛生の課題を克服

安全な製造現場を提供し、効果的にコンプライアンスをサポートする機能は、かつてないほど重要になっています。今日の雇用主は、日々の職場の安全管理だけでなく、戦争や自然災害、パンデミックなどの大きな出来事の際にも、健康と安全を維持できるよう備えておくことの重要性を理解しています。製造環境における安全性は常に重要ですが、Manufacturing 4.0の文脈ではその重要性がさらに高まります。

デジタル・テクノロジーと自動化システムの統合が進み、ロボット工学、人工知能、モノのインターネットなどの先進技術が導入されることで、従業員は自動化されたシステムとこれまで以上に密接に関わり、相互接続されたデバイス、センサー、自動化された機械を使用するようになります。これらのテクノロジーに対して適切な安全基準とプロトコルを維持することは、従業員を保護し、機器の誤作動や電気による事故、人と機械の予期せぬ不測の事態などの発生を防ぐために極めて重要です。

従業員の生活の質に影響を与える可能性があるだけでなく、事故には多額の費用がかかります。労災補償、医療、法律サービスなどの直接的なコストは相当なものになりますが、事故による間接的なコストも侮ることはできません。これらには、再教育、調査、是正措置、生産性の損失、設備の損傷、風評リスク、従業員の士気低下、欠勤、定着率低下に関連するコストなどが含まれます。

安全衛生を管理するために、メーカーは次のような主要メトリックを追跡しています。

• 総記録可能災害度数率（10万労働時間当たりの職場で発生した災害の件数）
• 1か月当たりのインシデント数
• 予防的な安全関連のインシデントまたは従業員が取るべき行動
• インシデント解決までの平均時間
• インシデントのタイプ

しかし、多くの組織は、製造環境における潜在的なリスクをモデル化し、予測的に特定するためにデータを活用することはおろか、職場における安全衛生インシデントの通知をタイムリーに受け取ることにも苦労しています。しかし、そうした機能を開発することは不可欠であり、適切なデータ・プラットフォームがその助けになりえます。潜在的な危険性を特定し、予防措置を実施するためにデータと分析を使用することにより、企業はリスクを軽減し、事故や事件を防止し、生産の中断、財務上の損失、風評被害の可能性を低減することができます。

このユース・ケースでは、製造セクターにおける安全衛生を改善するために、データを取り込み、保存し、管理し、インサイトを得るために必要なデータ分析アーキテクチャについて説明します。

包括的なデータ・プラットフォームが職場の安全性向上に役立つ仕組み

ここで紹介するアーキテクチャには、発見から測定、アクションまで、データ分析のライフサイクル全体をカバーする分析アーキテクチャの構築に使用される、最も一般的に推奨されるオラクルのコンポーネントが組み込まれています。メーカーは種類や複雑さによって様々ですが、一般的に、職場の安全衛生に影響を与える多種多様な要因に焦点を当てたデータ分析アーキテクチャを構築する際には、ここで説明されるサービスが活用されます。

この図は、製造業向けOracle Data Platformを使用して安全衛生をサポートする方法を示しています。このプラットフォームは、以下の5つの柱を掲げています。

1. 1 データソース、検出
2. 2 取込み、変換
3. 3 永続化、キュレーション、構築
4. 4 分析、学習、予測
5. 5 測定、実行

データソース、検出の柱には、2つのカテゴリーのデータが含まれます。

1. ビジネス・レコード・データは、HCM、環境・衛生・安全（EHS）システム、人事および研修システム、生産プロセス、インシデント・レポート・システム、安全システムからのデータで構成されます。
2. 技術的な入力データには、画像、Eメール、動画、紙文書（OCR）、個別のイベント（生産ラインの緊急停止）などがあります。

取込み、変換の柱は、3つの機能で構成されます。

1. 1. バッチ取り込みには、OCI Data Integration、Oracle Data Integrator、DBツールなどを使用します。
2. 2. 一括転送には、OCI FastConnect、OCI Data Transfer、MFT、OCI CLIを使用します。
3. 3. 変更データ取得にはOCI GoldenGateを使用します。

