Laneko segurtasunari aplikaturiko teknologia: datuen analisia denbora errealean

Teknologiak laneko segurtasunaren esku jarri dituen tresna aurreratuen sagarekin jarraituz, gaur datuak denbora errealean analizatzeari buruz hitz egingo dugu, Big Datak aurreikusteko duen gaitasuna beste maila batera eramaten baitu, berehala erantzuteko gaitasuna emateagatik, arriskuen prebentzioa estrategia aktibo bihurtuz.

Teknologiak laneko segurtasunaren esku jarri dituen tresna aurreratuen sagarekin jarraituz, gaur datuak denbora errealean analizatzeari buruz hitz egingo dugu, Big Datak aurreikusteko duen gaitasuna beste maila batera eramaten baitu, berehala erantzuteko gaitasuna emateagatik, arriskuen prebentzioa estrategia aktibo bihurtuz.

Datu tradizionalen azterketa informazio historikoa berrikustean oinarritzen da, eta horrek ez bezala, denbora errealeko analisiak sor daitezkeen egoerei eta arrisku-baldintzei berehala erantzuteko aukera ematen du. Lan-inguruneko baldintzak eta ekipoen errendimendua etengabe monitorizatzean, lan-ingurunean instalatutako Gauzen Interneteko sentsore eta gailuei (IoT) esker, segurtasun-arazoak berehala detektatu eta landu daitezke.

IoT sentsoreek tenperatura, hezetasuna eta gas arriskutsuen presentzia monitoriza ditzakete denbora errealean. Baldintzek segurtasun-atalaseak gainditzen badituzte, alarma automatikoak eta ebaluazio-prozedurak aktiba daitezke, istripu larriak izateko arriskua nabarmen murriztuz.

Datuak denbora errealean aztertzeak, halaber, aukera ematen du langileen jokabide arriskutsuak detektatzeko eta unean bertan zuzentzeko. Kamera adimendunak eta hurbiltasun-sentsoreak erabilita, identifika daiteke langile bat eremu mugatu batean baimenik gabe dagoen ala ez edo norbera babesteko beharrezko ekipamendua (NBE) ez den erabiltzen ari.

Adimen artifizialeko algoritmoek jasotako irudiak eta datuak prozesatzen dituzte, berehalako alertak ematearekin batera segurtasun-protokoloak betetzen ez badira. Berehala esku hartzean, enpresek lan-istripuak murriztu ditzakete eta lan-ingurunea seguru eta kontrolatuta mantendu.

Bestalde, aurreko postean aipatu dugun mantentze prediktiboa are eraginkorragoa da makinen datuak denbora errealean aztertzen direnean; izan ere, osagai bat narriadura edo funtzionamendu txarraren zantzuak agertzen hasten bada, sistemak alerta bat sortzen du, ekipo teknikoak akatsa gertatu aurretik berrikusi dezan.

Larrialdien kudeaketari dagokionean, sutea edo gas-ihesa bezalako gertakariren bat gertatzen bada, konektatutako sistemek berehalako datuak bidal ditzakete arriskua zehatz-mehatz non dagoen, kaltetutako eremuan langileak badauden eta ebakuatzeko bide seguruena zein den adierazteko. Informazio horri esker, erantzun azkarra eta eraginkorra koordina daiteke, arriskua minimizatuz eta larrialdi-zerbitzuek esku hartzea erraztuz.

Gainera, datuak denbora errealean aztertzeak aukera ematen du, baita ere, langileen egoera fisikoa monitorizatzeko, nekearekin eta estresarekin loturiko gorabeherak prebenitzeko, bi faktore horiek istripu-arriskua areagotzen baitute. Gailu eramangarrien bidez (erloju edo eskumuturreko adimendunak), bihotz-maiztasuna, jarduera-maila edo loaren erritmoa bezalako parametroak neur daitezke.

Denbora errealeko datuen arabera, pertsona batek muturreko nekearen edo estres-maila altuaren zantzuak baditu, alertak aktiba daitezke atseden bat har dezan edo haren lan-karga aldi baterako murrizteko. Horrek kontzentraziorik ez izatearekin edo nekearekin lotutako istripuak gutxitzen laguntzen du.

Datuetan oinarritutako ikuspegi proaktibo hori segurtasunaren eta prebentzioaren kultura sendo bat sortzeko aurrerapena da, minutu bakoitza beharrezkoa baita lana espazio seguruago bat izan dadin.