使用資料改善工作場所的健康與安全

利用進階分析克服健康與安全挑戰

提供安全製造工作場所並有效支援合規性的能力從來沒有比重要。現今的雇主已瞭解到不僅管理日常工作場所安全的重要性，還準備在重大事件 (如戰爭、自然災害和疫情) 期間維護健康與安全的重要性。儘管任何製造環境安全始終如此重要，但它對製造 4.0 的情境更為重要。

隨著數位技術和自動化系統的整合以及機器人、人工智慧和 Internet of Things 等先進技術的導入越來越多，員工將與自動化系統互動，並使用互連裝置、感測器及自動化機器。為這些技術維持適當的安全標準和協定，對於保護員工並防止事故 (例如設備故障、電氣危害，以及人類與機器之間的非預期和非計畫的互動) 而言至關重要。

除了影響員工生活品質的潛力外，事件還相當昂貴。直接成本 (包括員工薪酬及醫療與法律服務) 可能很大，但事故的間接成本不應低估；其中包括報復、調查、矯正措施、流失生產力、設備損害、聲譽風險以及與較低員工道德、缺勤和留任相關的成本。

為了管理健康與安全，製造商會追蹤主要評量標準，例如

• 可記錄傷害頻率比率總計 (工作場所每工作 100,000 個小時發生的傷害數)
• 每月的事件數
• 預防安全相關事故或員工採取的必要行動
• 解決未預期事件的平均時間
• 事件類型

不過，許多組織很難在工作場所及時收到健康與安全事件通知，讓組織能夠單獨使用資料來建立模型，並預測識別製造環境中潛在的風險。但開發這些能力至關重要，而合適的資料平台可協助。透過使用資料和分析來識別潛在危害並實施預防措施，公司可以降低風險、防止事故和事故，並減少生產中斷、財務損失和聲譽損害的可能性。

此使用案例描述擷取、儲存、管理及從資料取得洞察力，以提升製造業健康與安全所需的資料分析架構。

全方位的資料平台如何協助您改善工作場所安全

此處提供的架構結合了最常推薦的 Oracle 元件，用於建置涵蓋整個資料分析生命週期 (從探索到測量和行動) 的分析架構。製造商因類型與複雜性而異，但一般來說，建置資料分析架構時，此處概述的服務將著重於影響工作場所健康與安全的各種因素。

此圖顯示如何使用 Oracle Data Platform for Manufacturing 來支援健康與安全。此平台包含下列五個要素：

1. 1. 資料來源，探索
2. 2. 擷取、轉換
3. 3. 持續、策劃、建立
4. 4. 分析、學習、預測
5. 5. 衡量、行動

「資料來源，探索」支柱包含兩種資料類別。

1. 業務記錄資料包括來自 HCM、環境健康與安全 (EHS) 系統、人力資源與訓練系統生產處理程序、事故報告系統、安全系統的資料。
2. 技術輸入資料包括影像、電子郵件、影片、書面文件 (OCR)、離散事件 (生產線的緊急停止)。

擷取、轉換支柱由三個功能組成。

1. 1. 批次擷取會使用 OCI 資料整合、Oracle Data Integrator 和資料庫工具。
2. 2. 大量傳輸使用 OCI FastConnect、OCI 資料傳輸、MFT 及 OCI CLI。
3. 3. 使用 OCI GoldenGate 進行變更資料擷取。

這三種功能全都串連到「持續、策劃、建立」支柱中的服務資料存放區與雲端儲存空間中。

「持續」、「策劃」、「建立」支柱由五個功能組成。

1. 1. 服務資料存放區使用 Oracle Autonomous Data Warehouse 和 Exadata Cloud Service。
2. 2. 雲端儲存空間使用 OCI Object Storage。
3. 3. 治理使用 OCI 資料目錄。

這些功能會在支柱內連接。雲端儲存空間以單向方式連線至服務資料存放區和受管理的 Hadoop；它也以雙向方式連線至批次處理。

單一功能可連接至「分析、學習、預測」支柱。服務資料存放區可同時連線至分析和視覺化功能，也可連線至資料產品、API 功能。

分析、學習、預測支柱包含兩個功能。

1. 1. 分析和視覺化使用 Oracle Analytics Cloud、GraphStudio 和 ISV。
2. 2. 資料產品、API 會使用 OCI API 閘道和 OCI 函數。