3つの機能はすべて、永続化、キュレーション、構築の柱の中で、サービング・データ・ストアとクラウド・ストレージに一方向で接続します。

永続化、キュレーション、構築の柱は、5つの機能で構成されます。

1. 1. サービング・データストアには、Oracle Autonomous Data WarehouseとExadata Cloud Serviceを使用します。
2. 2. クラウド・ストレージには、OCI Object Storageを使用します。
3. 3. ガバナンスはOCI Data Catalogを使用します。

こうした機能は、柱の中で接続されています。クラウド・ストレージは、サービング・データストアとマネージドHadoopに一方向に接続され、バッチ処理にも双方向に接続されます。

1つの機能が、分析、学習、予測の柱につながります。サービング・データストアは、分析機能と可視化機能、そしてデータ製品とAPI機能の両方に接続します。

分析、学習、予測の柱は、2つの機能で構成されます。

1. 1. 分析、可視化は、Oracle Analytics Cloud、GraphStudio、およびISVを使用します。
2. 2. データ製品・APIは、OCI API GatewayとOCI Functionsを使用します。

測定、行動の柱は、人とパートナーおよびアプリケーションとモデルによるデータ分析の使用方法を捉えます。

人とパートナーは、履歴データ、インシデント・レポート・ヒートマップ、ニアミス事故、コンプライアンス・レポート、根本原因分析、リスクの特定および評価で構成されます。

アプリケーションとモデルはスタンドアロンで実装固有のものです。

3つの中心的な柱である、取り込み、変換と永続化、キュレーション、構築と分析、学習、予測は、インフラ、ネットワーク、セキュリティ、IAMでサポートされています。

データの接続、取込み、変換

オラクルのソリューションは、それぞれが特定のデータ・プラットフォーム機能をサポートする3つの柱で構成されます。最初の柱は、データの接続、取り込み、変換の機能を提供します。

メーカーが職場の安全衛生を改善できるように、データをアーキテクチャに注入する方法は主に3つあります。

• プロセスを開始するために、必要に応じて、オペレーション・トランザクション・データの一括転送を有効にします。一括転送サービスは、既存のオンプレミスの分析リポジトリや他のクラウド・ソースからのデータなど、大量のデータを初めてOracle Cloud Infrastructure（OCI）に移動させる必要がある場合に使用します。一般的に、安全衛生に関するデータセットは大きくありません。一括転送は、広範な履歴データがオンプレミスに保存されており、クラウドに移行する必要がある場合、またはこのデータがOCIに移行される大規模なオンプレミスの履歴データウェアハウスと混在している場合に、潜在的なコンポーネントとしてここに記載されています。具体的にどのような一括転送サービスを利用するかは、データの保存場所や転送頻度によって決まります。例えば、過去の計画やデータウェアハウス・リポジトリから大量のオンプレミス・データをロードするためには、OCI Data Transfer ServiceやOCI Data Transfer Applianceを使用することがあります。大量のデータを継続的に移動させる必要がある場合は、お客様のデータセンターとOCIの間を広帯域の専用プライベート・ネットワークで接続するOCI FastConnectの利用を推奨しています。
• 安全衛生の測定とレポートに使用されるデータ・ソースには、通常、基礎となるリレーショナル・データストアがあります。OCI GoldenGateを使用すると、インシデント・レポート・システムからほぼリアルタイムでデータを取得できます。OCI GoldenGateは、変更データの取得を使用して、生産環境を監視するシステムの基本構造の変更イベント（たとえば、温度、ノイズ、生産ラインの緊急停止、メンテナンス作業など）を検出し、永続性レイヤーやストリーミング・レイヤーにリアルタイムでデータを送信します。しかし、このユース・ケースでは、データは一般的にバッチETLプロセスで移動されます。
• ストリーミングとリアルタイムのニーズは急速に進化していますが、業務、計画、メンテナンス、労働力管理、人事、トレーニング、および安全管理の各システムからの最も一般的な抽出は、ETLプロセスを使用した何らかのバッチ取り込みです。バッチ取込みは、データ・ストリーミングをサポートできないシステムからデータをインポートするために使用されます。このデータは通常、環境安全衛生システム、人事および研修システム、インシデント・レポートシステムに保存されています。こうした抽出は、10分や15分といった頻度で行うことができますが、個々のトランザクションではなく、トランザクションのグループを抽出して処理するため、性質的にはあくまでバッチ処理です。OCIは、ネイティブのOCI Data Integrationサービスや、OCI Computeインスタンス上で動作するOracle Data Integratorなど、バッチ取り込みを処理するさまざまなサービスを提供しています。サービスの選択は、主に技術的な要件よりもお客様の嗜好に基づいて行われることになります。

