Wykorzystanie danych do zwiększenia bezpieczeństwa i higieny w miejscu pracy

Sprostanie wyzwaniom związanym z bezpieczeństwem i higieną pracy dzięki zaawansowanym analizom

Zdolność do zapewnienia bezpiecznego miejsca pracy na hali produkcyjnej i skutecznego zwiększania poziomu zgodności z przepisami nigdy nie była tak istotna. Dzisiejsi pracodawcy nauczyli się, jak ważne jest nie tylko zarządzanie bezpieczeństwem w miejscu pracy każdego dnia, ale także przygotowanie się do utrzymania bezpieczeństwa i higieny pracy podczas ważnych wydarzeń, takich jak wojny, klęski żywiołowe i pandemie. Mimo że bezpieczeństwo zawsze było kluczowe w każdym środowisku produkcyjnym, zyskuje na znaczeniu w kontekście czwartej rewolucji przemysłowej (Manufacturing 4.0).

Dzięki zwiększonej integracji technologii cyfrowych i systemów automatyzacji oraz zastosowaniu zaawansowanych technologii, takich jak robotyka, sztuczna inteligencja i Internet rzeczy, pracownicy będą ściślej współdziałać ze zautomatyzowanymi systemami i używać wzajemnie połączonych urządzeń, czujników i automatycznych maszyn. Utrzymanie odpowiednich standardów bezpieczeństwa i protokołów w odniesieniu do tych technologii ma kluczowe znaczenie dla ochrony pracowników i zapobiegania incydentom, takim jak awarie sprzętu, zagrożenia elektryczne oraz nieoczekiwane i nieplanowane interakcje między ludźmi i maszynami.

Takie incydenty są nie tylko kosztowne, ale mogą także wpłynąć na jakość życia pracownika. Koszty bezpośrednie, w tym wynagrodzenia pracowników oraz usługi medyczne i prawne, mogą być znaczne, ale nie należy lekceważyć pośrednich kosztów incydentu obejmujących przekwalifikowanie, prowadzenie postępowań wyjaśniających, stosowanie środków naprawczych, spadek wydajności, uszkodzenie sprzętu, zagrożenie dla reputacji oraz wydatki związane z niższymi morale, większą absencją i odpływem pracowników.

Producenci, w celu zarządzania bezpieczeństwem i higieną pracy, śledzą wiele kluczowych wskaźników, takich jak:

• Całkowity rejestrowany wskaźnik częstości urazów (liczba urazów w miejscu pracy na 100 000 przepracowanych godzin)
• Liczba incydentów na miesiąc
• Zapobieganie incydentom związanym z bezpieczeństwem lub wymagane działania podejmowane przez pracowników
• Średni czas potrzebny na poradzenie sobie z incydentami
• Typy incydentów

Wiele organizacji ma jednak trudności z terminowym otrzymywaniem powiadomień o incydentach związanych z BHP w miejscu pracy, nie mówiąc już o ich stosowaniu do modelowania i przewidywania potencjalnych zagrożeń w środowisku produkcyjnym. Mimo to rozwijanie tych możliwości jest konieczne, w czym pomaga odpowiednia platforma danych. Korzystając z danych i analiz do identyfikowania potencjalnych zagrożeń i wdrażania środków zapobiegawczych, przedsiębiorstwa mogą ograniczać ryzyko, zapobiegać wypadkom i incydentom oraz zmniejszać prawdopodobieństwo wystąpienia zakłóceń produkcji, strat finansowych i utraty reputacji.

Ten przykładowy sposób zastosowania przedstawia opis architektury analizy danych wymaganej do pozyskiwania i przechowywania danych oraz uzyskiwania na ich podstawie informacji w celu poprawy stanu bezpieczeństwa i higieny pracy w sektorze produkcyjnym.

Jak kompleksowa platforma danych może pomóc w poprawie bezpieczeństwa w miejscu pracy

Przedstawiona tu architektura obejmuje najczęściej zalecane elementy Oracle używane do tworzenia architektury analitycznej obejmującej cały cykl życia analizy danych od odkrycia do pomiaru i podjęcia działań. Producenci różnią się pod względem rodzaju i złożoności, ale przedstawione tu usługi na ogół pojawią się podczas tworzenia analitycznych architektur danych koncentrujących się na wielu różnych czynnikach wpływających na bezpieczeństwo i higienę pracy.

