USA tööministeeriumi andmetel töövigastused hind hinnanguliselt 161.5 miljardit dollarit aastas. Hulgi- ja jaekaubanduses (WRT) ettevõtetes, tööpäevavigastused on põhjustatud peamiselt libisemisest, komistamisest ja kukkumisest. USA-s 2020. aastal läbi viidud uuring näitas, et juga moodustas 33% mittesurmaga lõppenud vigastustest, mis teeb sellest suurima ennetatava põhjuse mittesurmavad vigastused töökohal. Veelgi enam, kukkumised olid ennetatavate surmaga lõppevate töövigastuste arvult kolmas põhjus – 21%.
Riikliku Tööohutuse ja Töötervishoiu Instituudi andmetel (NIOSH), tegurid, mis võivad põhjustada töövigastusi, on järgmised:
- Töökoha tegurid – libe pind, lahtised põrandakatted, kastide või konteinerite poolt takistatud nähtavus, halb valgustus, jalutuspindade hoolduse puudumine.
- Töökorralduslikud tegurid – kõrge töötempo, mis võib põhjustada töötajate kiirustamist, ülesanded, mis hõlmavad rasvade või vedelate materjalide käsitsemist, mis võivad pinnad libedaks muuta.
- Individuaalsed tegurid – vanus, töötaja väsimus ja halb nägemine võivad mõjutada nägemist ja tasakaalu ning sobimatud jalatsid võivad põhjustada komistamist või libisemist.
Enamikul WRT asutustel on aga raskusi kõigi tervise- ja ohutusprotokollide järgimisega nii töötajate kui ka klientide poolt. Probleem suureneb tiheda inimliiklusega keskkonnas. Juhid võtavad kasutusele uuenduslikud viisid, et täiendada traditsioonilisi lahendusi WRT kauplustes.
Tehisintellekt (AI), asjade internet (IoT) ja masinõpe (ML) on kombineeritud, et tuvastada, analüüsida, hoiatada ja ennetada ohte töökohal. Reaalajas reageerimine parandab oluliselt tööohutust.
Arvuti nägemine
Arvutinägemine kasutab piltide ja videote digitaalseid sisendeid arvuti jaoks olulise teabe saamiseks. Seejärel analüüsib arvuti teavet defektide tuvastamiseks.
Vaadake Muuda (AI pakkuja) ja Keymakr Inc. Inc. (andmete annotatsiooniteenuse pakkuja) tegi koostööd tehisintellekti ärahoidmiseks libisemiste, komistamiste ja kukkumiste ärahoidmisel olemasolevate CCTV-kaamerate abil Asda (Supermarketite kett Suurbritannias) kauplustes. Keymakri SaaS-platvorm annab võimaluse SeeChange'ile SpillDetect tööriist vedeliku lekete automaatseks tuvastamiseks. Seejärel saadab süsteem töötajatele teate ohu asukoha kohta.
Keymakri Saasi platvormi Keylabsi tegevjuhi Michael Abramovi sõnul saab tehisintellekti kasutada õnnetuste tuvastamiseks kohe, kui need juhtuvad, ja tehisintellektil põhinevad nutikad kassasüsteemid võivad kõrvaldada inimvea teguri. AI rakendamine võib säästa ostjaid ja ettevõtete omanikke sellistest ohtudest.
Abramov ütleb, et AI ei kannata väsimuse all ja suudab vahetpidamata jälgida.
“Toodete asukoht riiulitel (ja hoiatus ohtlikust asukohast) Põrandate seisukord (ja teavitada juhtudest (lekkinud tooted, riiulitelt maha kukkunud tooted)). See pole veel kõik, sest tehisintellekti seiresüsteemid saavad jälgida kogu kauplust, pakkudes ülevaadet klientide käitumisest ja ennetades vargusi.
relEYEble lahendused pakuvad arvutinägemisteenuseid ja integreeruvad olemasolevate kaameratega, et tuvastada kaupluses kõige suurema liiklusega alad ja jälgida ruumidele juurdepääsu. See funktsioon aitab vähendada vigastusi, mis on põhjustatud ülerahvastatusest ning piiratud juurdepääsust ja väljapääsust hoonesse hädaolukorras.
Tulekahju avastamise süsteemide reageerimisaeg on pärast tulekahju avastamist traditsiooniliselt 3-5 minutit. See aeg võib olla otsustava tähtsusega, eriti suurte ja kiiresti levivate tulekahjude korral, vähendades kustutustöödele kuluvat reageerimisaega. Arvutinägemine suudab tuvastada tulekahju umbes 50 m kauguselt ja anda hoiatuse 10-15 sekundi jooksul. PA-süsteemiga ühendamisel saab süsteem anda kohe teada tulekahju täpse asukoha ja parima väljumisteekonna.