データの維持、処理、キュレート

データの永続化と加工は、2つの（オプションとしては3つの）コンポーネントの上に構築されています。お客さまによっては、そのすべてを使用する場合も、サブセットで使用する場合もあります。データの量や種類によっては、オブジェクト・ストレージにロードしたり、構造化されたリレーショナル・データベースに直接ロードして永続的に保存することが可能です。データ・サイエンス機能の適用を想定する場合は、データ・ソースから生の状態（未処理のネイティブ・ファイルや抽出物）で取得したデータをトランザクション・システムからクラウド・ストレージにロードすることがより一般的です。

• クラウド・ストレージは、オラクルのデータ・プラットフォームで最も一般的なデータ永続性レイヤーです。構造化データと非構造化データの両方に使用することができます。OCI Object Storage、OCI Data Flow、Oracle Autonomous Data Warehouse（ADW）が基本的な構成要素です。データソースから生の状態で取得したデータを取り込み、OCI Object Storageにロードします。OCI Object Storageは主要なデータ永続層です。
• ここでは、サービング・データストアを使用して、クエリのパフォーマンスと分析のために最適化された形式で、キュレーションされたデータを永続化します。OCI Object Storageに格納されたデータファイルにマッピングする外部テーブルを作成することで、Oracle Autonomous Data Warehouseからオブジェクト・ストレージに格納された生データに直接アクセスできます。外部表は、必ずしもデータを物理的にAutonomous Data Warehouseに移動もしくはロードすることなく、オブジェクト・ストレージにあるデータの仮想ビューを提供します。さらに分析する価値があると判断されたデータは、SQLベースのツールを介してエンドユーザーに直接、高品質なキュレーション・データを提供するために使用される永続的なリレーショナル・データを提供するサービング・データ・ストアにロードすることができるようになります。このソリューションでは、Autonomous Data Warehouseは、エンタープライズ・データウェアハウスと、必要に応じてより専門的なドメイン・レベルのデータマートのためのサービング・データストアとしてインスタンス化されます。
• ADWは、データ・サイエンス・プロジェクトのデータソースや、Oracle Machine Learningに必要なリポジトリとなることもあります。サービング・データストアは、Oracle Database Cloud ServiceやOracle Database Exadata Cloud Serviceなど複数ある形式のいずれかを取ることができます。

データの分析、学習、予測

分析、学習、予測の機能は、3つの分析アプローチとモデル化されたデータへのアクセスを可能にする2つのサービスにより促進されます。

• 高度な分析機能は、安全な製造環境の維持と生産プロセスの最適化にとってますます重要になっています。このお客様事例では、分析と可視性を提供するために、Oracle Analytics Cloudを活用します。これにより、記述的分析（ヒストグラムやチャートで現在の傾向を説明）、予測分析（将来のイベントを予測し、傾向を特定し、不確実な結果の確率を決定）、処方的分析（最適な意思決定をサポートするために適切な行動を提案）を使用することができます。

  • 記述分析は、過去のデータ、インシデント・レポート、ニアミス事故を分析することで、メーカーによる潜在的なリスクや危険の特定を支援します。パターンと傾向を特定することで、分析は注意が必要な領域を浮き彫りにし、リスク軽減の取り組みの優先順位付けに役立ちます。さらに、分析は安全衛生に関して継続的な改善を可能にすることができます。パフォーマンス・メトリックと安全データを長期にわたって分析することで、メーカーは改善点を特定し、ベンチマークを設定し、安全目標に向けた進捗状況を追跡することができます。