「衡量、行動」支柱會擷取資料分析的使用方式：人員與合作夥伴、應用程式及模型。

人員與合作夥伴包括歷史資料、事件報告熱度圖、近似未預期事件、規範報告、根本原因分析、風險識別及評估。

應用程式與模型是獨立且特定的導入。

基礎架構、網路、安全性和 IAM 均支援三大支柱要素：擷取、轉換、持續、策劃、建立及分析、學習、預測。

連結、擷取及轉換資料

我們的解決方案由三個要素組成，每個要素都支援特定的資料平台功能。第一支柱提供連接、擷取和轉換資料的能力。

將資料注入架構有三種主要方法，讓製造組織改善工作場所的健康與安全。

• 如有需要，我們將啟用大量作業交易資料傳輸流程。第一次需要將大量資料移轉至 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 時，可使用大量傳輸服務，例如來自現有內部部署分析儲存區域或其他雲端來源的資料。一般來說，與健康與安全相關的資料集並不大。在極少數的情況下，大量傳輸被列為潛在的元件，這類罕見的情況下，廣泛的歷史資料會儲存在內部部署環境，而需要移轉至雲端，或者如果此資料是由較大的歷史內部部署資料倉儲移轉至 OCI，則需要將其移轉至雲端。我們將使用的特定大量傳輸服務，取決於資料的位置和傳輸頻率。例如，我們可能會使用 OCI Data Transfer Service 或 OCI Data Transfer Appliance，從歷史規劃或資料倉儲儲存區域載入大量內部部署資料。若持續移動大量資料，建議使用 OCI FastConnect，以在客戶的資料中心與 OCI 之間提供高頻寬的專用網路連線。
• 用於測量和報告健康與安全的資料來源通常具有基礎關聯式資料存放區。OCI GoldenGate 可用於從事件報告系統以近乎即時的方式擷取資料。OCI GoldenGate 使用變更資料擷取來偵測系統基礎結構中監視生產環境 (例如，生產線溫度、噪音或緊急停止、維護作業等) 的變更事件，並將資料即時傳送到儲存層和 (或) 串流層。不過，在此使用案例中，資料通常會透過批次 ETL 處理作業來移動。
• 雖然串流和即時需求迅速發展，但最常見的營運擷取、規劃、維護、人力管理、人力資源、訓練和安全管理系統擷取是使用 ETL 處理程序的批次擷取。系統會使用批次擷取從不支援資料串流的系統匯入資料。此資料通常位於環境健康與安全系統、人力資源與訓練系統，以及意外事件報告系統。這些擷取可頻繁擷取，每 10 或 15 分鐘擷取一次，但由於擷取並處理異動群組，而不是個別異動，它們仍屬批次性質。OCI 提供不同的服務以處理批次擷取，例如 OCI 運算執行處理上執行的原生 OCI 資料整合服務和 Oracle Data Integrator。服務選項主要根據客戶偏好而非技術需求。

持續、處理及策劃資料

資料持續性與處理建立在兩個 (選擇性) 元件上。有些客戶會使用所有客戶，有些則是子集。視磁碟區和資料類型而定，資料可以載入物件儲存空間，也可以直接載入結構化關聯式資料庫以進行持續儲存。我們預期套用資料科學功能時，從原始形式 (未處理的原生檔案或擷取) 的資料來源擷取的資料，通常會從交易系統擷取並載入到雲端儲存空間。

• 雲端儲存空間是我們資料平台最常見的資料持續儲存層。此方法可同時用於結構化和非結構化資料。OCI Object Storage、OCI Data Flow 和 Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) 是基本的建構區塊。從原始格式的資料來源擷取的資料，並載入 OCI Object Storage 中。OCI Object Storage 是主要資料持續性層。
• 我們現在將使用服務資料存放區，以最佳化形式持續儲存策劃資料，供查詢效能和分析使用。我們可以透過建立對應至儲存在 OCI Object Storage 中資料檔的外部表格，直接從 Oracle Autonomous Data Warehouse 存取儲存在物件儲存中的原始資料。外部表格可提供物件儲存位置中資料的虛擬檢視，而不需要我們實際將資料移動或載入 Autonomous Data Warehouse。識別為進一步分析的寶貴資料現在可載入服務資料存放區中，該服務資料存放區提供持續的關聯式層，用來透過 SQL 型工具直接為終端使用者提供高品質策劃資料。在本解決方案中，Autonomous Data Warehouse 已建立為企業資料倉儲的服務資料存放區，並視需要進行更多專業化網域層級資料超市。
• ADW 也可以是資料科學專案的資料來源，也可以是 Oracle Machine Learning 所需的儲存區域。服務資料存放區可能會採用數種形式，包括 Oracle Database Cloud Service 或 Oracle Database Exadata Cloud Service。