Na rysunku przedstawiono przykładowy sposób użycia platformy Oracle skupiającej dane dla sektora produkcyjnego do zapewnienia bezpieczeństwa i higieny pracy. Platforma obejmuje następujące pięć filarów:

1. 1. Źródła danych, odkrywanie
2. 2. Wchłanianie, przekształcanie
3. 3. Utrwalanie, selekcjonowanie, tworzenie
4. 4. Analizowanie, uczenie się, przewidywanie
5. 5. Pomiar, działanie

Filar „Źródła danych, odkrywanie” zawiera dwie kategorie danych.

1. Dane biznesowe obejmują dane z systemów zarządzania zasobami ludzkimi, ochrony środowiska, bezpieczeństwa i higieny pracy (OŚiBHP), kadrowych i szkoleniowych, zgłaszania incydentów oraz bezpieczeństwa.
2. Techniczne dane wejściowe obejmują obrazy, wiadomości e-mail, filmy, dokumentację papierową (OCR), pojedyncze zdarzenia (zatrzymanie awaryjne linii produkcyjnej).

Filar „Wchłanianie, przekształcanie” składa się z trzech funkcjonalności.

1. 1. We wchłanianiu wsadowym wykorzystywane są usługi OCI Data Integration, Oracle Data Integrator i narzędzia baz danych.
2. 2. W transferze masowym wykorzystuje się OCI FastConnect, OCI Data Transfer, MFT oraz OCI CLI.
3. 3. W rejestrowaniu zmian danych wykorzystuje się OCI GoldenGate.

Wszystkie trzy funkcjonalności w jednokierunkowy sposób łączą się z obsługującym magazynem danych i magazynem w chmurze w ramach filaru „Utrwalanie, selekcjonowanie, tworzenie”.

Filar „Utrwalanie, selekcjonowanie, tworzenie” składa się z pięciu funkcjonalności.

1. 1. Obsługujący magazyn danych korzysta z usług Oracle Autonomous Data Warehouse i Exadata Cloud Service.
2. 2. Magazyn w chmurze korzysta z usługi OCI Object Storage.
3. 3. Usługa Governance korzysta z katalogu OCI Data Catalog.

Funkcjonalności te są połączone w ramach filaru. Magazyn w chmurze jest jednokierunkowo połączony z obsługującym magazynem danych i zarządzanym klastrem Hadoop, a także dwukierunkowo z przetwarzaniem wsadowym.

Jedna z funkcjonalności łączy się z filarem „Analizowanie, uczenie się i przewidywanie”. Obsługujący magazyn danych łączy się zarówno z funkcjonalnościami analiz i wizualizacji, jak i z produktów danych (API).

Filar „Analizowanie, uczenie się i przewidywanie” składa się z dwóch funkcjonalności.

1. 1. Analizy i wizualizacje wykorzystują rozwiązania Oracle Analytics Cloud, GraphStudio i niezależnych dostawców oprogramowania (ISV).
2. 2. Produkty danych (API) korzystają z usług OCI API Gateway i OCI Functions.

W filarze „Pomiar, działanie” przedstawiono sposób wykorzystania analizy danych w podziale na pracowników i partnerów oraz aplikacje i modele.

Obszar pracowników i partnerów składa się z danych historycznych, map termicznych raportów dotyczących incydentów, incydentów grożących wypadkiem, raportowania zgodności, analizy głównych przyczyn, identyfikacji i oceny ryzyka.

Aplikacje i modele stanowią autonomiczny obszar i zależą od wdrożenia.

Trzy główne filary — „Wchłanianie, przekształcanie”, „Utrwalanie, selekcjonowanie, tworzenie” oraz „Analizowanie, uczenie się i przewidywanie” — są obsługiwane przez infrastrukturę, sieć, zabezpieczenia i IAM.

Łączenie, pozyskiwanie i przekształcanie danych

Nasze rozwiązanie składa się z trzech filarów, z których każdy obsługuje określone funkcjonalności platformy danych. Pierwszy filar zapewnia możliwość łączenia, pozyskiwania i przekształcania danych.

Istnieją trzy główne sposoby wprowadzania danych do architektury umożliwiające organizacjom produkcyjnym poprawę bezpieczeństwa i higieny pracy.

