Laneko segurtasunari aplikaturiko teknologia: Big data

Bilakaera teknologikoa erabat eraldatzen eta birdefinitzen ari da laneko segurtasunaren panorama, arriskuak modu eraginkorragoan prebenitzeko eta kudeatzeko erreminta aurreratuak emanez. Big Data, datuak denbora errealean aztertzea, AA, machine learning,  blockchain… aukera berriak sortzen ari dira laneko segurtasuna hobetzearren. Berrikuntza teknologiko horiek aprobetxatzen badira, enpresek hobeto eta azkarrago eta automatizatuago babes ditzakete beren plantillak.

Bilakaera teknologikoa erabat eraldatzen eta birdefinitzen ari da laneko segurtasunaren panorama, arriskuak modu eraginkorragoan prebenitzeko eta kudeatzeko erreminta aurreratuak emanez. Big Data, datuak denbora errealean aztertzea, AA, machine learning,  blockchain… aukera berriak sortzen ari dira laneko segurtasuna hobetzearren. Berrikuntza teknologiko horiek aprobetxatzen badira, enpresek hobeto eta azkarrago eta automatizatuago babes ditzakete beren plantillak.

Tresna aurreratu horiek arriskuen prebentzioa hobetzen ari dira, segurtasuna modu eraginkorragoak kudeatzeko aukera emateaz gain, arriskuei aurre hartzea eta horiek arintzea errazten baitute. Hori dela-eta, teknologia horiek lan-ingurune seguruagoak sortzen nola lagun dezaketen zehazten duen saga bat abian jarri nahi dugu. Hasteko, Big Dataz hitz egingo dugu, hainbat arlotan funtsezko tresna bihurtu baita, eta, jakina, LSOren eremuan ere bai.

Big Datak informazio-bolumen handiak ulertzeko eta kudeatzeko dugun modua eraldatu du. Laneko arriskuak prebenitzeari dagokionean, datu masiboen analisiak hainbat iturritatik datorren informazioa azter dezake; hala nola, gorabeheren erregistroak, makineriaren sentsoreak eta plantillen osasun-datuak. Horrela, datu-bolumen handi horien analisiaren bidez, begi-bistakoak ez diren eta oharkabean igaro daitezkeen arrisku-patroiak atera ditzakegu.

Modu horretan, arrisku handiagoko joerak eta arloak detekta ditzakete enpresek. Adibidez, istripuen datu historikoak aztertzean, gorabeheren aurreko baldintzak edo portaerak identifika daitezke. Modu horretan, aurre hartu eta kontrol gehigarriak ezarri ahal izango dira, prebentzio-neurri eraginkorragoak ezartzearekin batera.

Big Datak aukera ematen du ebidentzietan oinarritutako erabaki informatuak hartzeko, horrela, prebentzio-jarduerak hobetuz. Esate baterako, Big Dataren analisiak erakuts dezake enpresako zenbait arlotan gorabehera gehiago daudela akats mekaniko espezifikoen ondorioz. Informazio horrekin, lehenetsi daitezke eremu horietako mantentze-lanen berrikuspenak eta ekipoak berritzeko plan bat ezarri, istripu-arriskua minimizatzeko.

Arlo edo rol ezberdinetako gorabeheren maiztasunari eta motari buruz bildutako datuak baita ere erabil daitezke segurtasun-prestakuntza modu pertsonalizatuan hobetzeko. Trebakuntza orokorra eskaini beharrean, enpresek Big Data erabil dezakete prestakuntza-programa espezifikoak diseinatzeko, sail edo lantalde bakoitzaren arrisku zehatzetara egokituta.

Halaber, makinerian eta erremintetan instalatutako sentsoreei esker, ekipo horien funtzionamenduari buruzko datuak bildu ditzakete enpresek denbora errealean eta, analisi-algoritmoen bitartez, akats bat noiz gerta daitekeen aurreikusi. Datu horiek kontuan hartuta, mantentze-lan prediktiboa egin daiteke eta mantentze-lanak programatu, langileak arriskuan jar ditzaketen matxura larriak gertatu baino lehen.

Datuen analisiak, orobat, langileen ongizatea eta osasuna monitorizatzeko aukera ematen du. Absentismoa, lan-errendimendua eta egoera fisikoa bezalako faktoreen datuak bilduz eta aztertuz (gailu eramangarrien bidez neurtuta), enpresek osasun-arazoei buruzko zantzu goiztiarrak detekta ditzakete.