Nach Angaben des US-Arbeitsministeriums Verletzungen am Arbeitsplatz kosten geschätzte 161.5 Milliarden US-Dollar pro Jahr. Im Groß- und Einzelhandel (WRT) Betrieben werden Arbeitsunfälle hauptsächlich durch Ausrutschen, Stolpern und Stürze verursacht. Das hat eine Studie in den USA im Jahr 2020 ergeben Stürze machten 33 % der nicht tödlichen Verletzungen aus und sind damit die häufigste Ursache für vermeidbare Verletzungen nicht tödliche Verletzungen am Arbeitsplatz. Darüber hinaus waren Stürze mit 21 % die dritthäufigste Ursache für vermeidbare tödliche Verletzungen am Arbeitsplatz.
Laut dem Nationalen Institut für Arbeitssicherheit und Gesundheitsschutz (NIOSH), gehören zu den Faktoren, die zu Verletzungen am Arbeitsplatz führen können:
- Faktoren am Arbeitsplatz – Rutschige Oberfläche, lose Bodenbeläge, Sichtbehinderung durch Kisten oder Container, schlechte Beleuchtung, mangelnde Wartung der Laufflächen.
- Faktoren der Arbeitsorganisation – Hohes Arbeitstempo, das die Arbeiter in Eile versetzen kann, Aufgaben, bei denen fettige oder flüssige Materialien gehandhabt werden, die Oberflächen rutschig machen können.
- Individuelle Faktoren – Alter, Ermüdung der Arbeiter und schlechtes Sehvermögen können das Sehvermögen und das Gleichgewicht beeinträchtigen, und ungeeignetes Schuhwerk kann zu Stolpern oder Ausrutschen führen.
Die meisten WRT-Einrichtungen haben jedoch Schwierigkeiten sicherzustellen, dass alle Gesundheits- und Sicherheitsprotokolle sowohl von Mitarbeitern als auch von Kunden eingehalten werden. Das Problem nimmt in einer Umgebung mit hoher Dichte und starkem Personenverkehr zu. Manager gehen innovative Wege ein, um die traditionellen Lösungen in den WRT-Märkten zu ergänzen.
Künstliche Intelligenz (KI), das Internet der Dinge (IoT) und maschinelles Lernen (ML) wurden kombiniert, um Gefahren am Arbeitsplatz zu erkennen, zu analysieren, zu warnen und zu verhindern. Die Arbeitssicherheit wird durch Echtzeitreaktionen erheblich verbessert.
Computer Vision
Computer Vision verwendet digitale Eingaben aus Bildern und Videos, um Informationen abzuleiten, die für einen Computer von Bedeutung sind. Der Computer analysiert dann die Informationen, um Fehler zu erkennen.
Siehe Ändern (KI-Anbieter) und Keymakr Inc. Inc. (Anbieter von Datenanmerkungsdiensten) hat sich zusammengetan, um KI zu nutzen, um Ausrutschen, Stolpern und Stürze mithilfe vorhandener CCTV-Kameras zu verhindern Asda (Supermarktkette in Großbritannien) speichert. Die SaaS-Plattform von Keymakr unterstützt die von SeeChange SpillDetect Werkzeug zur automatischen Erkennung von verschütteten Flüssigkeiten. Das System sendet dann Benachrichtigungen an das Personal am Ort der Gefahr.
Laut Michael Abramov, CEO von Keylabs, der SaaS-Plattform von Keymakr, „kann KI genutzt werden, um Unfälle zu erkennen, sobald sie passieren, und KI-basierte intelligente Kassensysteme können den menschlichen Fehlerfaktor eliminieren. Die Implementierung von KI kann Käufer und Geschäftsinhaber vor solchen Gefahren bewahren.“
Abramov sagt, dass KI nicht unter Ermüdung leidet und ununterbrochen überwachen kann.
„Die Position der Produkte in den Regalen (und Warnung vor einer gefährlichen Positionierung) Der Zustand der Böden (und melden Sie alle Vorfälle (verschüttete Produkte, Produkte, die aus den Regalen gefallen sind)). Das ist noch nicht alles, denn KI-Überwachungssysteme können den gesamten Laden überwachen, Einblicke in das Kundenverhalten geben und Diebstähle verhindern.“
zuverlässig Lösungen bieten Computer-Vision-Dienste und lassen sich in vorhandene Kameras integrieren, um Bereiche mit dem höchsten Verkehrsaufkommen im Geschäft zu erkennen und den Zugang zu den Räumlichkeiten zu überwachen. Diese Funktion trägt dazu bei, Verletzungen durch Überfüllung und eingeschränkten Zugang und Ausgänge zu einem Gebäude in Notfällen zu reduzieren.
Brandmeldesysteme haben traditionell eine Reaktionszeit von 3-5 Minuten nach Erkennung eines Brandes. Diese Zeit kann insbesondere bei großen und sich schnell ausbreitenden Bränden entscheidend sein und die Reaktionszeit der Brandbekämpfung verkürzen. Computer Vision kann Brände aus einer Entfernung von etwa 50 m erkennen und innerhalb von 10-15 Sekunden einen Alarm auslösen. Wenn es an ein PA-System angeschlossen ist, kann das System sofort eine Durchsage machen, die den genauen Standort des Feuers und den besten Fluchtweg angibt.