• Aby rozpocząć nasz proces, w razie potrzeby umożliwimy masowy transfer danych transakcji operacyjnych. Usługi transferu masowego są używane w sytuacjach, w których trzeba po raz pierwszy przenieść duże wolumeny danych do Oracle Cloud Infrastructure (OCI), na przykład dane z istniejących lokalnych repozytoriów analitycznych lub innych źródeł w chmurze. Zbiory danych związane z BHP zazwyczaj nie są zbyt duże. Wymieniany tu przypadek masowego transferu stanowi potencjalny element wykorzystywany w rzadkiej sytuacji przenoszenia do chmury dużej ilości lokalnie przechowywanych danych historycznych. Kolejnym przykładem jest dostarczanie danych wymieszanych z większą historyczną, lokalną hurtownią danych, która jest przenoszona do OCI. Konkretna usługa masowego transferu, której użyjemy, będzie zależeć od lokalizacji danych i częstości przeprowadzania transferów. Na przykład możemy użyć usługi OCI Data Transfer Service lub OCI Data Transfer Appliance do ładowania dużej ilości danych lokalnych z repozytoriów planowania historycznego lub repozytoriów hurtowni danych. W razie konieczności przenoszenia na bieżąco dużych ilości danych zalecamy skorzystanie z OCI FastConnect, która zapewnia szerokopasmowe, specjalne prywatne połączenie sieciowe między centrum danych klienta a OCI.
• Źródła danych używane do mierzenia i raportowania stanu bezpieczeństwa i higieny pracy zazwyczaj zawierają podstawowy magazyn danych relacyjnych. Do przechwytywania danych w czasie niemal rzeczywistym z systemów zgłaszania incydentów można wykorzystać OCI GoldenGate. OCI GoldenGate wykorzystuje funkcje przechwytywania zmian danych do wykrywania zdarzeń zmiany w podstawowej strukturze systemów, które monitorują środowisko produkcyjne (takich jak temperatura, hałas lub zatrzymanie awaryjne linii produkcyjnej, operacje konserwacji itp.) i wysyła je w czasie rzeczywistym do warstwy utrwalania i (lub) strumieniowania. Jednak w tym przypadku dane są zazwyczaj przenoszone za pomocą wsadowych procesów ETL.
• Choć strumieniowe przesyłanie danych i potrzeby w czasie rzeczywistym szybko ewoluują, najczęstszym ekstraktem z systemów operacyjnych, planowania, konserwacji, zarządzania personelem, kadr, szkoleń i zarządzania bezpieczeństwem jest wchłanianie wsadowe przy użyciu procesu ETL. Wchłanianie wsadowe służy do importowania danych z systemów, które nie obsługują przesyłania strumieniowego danych. Dane te znajdują się na ogół w systemach ochrony środowiska oraz bezpieczeństwa i higieny pracy, systemach kadrowych i szkoleniowych oraz systemach zgłaszania incydentów. Ekstrakty te mogą być wchłaniane nawet co 10 lub 15 minut, ale nadal mają charakter wsadowy, ponieważ ekstrahowane i przetwarzane są grupy transakcji, a nie pojedyncze transakcje. OCI zapewnia różne usługi do obsługi wsadowego wchłaniania, takie jak natywna usługa OCI Data Integration i Oracle Data Integrator działające w instancji OCI Compute. Wybór usług opiera się przede wszystkim na preferencjach klienta, a nie wymaganiach technicznych.

Utrwalanie, przetwarzanie i selekcjonowanie danych

Utrwalanie i przetwarzanie danych opiera się na dwóch (opcjonalnie trzech) składnikach. Niektórzy klienci używają wszystkich, a inni kilku z nich. W zależności od ilości i typów dane mogą być ładowane do magazynu obiektów lub bezpośrednio do strukturalnej relacyjnej bazy danych w celu trwałego przechowywania. Gdy przewidujemy zastosowanie funkcjonalności danologii, dane pobierane ze źródeł w postaci nieprzetworzonej (jako nieprzetworzony plik natywny lub ekstrakt) są częściej przechwytywane i ładowane z systemów transakcyjnych do magazynu w chmurze.