分析資料、學習及預測

兩項服務能夠協助分析、學習及預測，讓三種分析方法及存取模型化資料。

• 進階分析功能對於維護安全的製造環境和最佳化生產流程而言，越來越重要。在此使用案例中，我們仰賴 Oracle Analytics Cloud 來提供分析和視覺化。這可讓您使用描述性分析 (說明含長條圖與圖表的目前趨勢)、預測性分析 (預測未來事件、識別趨勢，以及判斷不確定結果的機率)，以及規範性分析 (提供適當的動作以支援最佳決策)。

  • 描述性分析可透過分析歷史資料、未預期事件報表和近期未預期事件，協助製造商識別潛在風險和危險。透過識別模式和趨勢，分析可以突顯需要注意的區域，並協助您排列風險降低措施的優先順序。此外，分析可以在健康與安全方面實現持續改進的思維。製造商可以分析一段時間的績效評量標準與安全資料，識別需要改善的領域、設定基準並追蹤安全目標的進度。

    發生未預期事件或未預期事件時，描述性分析可協助調查根本原因和相關因素。透過分析事件報告、證人陳述和其他相關資料，您可以識別模式和趨勢，幫助您執行目標性介入，防止未來發生類似的事件。

  • 預測分析使用安全資料來識別模式、趨勢及潛在風險，以協助製造商強化安全措施並防止發生意外和未預期事件。透過分析歷史安全資料，預測模型可以識別長期趨勢和模式，例如增加事故率、新興安全風險，或安全措施有效的領域，並同時將風險分數指派給不同的活動、流程或條件。這些分數可協助排列資源和介入的優先順序，以解決風險等級較高的區域。安全資料中的異常 (例如異常模式或極端值) 可能指出潛在的安全問題，或偏離正常的操作條件，以提早偵測並立即採取更正動作。
  • 規範分析透過找出需要額外訓練的領域，來支援訓練和教育工作。製造商可以分析安全相關資料，例如接近遺漏的事件或偏離標準作業程序，找出員工知識差距或遵循安全協定，並實作目標性訓練介入。
• 資料治理是關鍵的元件。這項服務將由 OCI 資料目錄提供，此免費服務可為資料平台生態系統中的所有資料來源提供資料治理和描述資料管理 (技術和業務描述資料)。OCI Data Catalog 也是從 Oracle Autonomous Data Warehouse 到 OCI Object Storage 查詢的重要元件，因為無論資料儲存方式為何，都能快速找到資料。這可讓一般使用者、開發人員及資料科學家在架構中所有持續儲存的資料存放區中使用常見的存取語言 (SQL)。
• 我們的精心策劃、測試及高品質的資料和模型都可以套用治理規則和原則，而且在資料網狀架構內，OCI API Gateway 會公開為資料產品 (API)，以便在製造組織之間分佈安全相關資料和分析。

使用資料來提升製造業的健康與安全優勢

製造商有責任優先考慮員工的健康與福祉。安全的工作環境不僅是法律和道德要求，也影響員工的士氣、工作滿意度和整體福祉。優先考慮健康與安全，有助於建立正面的工作文化、提高員工參與度，並降低工作場所意外和傷害的風險。不過，要確保健康且安全的工作環境在製造業上尤其具挑戰性，並且從製造業 4.0 推動未來幾年，可能會面臨這些挑戰。

在這個日新月異的環境中，製造商不僅必須確保實行健康與安全措施，還必須持續識別能夠提升這些措施的機會，並採取預防措施以避免意外、傷害及職業病。若要這麼做，他們需要強大的資料和分析驅動技術支援的健康與安全流程，讓他們能夠

• 在單一環境中擷取及管理關鍵事件資訊，並管理所有文件和相片
• 收集法規遵循資料以支援法規報告
• 管理危險資料，包括事件、近似未預期事件和不安全狀況的相關資訊
• 探索根本原因、調查事件，並立即回應
• 使用進階分析來追蹤和分析安全，以監控進度並偵測趨勢和模式

這些動作最後有助於保護員工的身體健康和安全、降低缺勤和醫療費用的可能性，並協助維持生產力和營運的持續性。