Отслеживание травм, несчастных случаев при транспортировке, опережающих индикаторов и связанных с ними экологических происшествий – непростая задача. Более того, определение первопричины возникновения инцидента и принятие превентивных мер, чтобы он не повторился, также является серьезной проблемой для консалтинговых компаний EHS.

Внедрение Интернета вещей, машинного обучения и больших данных позволит предприятиям с помощью масштабируемых и прогностических моделей снизить операционные риски, контролировать безопасность на рабочем месте и оптимизировать расходы. Компании, которые внедряют большие данные и машинное обучение, смогут проводить сравнительные тесты, видеть корреляции в своих данных, о которых они, возможно, не знали, и получать прогнозные и предписывающие сведения, которые помогут им улучшить свои операции EHS. . Давайте разберемся, как эти технологии повлияют на следующие функции EHS.

Темные данные

Часто, когда организации говорят о больших данных, они думают о данных в петабайтах и ​​эксабайтах. Наличие большого объема данных не определяет способность делать прогнозные выводы. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на объеме данных, компании должны сосредоточиться на качестве данных.

Некачественные данные по предприятиям и правительству обходятся экономике США в 3,1 трлн долларов в год. — Гарвардский обзор бизнеса

Многие организации собирают, обрабатывают и хранят большие объемы данных об окружающей среде и безопасности, таких как выбросы в атмосферу, водопользование и сбросы, образование отходов, травмы и оценки рисков. Однако большая часть этих данных заблокирована в электронных таблицах или различных базах данных, недоступных для других, которым приходится полагаться на своих коллег для анализа или использования этих наборов данных.

Программа вебинара

Обзор: Большие данные и машинное обучение

Использование и преимущества машинного обучения в реальном мире

Бизнес-использование ML

Решения машинного обучения для различных отраслей

Машинное обучение и визуализация данных: лучше увидеть, чем поверить

Путь к успеху — адаптация (PoV)

Демо

вопросы и ответы

По запросу

Это известно как «темные данные». Хотя специалисты в области охраны окружающей среды, здоровья и безопасности понимают данные, они могут быть не в состоянии устранить шум, присущий большим наборам данных. Более того, они могут неправильно сопоставлять данные, что затрудняет их капитализацию и управление функциями EHS.

Службы машинного обучения позволяют организациям автономно собирать, обмениваться и анализировать данные, что упрощает выявление взаимосвязей между различными наборами данных и получение ценности из обработанных данных.

Управление отходами

Программы профилактического обслуживания успешно сокращают время простоя, исключают дублирование рабочих процессов и позволяют эффективно распределять рабочую силу.

Машинное обучение помогает компаниям определять, когда в определенный период времени образуется большее количество активных отходов. Кроме того, это помогает визуализировать расположение завода или производственного подразделения, чтобы определить, какие отходы они производят и в каком количестве.

Профессиональная безопасность

В 2016 году от производственных травм в США погибло 5 190 человек. — Бюро трудовой статистики

Большие данные и машинное обучение помогают организациям выявить несколько факторов риска, которые приводят к сбоям или инцидентам. Эти факторы риска классифицируются как низкие, средние или высокие, и на основе полученных результатов предпринимаются корректирующие действия. Это позволяет компаниям подготовиться к будущим вызовам, планировать и устанавливать приоритеты в области охраны труда и техники безопасности.

Такой проактивный подход повышает как безопасность, так и производственные результаты. Компании смогут принимать взвешенные решения в отношении методов, которые подвергают их сотрудников более высокому риску, и принимать более обоснованные решения о том, как изменить эти методы для предотвращения случайных происшествий.

Рискованные оценки

Предиктивная аналитика на основе искусственного интеллекта и машинного обучения помогает компаниям выявлять области своего бизнеса, наиболее подверженные риску. В области EHS локализованные наборы данных необходимы для уменьшения ошибки прогнозирования. Использование технологий прогнозирования позволяет руководству быть более активным и гибким в управлении своими операциями. Машинное обучение позволяет им визуализировать идеи на основе прошлых данных. Кроме того, он дает реалистичные предположения о том, что может произойти в будущем, снижая дальнейшие риски. Сбор и анализ запаздывающих индикаторов в системе управления безопасностью позволяет организациям более активно выявлять и снижать операционные риски.

Аудит

В процессе аудита требуется более высокий уровень уверенности. Важно понимать риски, с которыми сталкиваются компании, а также предвидеть потенциальные риски. Использование предиктивной аналитики позволяет менеджерам быстро выявлять тенденции и принимать превентивные меры до того, как процесс, процедура или актив перестанут работать.

Внедрение больших данных и машинного обучения в функцию аудита позволит компаниям быть готовыми к новым рискам, быстро выявлять пробелы и эффективно их расследовать. Руководители по охране труда и технике безопасности, использующие предиктивную аналитику данных, могут повысить свою эффективность, быстро выявляя сайты, требующие аудита или проверки, или определяя, какой сайт не соответствует установленным стандартам соответствия.

Революция в экосистеме EHS

Решения для работы с большими данными могут трансформировать бизнес и позволить компаниям создавать новые источники дохода. Он помогает специалистам по охране окружающей среды и окружающей среды заявлять о своих преимуществах, повышая производительность, сокращая расходы на соблюдение нормативных требований, снижая риски и повышая операционную экологическую эффективность.

Услуги машинного обучения, несомненно, смогут продемонстрировать экономию средств с точки зрения ежегодного снижения нормативных штрафов и пеней, устранения потоков опасных отходов из производственного процесса или сокращения случаев компенсации работникам. Это также помогает руководству посредством постоянных усилий по совершенствованию.

Softweb Solutions считает, что эти технологии революционны в области EHS, обеспечивая при этом оптимизированные рабочие процессы, большую гибкость и более эффективные бизнес-модели, которые предназначены для преобразования безопасности и качества на рабочем месте.

Хотите узнать больше? Свяжитесь с нашими экспертами по данным. Они расскажут вам, как эти технологии могут повысить эффективность ваших операций EHS.

Первоначально опубликовано на www.softwebsolutions.com 15 марта 2018 г.