Menurut Jabatan Tenaga Kerja AS, kecederaan di tempat kerja kos dianggarkan $161.5 bilion setiap tahun. Dalam Perdagangan Borong dan Runcit (Wrt) pertubuhan, kecederaan hari kerja yang hilang disebabkan terutamanya oleh tergelincir, tersandung dan terjatuh. Kajian di Amerika Syarikat pada tahun 2020 mendapati bahawa jatuh menyumbang 33% daripada kecederaan bukan maut, menjadikannya punca tertinggi yang boleh dicegah kecederaan bukan maut di tempat kerja. Lebih-lebih lagi, jatuh adalah punca ketiga tertinggi bagi kecederaan di tempat kerja yang boleh dielakkan iaitu 21%.
Menurut Institut Keselamatan dan Kesihatan Pekerjaan Kebangsaan (NIOSH), faktor yang boleh menyebabkan kecederaan di tempat kerja termasuk:
- Faktor tempat kerja – Permukaan licin, penutup lantai longgar, penglihatan terhalang oleh kotak atau bekas, pencahayaan yang kurang baik, kurang penyelenggaraan permukaan berjalan.
- Faktor organisasi kerja – Kepantasan kerja yang tinggi yang boleh menyebabkan pekerja tergesa-gesa, tugas yang melibatkan pengendalian bahan berminyak atau cecair yang boleh menyebabkan permukaan licin.
- Faktor individu – Umur, keletihan pekerja dan penglihatan yang lemah boleh menjejaskan penglihatan dan keseimbangan, dan kasut yang tidak sesuai boleh menyebabkan tersandung atau tergelincir.
Walau bagaimanapun, kebanyakan pertubuhan WRT menghadapi kesukaran untuk memastikan semua protokol kesihatan dan keselamatan dipatuhi oleh pekerja dan pelanggan. Masalahnya meningkat dalam persekitaran berkepadatan tinggi dengan lalu lintas manusia yang padat. Pengurus menggunakan cara inovatif untuk melengkapkan penyelesaian tradisional di kedai WRT.
Kecerdasan Buatan (AI), Internet Perkara (IoT) dan Pembelajaran Mesin (ML) telah digabungkan untuk mengesan, menganalisis, mengingatkan dan mencegah bahaya di tempat kerja. Keselamatan tempat kerja dipertingkatkan dengan ketara menggunakan respons masa nyata.
Visi komputer
Penglihatan komputer menggunakan input digital daripada imej dan video untuk memperoleh maklumat yang bermakna kepada komputer. Komputer kemudian menganalisis maklumat untuk mengesan kecacatan.
LihatTukar (pembekal AI) dan Keymakr Inc. Inc. (penyedia perkhidmatan anotasi data) bekerjasama untuk memanfaatkan AI dalam mencegah tergelincir, tersandung dan jatuh menggunakan kamera CCTV sedia ada di Asda (rantaian pasar raya di UK) kedai. Platform SaaS Keymakr memperkasakan SeeChange's SpillDetect alat untuk mengesan tumpahan cecair secara automatik. Sistem kemudiannya menghantar pemberitahuan kepada kakitangan mengenai lokasi bahaya.
Menurut Michael Abramov, Ketua Pegawai Eksekutif Keylabs, platform Saas Keymakr, “AI boleh dimanfaatkan untuk mengesan kemalangan sebaik sahaja ia berlaku dan sistem daftar keluar pintar berasaskan AI boleh menghapuskan faktor ralat manusia. Melaksanakan AI boleh menyelamatkan pembeli dan pemilik perniagaan daripada bahaya tersebut.”
Abramov mengatakan bahawa AI tidak mengalami keletihan dan boleh memantau tanpa henti.
“Kedudukan produk di rak (dan amaran tentang kedudukan berbahaya) Keadaan lantai (dan laporkan sebarang kejadian (produk tumpah, produk yang terjatuh dari rak)). Bukan itu sahaja kerana sistem pengawasan AI boleh memantau keseluruhan kedai, memberikan pandangan tentang tingkah laku pelanggan dan mencegah kecurian.”
relEYEble penyelesaian menawarkan perkhidmatan penglihatan komputer dan berintegrasi dengan kamera sedia ada untuk mengesan kawasan yang mempunyai trafik tertinggi di kedai dan memantau akses ke premis. Ciri ini membantu mengurangkan kecederaan yang disebabkan oleh kesesakan dan akses dan keluar yang terhad ke bangunan sekiranya berlaku kecemasan.
