Laneko segurtasunari aplikaturiko teknologia: Machine learning

Gure sagaren barruan, teknologia digital berriek lan-ingurune seguruagoa, eraginkorragoa eta proaktiboagoa sortzen nola lagun dezaketen azaltzen ari gara, eta, gaur, arlo horretan etorkizun handienetakoa duen batean zentratuko gara; hots, machine learning edo ikaskuntza automatikoa. Tresna horrek enpresen eragiketak optimizatzen ditu, eta istripuak prebenitzeko eta langileen osasuna eta segurtasuna bermatzeko ere erabil daiteke.

Gure sagaren barruan, teknologia digital berriek lan-ingurune seguruagoa, eraginkorragoa eta proaktiboagoa sortzen nola lagun dezaketen azaltzen ari gara, eta, gaur, arlo horretan etorkizun handienetakoa duen batean zentratuko gara; hots, machine learning edo ikaskuntza automatikoa. Tresna horrek enpresen eragiketak optimizatzen ditu, eta istripuak prebenitzeko eta langileen osasuna eta segurtasuna bermatzeko ere erabil daiteke.

Machine learning adimen artifizialaren adar bat da, makinei datuetatik ikasteko eta funtzionamendua eta errendimendua hobetzeko aukera ematen diena, zeregin bakoitzerako esplizituki programatuak izan gabe.

Teknologia hori eraginkortasuna eta produktibitatea hobetzeko erabiltzeaz gain, machine learning baita ere erabil daiteke arrisku-joerak eta -patroiak identifikatzen dituzten eredu prediktiboak garatzeko, enpresek esku hartzeko aukera izan dezaten istripuak gertatu aurretik.

Nola? Hainbat etapa dituen prozesu baten bidez:

Lehen fasean, laneko gorabeherei, lan-baldintzei eta langileen  portaerari buruzko datu garrantzitsuak biltzen dira, besteak beste. Ondoren, datuak garbitu eta antolatu egiten dira  funsgabetasunak ezabatzeko eta informazioa analisirako prestatzeko.

Jarraian, machine learning-en algoritmo bat hautatzen da, aurrez prozesatutako datuekin entrenatzearekin batera. Fase horretan, ereduak patroiak eta korrelazioak identifikatzen ikasten du. Segidan, ereduaren errendimendua ebaluatzeko fasea dator, eta, probako datu-multzo bat erabiltzen da, eta, beharrezkoa izanez gero, berriz, parametroak doitzen dira zehaztasuna hobetzeko. Azkenik, behin eredua entrenatu eta ebaluatuta, lan-ingurunean ezartzen da iragarpenak eta gomendioak denbora errealean egiteko.

Machine learning tresnak aukera ugari eskaintzen ditu enpresetan laneko segurtasuna eta osasuna hobetzeko. Esate baterako, gorabeheren  inguruko datu historikoak  aztertzerakoan, arrisku-egoerak adierazten dituzten patroiak identifika ditzake. Arriskuak aurreikusteko aukera izanik, enpresek aurre har diezaiekete gerta litezkeen istripuei eta prebentzio-neurriak hartu.

Gainera, machine learning ereduek langileen portaera ebalua dezakete segurtasun-arauei dagokienean. Horrek trebatze osagarria edo prozeduren aldaketak behar dituzten arloak identifikatzen laguntzen du.

Jakina, ingurune industrialetan, machine learning sistema erabil daiteke makineria eta ekipoen akatsak aurreikusteko. Era horretan, mantentze-lan prebentiboak egin daitezke makinek huts egin eta gorabeheraren bat sortu aurretik.

Bestalde, norbera babesteko ekipamenduen eta beste prebentzio-baliabide batzuen erabileraren gaineko datuak aztertzean, enpresek haien banaketa optimiza dezakete eta pertsona guztiek seguru lan egiteko beharrezko ekipamendua dutela ziurtatu.

Azkenik, machine learning tresnak etengabeko hobekuntza bultzatzen du, enpresek beren segurtasun-praktiken etengabeko jarraipena egiteko eta baldintza berrietara egokitzeko eta segurtasun-protokoloak etengabe hobetzeko aukera ematen baitu.

Etorkizuneko erronkak azkar aurrera doazen mundu honetan, garrantzitsua da erakundeek era horretako tresna digitalak aprobetxatzea eta egokitzea eta eguneroko lanean sartzea, guztiontzako lan-etorkizun seguruagoa eraikitzea lortzearren.