• Magazyn w chmurze to najpopularniejsza warstwa utrwalania danych dla naszej platformy danych. Może być używany zarówno w odniesieniu do danych usystematyzowanych, jak i nieusystematyzowanych. Podstawowymi elementami składowymi są usługi OCI Object Storage, OCI Data Flow i Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW). Dane pobierane ze źródeł danych w ich nieprzetworzonym formacie są wychwytywane i ładowane do usługi OCI Object Storage. OCI Object Storage jest podstawową warstwą utrwalania danych.
• Użyjemy teraz obsługującego magazynu danych do utrwalania wyselekcjonowanych danych w zoptymalizowanej formie pod kątem wydajności zapytań i analiz. Możemy uzyskać dostęp do naszych nieprzetworzonych danych przechowywanych w magazynie obiektów bezpośrednio z Oracle Autonomous Data Warehouse, tworząc tabelę zewnętrzną mapującą pliki danych przechowywane w usłudze OCI Object Storage. Tabela zewnętrzna zapewnia wirtualny widok danych w lokalizacji magazynu obiektów bez konieczności fizycznego przenoszenia lub ładowania danych do Autonomous Data Warehouse. Dane zidentyfikowane jako cenne do dalszej analizy można teraz załadować do obsługującego magazynu danych, który zapewnia trwałą warstwę relacyjną używaną do obsługi wysokiej jakości wyselekcjonowanych danych bezpośrednio użytkownikom końcowym za pomocą narzędzi SQL. Rozwiązanie to tworzy instancję usługi Autonomous Data Warehouse (ADW) będącej magazynem danych obsługującym hurtownię danych przedsiębiorstwa oraz, jeśli jest to wymagane, bardziej wyspecjalizowane składnice danych na poziomie domeny.
• ADW może być także źródłem danych dla projektów dotyczących danologii lub repozytorium potrzebnego do uczenia maszynowego Oracle. Obsługujący magazyn danych może przyjmować jedną z kilku form, w tym Oracle Database Cloud Service lub Oracle Database Exadata Cloud Service.

Analizowanie danych, uczenie się i przewidywanie

Do analizowania, uczenia się i przewidywania służą dwie usługi zapewniające trzy podejścia analityczne oraz dostęp do modelowanych danych.

• Zaawansowane funkcjonalności analityczne mają coraz większe znaczenie dla utrzymania bezpiecznego środowiska produkcyjnego i optymalizacji procesu produkcyjnego. W tym przykładowym sposobie zastosowania wykorzystujemy Oracle Analytics Cloud do dostarczania analiz i wizualizacji. Dzięki temu można korzystać z analiz opisowych (opisywanie bieżących trendów wraz z histogramami i wykresami), analiz predykcyjnych (przewidywanie przyszłych zdarzeń, identyfikowanie trendów i określanie prawdopodobieństwa niepewnych wyników) oraz analiz preskryptywnych (proponowanie odpowiednich działań wspierających podejmowanie optymalnych decyzji).

  • Analizy opisowe mogą pomóc producentom w identyfikacji potencjalnych ryzyk i zagrożeń poprzez analizę danych historycznych, raportów na temat incydentów i incydentów grożących wypadkiem. Dzięki identyfikowaniu wzorców i trendów analizy mogą wskazywać obszary, które wymagają uwagi i ułatwiają ustalanie priorytetów działań ograniczających ryzyko. Ponadto analizy mogą zapewnić ciągłe doskonalenie nastawienia do zachowania bezpieczeństwa i higieny pracy. Analizując zmiany wskaźników wydajności i danych dotyczących bezpieczeństwa w czasie, producenci mogą identyfikować obszary wymagające poprawy, wyznaczać wartości odniesienia i śledzić postępy w realizacji celów w zakresie bezpieczeństwa.

    W przypadku wystąpienia wypadków lub incydentów analizy opisowe mogą pomóc w zbadaniu głównych przyczyn i podstawowych czynników. Dzięki analizie raportów o incydentach można identyfikować zeznania świadków i inne istotne dane, wzorce i trendy w celu przeprowadzenia interwencji ukierunkowanych na zapobieganie podobnym incydentom w przyszłości.

