1726106823
2024-09-11 05:00:09
航空業界では、ボランティアの乗務員にコネクテッドブレスレットを配布する企業もあります。このブレスレットに内蔵されたセンサーにより、乗務員の活動と休息の一連の流れを正確に監視できます。収集されたデータにより、時差のある交代勤務後の夜間の睡眠を分析することもできます。
これらのアクチメトリーキャンペーンにより、この分野の企業は、チームの疲労レベルとそれに関連するリスクを可能な限り正確に推定するという 1 つの目標を追求しています。 「このレベルが高すぎると判断された場合、飛行方法を変更する可能性があります。」匿名を希望した船長は説明する。 例えば、途中降機時の休憩時間を増やしたり、乗務員にパイロットを追加したり、空港からの移動時間を短縮するためにホテルを変更したりすることが決定されます。
従業員の健康と安全のために「データ」を活用する？これは航空業界ではすでに現実になっています。しかし、他のほとんどの業界では実験段階に過ぎません。特に人工知能（AI）機能の急速な発展により、有望なアプリケーションが提案されています。 「危険な環境では、事故時に収集されたデータで訓練された AI システムが危険な状況を予測するのに役立ちます。」国立デジタル科学技術研究所の社会学者、ヤン・ファーガソン氏はこう語る。
研究によって探究されたもう 1 つの方法は、従業員の生理学的パラメータ (心拍数、体温など) を定期的に測定できる接続された個人用保護具の開発です。これらのソリューションにより、作業員が疲労したり注意力が散漫になったりした場合に、リアルタイムで警告を発することができます。同様に、センサーのおかげで、特定の動作や荷物の運搬 (運搬した累積重量を考慮に入れる機能付き) 中に生体測定データを分析し、筋骨格障害や怪我の発生を防ぐことができます。
慎重に注意して
今後数年間で企業に導入される可能性のあるアプリケーションは数多くあります。ただし、最適な導入を確実に行うには、まだいくつかの手順が必要です。 「信頼性の問題はまだ残っている」注：M. Ferguson。 意思決定支援システムは、ユーザーがリスクを見逃さないように構成されていることがよくあります。その結果、「誤検知」が生成されることがあります。 企業に損害を与える可能性のある誤報、活動停止につながる可能性のある事故リスクの予測。
この記事の残り 50.47% を読む必要があります。残りは購読者向けに予約されています。
#予防を改善するためにデータに語らせる