Ergonoomilised andurid
Tööülesannete käsitsi teisaldamisest tulenevaid vigastusi vähendab töötajate ergonoomiline koolitus. Optimaalne liikumine saadetakse töötajale ennast parandama, sillutades teed käitumise muutustele.
Üks selline ettevõte, mis seda lahendust pakub, on Soter Analytics. Õlal, peakomplektil, kiivril ja/või seljal kantavad seadmed jälgivad vigastuste ohtu reaalajas. Vidinad on seotud mobiilirakendusega, et pakkuda konkreetsele töötajale konkreetse ülesande täitmiseks kohandatud juhendamist. Uuringud on näidanud, et ohtlik liikumine väheneb 30-70%. Juhtidel on ka reaalajas juurdepääs seadmete andmetele. Seejärel saavad juhid andmeid kasutada selleks, et:
- Tuvastage ohud.
- Filtreerige ohuriski ülesande, osakonna või üksikisiku järgi.
- Määrake prioriteetsed valdkonnad, mis nõuavad rohkem keskendumist.
Coca-Cola järgi
Ennustavad andmed ja analüüs
Ennustav analüütika kasutab erinevaid organisatsioonilt saadud andmeid ja analüüsib neid andmeid võimalike stsenaariumide prognoosimiseks. Analüütikas kogutavad ja kasutatavad andmed hõlmavad algpõhjuseid ning kaebusi ja soovitusi.
HGS digitaalsed lahendused kogub, analüüsib ja käitab mis-kui-stsenaariume, et määrata kindlaks vigastuse põhjused ja pakkuda parandusmeetmeid probleemi leevendamiseks. Pärast andmete sisestamist programmi analüüsib tööriist teavet ilma programmeerimata.
Juhtumihaldustarkvara
i-Sight on juhtumihaldustarkvara, mis sarnaneb HGS Digital Solutioniga. Erinevalt HGS-ist kogub, jälgib ja esitab I-Sight ainult põhjalikke aruandeid ning te peate seda teavet kasutama töövigastuste vältimiseks. I-sight jälgib ja teatab sellistest juhtumitest nagu:
- Õnnetused
- Vigastused
- Libisemine ja langeb
- Surmajuhtumid
- Lähedal missid
- Ohtlikud kokkupuuted
Juhid saavad i-Sighti armatuurlaua abil jälgida vahejuhtumite aruandeid ja võimalikke suundumusi, et tuvastada kõrge riskiga piirkonnad või töötajad, mis vajavad kiiret tähelepanu.
Isepidurduvad kärud
Autonoomsed sõidukid (AV-sid) seostatakse tavaliselt autodega. Anthony Iresoni sõnul pärit Ford of Europe, saavad tehnoloogiat kasutada ka supermarketite kärud.
Käru on varustatud kokkupõrkeeelse abiga, mis aitab klientidel õnnetusi vältida või kokkupõrke mõju vähendada. Käru andurid tuvastavad selle teel olevad inimesed ja objektid. Isepidurduv käru pidurdab automaatselt, kui tuvastab võimaliku kokkupõrke.
Kuigi käru on Fordi poes alles prototüüp, muudab selle rakendus ärajooksnud kärud minevikku, mis vähendab õnnetusi.
Robotics
Insenerid alates Lääne-Virginia Ülikool arendavad roboteid, et kaitsta töötajaid tööohtude eest. Robotid tuvastavad WRT asutuste põrandapindadel leiduvad riskid. Lisaks olukorrateadlikkusele pakuvad robotid kõndimiskaarte ja jälgivad pidevalt riske. Erinevalt teistest arvutinägemissüsteemidest, mis kasutavad ettevõttes olemasolevaid CCTV-kaameraid, oleksid robotid varustatud sisseehitatud kaameratega, et vähendada pinna välimusest tulenevat pettust. Robotid sõidaksid ka pinnal, et libisemisohtu paremini hinnata.
Robotite arendamine keskendub kolmele võtmetegurile:
- Terviklike riskide tuvastamine ja hindamine, mis on seotud robotite tööga tööruumides.
- Robotite kasutamine muudes aspektides, näiteks ostujuhised.
- Kõndimiskaartide ja robotite mõju töötajate vigastusriskile.
Allikas: https://www.forbes.com/sites/dennismitzner/2022/12/08/how-new-innovations-are-helping-prevent-retail-injuries/