Ergonomische Sensoren
Verletzungen durch die manuelle Handhabung von Aufgaben werden durch ergonomisches Training der Arbeiter reduziert. Die optimale Bewegung wird an den Arbeiter gesendet, um sich selbst zu korrigieren und den Weg für Verhaltensänderungen zu ebnen.
Ein solches Unternehmen, das diese Lösung anbietet, ist Soter Analytics. Soter-Geräte, die an der Schulter, am Headset, am Helm und/oder am Rücken getragen werden, überwachen das Verletzungsrisiko in Echtzeit. Die Gadgets sind mit einer mobilen Anwendung gekoppelt, um einem bestimmten Arbeiter für eine bestimmte Aufgabe maßgeschneidertes Coaching zu bieten. Studien haben gezeigt, dass gefährliche Bewegungen um 30-70 % reduziert werden. Auch Manager haben in Echtzeit Zugriff auf die Daten der Soter-Geräte. Die Manager können die Daten dann verwenden, um:
- Identifizieren Sie Gefahren.
- Filtern Sie das Gefahrenrisiko nach Aufgabe, Abteilung oder Person.
- Identifizieren Sie vorrangige Bereiche, die mehr Aufmerksamkeit erfordern.
Laut Coca Cola
Vorhersagedaten und Analysen
Predictive Analytics verwendet verschiedene von der Organisation erhaltene Daten und analysiert diese Daten, um potenzielle Szenarien vorherzusagen. Die gesammelten und in Analysen verwendeten Daten umfassen Ursachen sowie Beschwerden und Vorschläge.
HGS Digital-Lösungen sammelt, analysiert und führt Was-wäre-wenn-Szenarien aus, um die Gründe für Verletzungen zu ermitteln und Korrekturmaßnahmen zur Minderung des Problems bereitzustellen. Nach der Eingabe der Daten in das Programm analysiert das Tool die Informationen, ohne programmiert zu werden.
Fallmanagement-Software
i-Sight ist eine Case-Management-Software ähnlich der HGS Digital Solution. Im Gegensatz zu HGS sammelt, verfolgt und liefert I-Sight nur umfassende Berichte, und Sie müssen diese Informationen verwenden, um Verletzungen am Arbeitsplatz zu vermeiden. I-Sight verfolgt und meldet Vorfälle wie:
- Unfälle
- Verletzungen
- Rutscht und fällt
- Getötete
- Beinaheunfälle
- Gefährliche Expositionen
Manager können das i-Sight-Dashboard verwenden, um Vorfallberichte und mögliche Trends zu überwachen, um Bereiche mit hohem Risiko oder Mitarbeiter zu identifizieren, die dringend Aufmerksamkeit erfordern.
Selbstbremsende Laufkatzen
Autonome Fahrzeuge (AVs) werden normalerweise mit Autos in Verbindung gebracht. Laut Anthony Ireson aus Ford of EuropeAuch Einkaufswagen im Supermarkt können die Technologie nutzen.
Der Trolley ist mit einem Pre-Collision Assist ausgestattet, um Kunden dabei zu helfen, Unfälle zu vermeiden oder die Auswirkungen einer Kollision zu reduzieren. Die Sensoren am Trolley erkennen Personen und Objekte auf seinem Weg. Der selbstbremsende Trolley betätigt automatisch die Bremsen, wenn er eine mögliche Kollision erkennt.
Obwohl der Trolley noch ein Prototyp im Ford-Shop ist, wird seine Anwendung dazu führen, dass weglaufende Trolleys der Vergangenheit angehören und Unfälle reduziert werden.
Robotik
Ingenieure aus West Virginia University entwickeln Roboter, um Arbeiter vor Gefahren am Arbeitsplatz zu schützen. Die Roboter erkennen Risiken auf Bodenflächen in WRT-Einrichtungen. Neben der Bereitstellung von Situationsbewusstsein würden die Roboter Karten zur Begehbarkeit bereitstellen und die Risiken kontinuierlich überwachen. Im Gegensatz zu anderen Computer-Vision-Systemen, die vorhandene CCTV-Kameras in der Einrichtung verwenden, würden die Roboter mit eingebauten Kameras ausgestattet, um die Täuschung durch das Erscheinungsbild der Oberfläche zu reduzieren. Die Roboter würden auch auf der Oberfläche fahren, um die Rutschgefahr besser einschätzen zu können.
Die Entwicklung der Roboter konzentriert sich auf drei Schlüsselfaktoren:
- Identifikation und Bewertung ganzheitlicher Risiken beim Betrieb der Roboter in den Arbeitsräumen.
- Einsatz von Robotern in anderen Aspekten, wie z. B. Einkaufsführern.
- Einfluss von Walkability Maps und Robotern auf das Verletzungsrisiko der Mitarbeiter.
Quelle: https://www.forbes.com/sites/dennismitzner/2022/12/08/how-new-innovations-are-helping-prevent-retail-injuries/