    事故やインシデントが発生した場合、記述分析は根本原因と基本的な要因の調査を支援することができます。インシデント・レポート、目撃者の証言、その他の関連データを分析することで、パターンと傾向を特定し、今後同様のインシデントが発生しないよう、的を絞った対応の実施に役立てることができます。

  • 予測分析は、安全データを使用してパターン、傾向、潜在的なリスクを特定し、メーカーによる安全対策の強化と事故およびインシデントの防止を支援します。過去の安全データを分析することで、予測モデルは、増加する事故率、新たな安全リスク、または安全対策が効果的に行われた領域などの長期的な傾向やパターンを特定し、さらに、さまざまな活動、プロセス、または条件にリスクスコアを割り当てることができます。これらのスコアは、リスクレベルが高い地域に対処するための資源や対応策の優先順位付けに役立ちます。特異なパターンや異常値などの安全性データの異常は、潜在的な安全上の問題や通常の稼働状態からの逸脱を示す可能性があるため、早期発見と迅速な是正措置が可能になります。
  • 処方的分析は、追加トレーニングが必要な分野を特定することで、トレーニングと教育の取り組みをサポートします。ニアミス事故や標準作業手順からの逸脱など、安全関連のデータを分析することで、メーカーは従業員の知識や安全プロトコルの遵守におけるギャップを特定し、的を絞ったトレーニングによる対策を実施することができます。
• データ・ガバナンスは重要な要素です。これは、データ・プラットフォーム・エコシステム内のすべてのデータ・ソースに対して、データ・ガバナンスとメタデータ管理（技術メタデータとビジネス・メタデータの両方）を提供する無料サービスであるOCI Data Catalogによって実現されます。また、OCI Data Catalogは、Oracle Autonomous Data WarehouseからOCI Object Storageへのクエリにおいて、保存方法に関係なくデータを迅速に検出する方法を提供する極めて重要なコンポーネントです。これにより、エンド・ユーザー、開発者、データ・サイエンティストは、アーキテクチャ内のすべての永続データストアで共通のアクセス言語（SQL）を使用することができます。
• オラクルのキュレーション済み、テスト済み、かつ高品質なデータおよびモデルは、ガバナンス・ルールおよびポリシーを適用することができ、データ・メッシュ・アーキテクチャ内の OCI API Gatewayによりデータ製品（API）として公開され、メーカーの組織全体に安全関連データと分析を配布することができます。

製造業における安全衛生強化のためのデータ活用のメリット

メーカーは、従業員の健康と幸福を優先する責任があります。安全な職場環境は、法的および倫理的な要件であるばかりでなく、従業員の士気、仕事への満足度、および全体的な幸福感にも影響します。健康と安全を最優先することは、ポジティブな職場文化を創造し、従業員のエンゲージメントを高め、職場における事故や怪我のリスクを低減することに役立ちます。しかし、健康的で安全な職場環境を確保することは、製造業では特に困難であり、また、Manufacturing 4.0の推進により、今後数年間で、さらに課題が山積するものと見込まれます。

このような進化する状況下で、メーカーは安全衛生対策を確実に実施するだけでなく、これらの対策を改善する機会を継続的に特定し、事故、怪我、職業病を回避するための予防措置を講じる必要があります。そのためには、テクノロジーに支えられた堅牢なデータと分析ドリブンな安全衛生プロセスが必要で、これによって以下のことが可能になります。

• 重要なイベント情報を取得および管理し、すべての文書と写真を単一の環境で管理
• 規制当局への報告をサポートするためのコンプライアンス・データの収集
• ハザードデータ（インシデント、ニアミス、危険な状態に関する情報を含む）を管理
• 根本原因の特定、インシデントの調査、即時対応
• 進捗状況をモニターし、傾向とパターンを検出するために、高度な分析を使用して安全性を追跡および分析

最終的に、これらの行動は、労働者の身体的健康と安全を守り、欠勤や医療費の発生確率を減らし、生産性と業務の継続性を維持する上で役立ちます。