  • W analizach predykcyjnych wykorzystywane są dane dotyczące bezpieczeństwa do identyfikowania wzorców, trendów i potencjalnych zagrożeń, pomagając producentom zwiększyć środki bezpieczeństwa oraz zapobiegać wypadkom i incydentom. Poprzez analizowanie historycznych danych dotyczących bezpieczeństwa modele predykcyjne pomogą zidentyfikować długoterminowe trendy i wzorce, takie jak rosnące wskaźniki wypadków, pojawiające się zagrożenia dla bezpieczeństwa lub obszary, w których środki bezpieczeństwa były skuteczne, a także przypisywać oceny ryzyka różnym działaniom, procesom lub warunkom. Oceny te pomagają nadać priorytet zasobom i interwencjom ukierunkowanym na obszary o wyższym poziomie ryzyka. Anomalie w danych dotyczących bezpieczeństwa, takie jak nietypowe wzorce lub wartości odstające, mogą wskazywać na potencjalne problemy lub odchylenia w stosunku do normalnych warunków pracy, umożliwiając wczesne wykrywanie i szybkie podejmowanie działań naprawczych.
  • Analiza preskryptywna wspomaga szkolenia i edukację dzięki identyfikowaniu obszarów, w których potrzebne są dodatkowe szkolenia. Analizując dane dotyczące bezpieczeństwa, takie jak incydenty lub odchylenia od standardowych procedur operacyjnych, producenci mogą określić luki w wiedzy pracowników lub przestrzeganiu protokołów bezpieczeństwa oraz wdrożyć ukierunkowane interwencje szkoleniowe.
• Zarządzanie danymi jest kluczowym elementem. Usługa ta jest realizowana przy użyciu OCI Data Catalog, bezpłatnej usługi zapewniającej zarządzanie danymi i metadanymi (zarówno technicznymi, jak i biznesowymi) dla wszystkich źródeł danych w ekosystemie platformy danych. OCI Data Catalog jest także kluczowym składnikiem w przypadku zapytań z Oracle Autonomous Data Warehouse do OCI Object Storage, ponieważ umożliwia szybkie wyszukiwanie danych bez względu na metodę ich przechowywania. Dzięki temu użytkownicy końcowi, programiści i badacze danych mogą używać wspólnego języka dostępu (SQL) we wszystkich utrwalonych magazynach danych w architekturze.
• Nasze wyselekcjonowane, przetestowane i wysokiej jakości dane i modele mogą mieć zastosowane reguły zarządzania i zasady oraz być udostępniane jako produkt danych (API) przez OCI API Gateway w architekturze siatki danych na potrzeby dystrybucji danych i analiz związanych z bezpieczeństwem w obrębie organizacji produkcyjnej.

Korzyści z używania danych do poprawy bezpieczeństwa i higieny pracy w sektorze produkcyjnym

Producenci odpowiadają za ustalanie priorytetów w zakresie zdrowia i dobrego samopoczucia swoich pracowników. Bezpieczne środowisko pracy to nie tylko wymóg prawny i etyczny, ale także czynnik wpływający na morale, satysfakcję z pracy i ogólne samopoczucie pracowników. Priorytetowe traktowanie zasad BHP pomaga stworzyć pozytywną kulturę pracy, zwiększyć zaangażowanie pracowników i zmniejszyć ryzyko wypadków i urazów w miejscu pracy. Zapewnienie zdrowego i bezpiecznego środowiska pracy jest jednak szczególnie trudne w sektorze produkcyjnym, a w nadchodzących latach prawdopodobnie wyzwania te wzrosną w związku z czwartą rewolucją przemysłową.

W tych zmieniających się warunkach producenci muszą nie tylko zapewnić stosowanie środków BHP, ale także stale identyfikować możliwości ich poprawy i podejmować działania zapobiegawcze w celu uniknięcia wypadków, urazów i chorób zawodowych. W tym celu potrzebują niezawodnych, opartych na danych i analizach procesów BHP, wspomaganych przez technologię, co umożliwi im:

• Rejestrowanie krytycznych informacji o zdarzeniach oraz zarządzanie całą dokumentacją i zdjęciami w jednym środowisku
• Zbieranie danych dotyczących zgodności z przepisami w celu wspomagania sprawozdawczości ustawowej
• Zarządzanie danymi o zagrożeniach, w tym informacjami o incydentach, zdarzeniach grożących wypadkiem oraz niebezpiecznych warunkach
• Wykrywanie głównych przyczyn, badanie incydentów i natychmiastowe reagowanie
• Śledzenie i analizowanie bezpieczeństwa przy użyciu zaawansowanych analiz w celu monitorowania postępów i wykrywania trendów i wzorców

W ostatecznym rozrachunku działania te przyczyniają się do ochrony zdrowia fizycznego i bezpieczeństwa pracowników, zmniejszają prawdopodobieństwo nieobecności w pracy i poniesienia wydatków medycznych oraz pomagają utrzymać wydajność i ciągłość operacyjną.