Sistem pengesanan kebakaran secara tradisinya mempunyai masa tindak balas 3-5 minit selepas mengesan kebakaran. Masa ini mungkin penting, terutamanya untuk kebakaran besar dan cepat merebak, mengurangkan masa tindak balas memadam kebakaran. Penglihatan komputer boleh mengesan kebakaran dari jarak kira-kira 50m dan memberi amaran dalam masa 10-15 saat. Apabila disambungkan kepada sistem PA, sistem boleh membuat pengumuman segera dengan memberikan lokasi sebenar kebakaran dan laluan keluar terbaik.
Penderia ergonomik
Kecederaan daripada pengendalian tugas secara manual dikurangkan melalui latihan ergonomik pekerja. Pergerakan optimum dihantar kepada pekerja untuk membetulkan diri, membuka jalan untuk perubahan tingkah laku.
Salah satu syarikat yang menawarkan penyelesaian ini ialah Analitis Soter. Peranti soter yang dipakai pada bahu, set kepala, topi keledar dan/atau belakang memantau risiko kecederaan dalam masa nyata. Alat ini dipasangkan dengan aplikasi mudah alih untuk menyampaikan bimbingan yang disesuaikan kepada pekerja tertentu untuk tugas tertentu. Kajian telah menunjukkan bahawa pergerakan berbahaya dikurangkan sebanyak 30-70%. Pengurus juga mempunyai akses kepada data daripada peranti soter dalam masa nyata. Pengurus kemudiannya boleh menggunakan data untuk:
- Kenal pasti bahaya.
- Tapis risiko bahaya mengikut tugas, jabatan atau individu.
- Kenal pasti bidang keutamaan yang memerlukan lebih fokus.
Menurut Coca-Cola
Data ramalan dan analitik
Analitis ramalan menggunakan pelbagai data yang diperoleh daripada organisasi dan menganalisis data tersebut untuk meramalkan senario yang berpotensi. Data yang dikumpul dan digunakan dalam analitik termasuk punca dan aduan serta cadangan.
Penyelesaian Digital HGS mengumpul, menganalisis dan menjalankan senario bagaimana jika untuk menentukan sebab kecederaan dan menyediakan tindakan pembetulan untuk mengurangkan masalah. Selepas memasukkan data ke dalam program, alat akan menganalisis maklumat tanpa diprogramkan.
Perisian pengurusan kes
i-Sight ialah perisian pengurusan kes yang serupa dengan HGS Digital Solution. Tidak seperti HGS, I-Sight hanya mengumpul, menjejak dan menyediakan laporan komprehensif, dan anda perlu menggunakan maklumat ini untuk mengelakkan kecederaan di tempat kerja. I- menjejaki dan melaporkan kejadian seperti:
- kemalangan
- kecederaan
- Tergelincir dan jatuh
- Kematian
- Nyaris
- Pendedahan berbahaya
Pengurus boleh menggunakan papan pemuka i-Sight untuk memantau laporan insiden dan kemungkinan arah aliran untuk mengenal pasti kawasan berisiko tinggi atau pekerja yang memerlukan perhatian segera.
Troli brek sendiri
Kenderaan autonomi (AV) biasanya dikaitkan dengan kereta. Menurut Anthony Ireson dari Ford Eropah, troli pasar raya juga boleh menggunakan teknologi.
Troli itu dilengkapi dengan bantuan pra-perlanggaran untuk membantu pelanggan mengelakkan kemalangan atau mengurangkan kesan perlanggaran. Penderia pada troli mengesan orang dan objek di hadapan di laluannya. Troli brek sendiri secara automatik menggunakan brek apabila ia mengesan kemungkinan perlanggaran.
Walaupun troli itu masih merupakan prototaip di kedai Ford, aplikasinya akan menjadikan troli lari sebagai satu perkara di masa lalu yang mengurangkan kemalangan.
Robotik
Jurutera dari West Virginia University sedang membangunkan robot untuk melindungi pekerja daripada bahaya tempat kerja. Robot mengesan risiko yang terdapat pada permukaan lantai di pertubuhan WRT. Selain memberikan kesedaran situasi, robot akan menyediakan peta kebolehjalan kaki dan sentiasa memantau risiko. Tidak seperti sistem penglihatan komputer lain yang menggunakan kamera CCTV sedia ada di pertubuhan itu, robot itu akan dilengkapi dengan kamera terbina dalam untuk mengurangkan penipuan dari penampilan permukaan. Robot itu juga akan memandu di permukaan untuk menilai risiko tergelincir dengan lebih baik.
Pembangunan robot memberi tumpuan kepada tiga faktor utama:
- Pengenalpastian dan penilaian risiko holistik yang melibatkan operasi robot di ruang kerja.
- Penggunaan robot dalam aspek lain, seperti panduan membeli-belah.
- Kesan peta kebolehjalan kaki dan robot pada risiko kecederaan pekerja.
Sumber: https://www.forbes.com/sites/dennismitzner/2022/12/08/how-new-innovations-are-helping-prevent-retail-injuries/