Use data to improve workplace health and safety

Решение проблем безопасности и охраны труда средствами передовой аналитики

Сегодня как никогда важно обеспечивать безопасность на производстве и эффективно поддерживать соответствие нормативным требованиям. Современные работодатели понимают, что важную роль играет не только повседневное управление безопасностью на рабочем месте, но и готовность к обеспечению охраны труда и безопасности во время крупных катастроф, таких как войны, стихийные бедствия и пандемии. И хотя безопасность всегда была критически важна для любого производства, в контексте Производства 4.0 она приобретает еще большее значение.

По мере интеграции цифровых технологий и систем автоматизации, а также внедрения передовых технологий, таких как робототехника, искусственный интеллект и Интернет вещей, сотрудники будут все более тесно взаимодействовать с автоматизированными системами и использовать взаимосвязанные устройства, датчики и автоматизированное оборудование. Соблюдение надлежащих стандартов и протоколов безопасности при работе с этими технологиями имеет решающее значение для защиты сотрудников и предотвращения таких инцидентов, как сбои в работе оборудования, опасность поражения электрическим током, а также непредвиденные и незапланированные взаимодействия между людьми и машинами.

Инциденты могут не только повлиять на качество жизни сотрудников, но и привести к серьезным расходам. Прямые затраты, включая компенсации работникам, оплату медицинских и юридических услуг, могут быть значительными, но не следует недооценивать и косвенные затраты, связанные с инцидентами, а именно: затраты на переобучение, расследования и корректирующие мероприятия, снижение производительности, повреждение оборудования, репутационные риски, а также затраты, связанные с ухудшением настроя сотрудников, прогулами и удержанием персонала.

Для управления охраной труда и безопасностью производители отслеживают множество ключевых метрик:

• Общий регистрируемый коэффициент частоты производственного травматизма (количество травм на рабочем месте на 100 000 отработанных часов)
• Количество инцидентов в месяц
• Предупреждение инцидентов, связанных с безопасностью, или необходимые действия, которые должны быть предприняты сотрудниками
• Среднее время разрешения инцидентов
• Типы инцидентов

Тем не менее у многих организаций плохо отлажен процесс своевременного получения уведомлений об инцидентах, связанных с охраной труда и безопасностью, не говоря уже об использовании данных для моделирования и прогнозирования потенциальных рисков в производственной среде. Но очень важно, чтобы они развивали эти возможности — в этом им способна помочь соответствующая платформа данных. Использование данных и аналитики для выявления потенциальных опасностей и реализации профилактических мер позволяет компаниям снизить риски, предотвратить несчастные случаи и инциденты, уменьшить вероятность производственных сбоев, финансовых потерь и репутационного ущерба.

В данном примере описывается архитектура аналитики данных, необходимая для импорта, хранения, контроля и анализа данных с целью повышения уровня безопасности и охраны труда в производственном секторе.

Как комплексная платформа данных помогает повысить безопасность на рабочем месте

Представленная здесь архитектура содержит наиболее часто рекомендуемые компоненты Oracle, используемые для построения аналитической архитектуры, охватывающей весь жизненный цикл аналитики данных: от обнаружения до оценки и принятия мер. Производители различаются по типу и сложности, но описанные здесь сервисы в целом будут востребованы при построении архитектур аналитики данных, ориентированных на широкий спектр факторов, влияющих на охрану труда и безопасность на рабочем месте.

На этом изображении показано, как платформу данных Oracle для производства можно использовать для обеспечения безопасности и охраны труда. Платформа включает в себя следующие пять основных компонентов:

1. 1. Источники данных, обнаружение
2. 2. Импорт, преобразование
3. 3. Сохранение, отбор, создание
4. 4. Анализ, обучение, прогнозирование
5. 5. Измерение, исполнение

Компонент «Источники данных, обнаружение» включает две категории данных.

1. Данные бизнес-записей включают данные из HCM, систем охраны окружающей среды, техники безопасности и охраны труда (EHS), систем управления персоналом и обучения, производственного процесса, систем отчетности об инцидентах и систем безопасности.
2. Технические входные данные включают изображения, электронную почту, видео, бумажную документацию (OCR), дискретные события (экстренный останов производственной линии).

Компонент «Импорт, преобразование» содержит три ресурса.

1. 1. Для пакетного импорта используются OCI Data Integration, Oracle Data Integrator и DB Tools.
2. 2. Массовый перенос предполагает использование OCI FastConnect, OCI Data Transfer, MFT и OCI CLI.
3. 3. Для сбора данных об изменениях используется OCI GoldenGate.

Все три ресурса однонаправленно объединяются со служебным хранилищем данных и облачным хранилищем в рамках компонента «Сохранение, отбор, создание».

Компонент «Сохранение, отбор, создание» содержит пять ресурсов.

1. 1. В качестве служебного хранилища данных используются Oracle Autonomous Data Warehouse и Exadata Cloud Service.
2. 2. В облачном хранилище используется OCI Object Storage.
3. 3. Для управления используется OCI Data Catalog.

Эти ресурсы связаны в рамках компонента. Облачное хранилище однонаправленно подключено к служебному хранилищу данных и управляемому Hadoop, а также двунаправленно подключено к пакетной обработке.

Один ресурс подключается к компоненту «Анализ, обучение, прогнозирование». Служебное хранилище данных подключается к ресурсу аналитики и визуализации, а также к ресурсу продуктов данных и API.

Компонент «Анализ, обучение, прогнозирование» содержит два ресурса.

1. 1. Для аналитики и визуализации используются Oracle Analytics Cloud, GraphStudio и независимые поставщики ПО (ISV).
2. 2. Для продуктов данных и API используются OCI API Gateway и OCI Functions.

Компонент «Измерение, исполнение» описывает, как анализ данных может использоваться людьми и партнерами, приложениями и моделями.

Группа «Люди и партнеры» включает исторические данные, тепловые карты отчетов об инцидентах, отчеты об инцидентах без последствий, нормативно-правовую отчетность, анализ основных причин, выявление и оценку рисков.

Приложения и модели являются самостоятельными и зависят от конкретной реализации.

Три центральных компонента — «Импорт, преобразование», «Сохранение, отбор, создание» и «Анализ, обучение, прогнозирование» — поддерживаются инфраструктурой, сетью, средствами безопасности и продуктами IAM.

Подключение, импорт и преобразование данных

Наше решение состоит из трех компонентов, каждый из которых поддерживает определенные возможности платформы данных. Первый компонент обеспечивает возможность подключения, импорта и преобразования данных.

Существует три основных способа импорта данных в архитектуру, позволяющих производственным организациям повысить уровень безопасности и охраны труда.

• Для начала мы запустим массовый перенос операционных данных транзакций (при необходимости). Сервисы массового переноса используются в ситуациях, когда необходимо впервые перенести большие объемы данных, например из существующих локальных аналитических репозиториев или других облачных источников, в Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Как правило, наборы данных, связанных с охраной труда и безопасностью, невелики. Массовый перенос данных приведен здесь в качестве потенциального компонента в тех редких случаях, когда большой объем исторических данных хранится локально и должен быть перенесен в облако или когда эти данные поступают в более крупное локальное хранилище исторических данных, которое перемещается в OCI. Конкретный сервис массового переноса, который будет использоваться, зависит от местонахождения данных и частоты их переноса. Например, для загрузки больших объемов локальных данных из репозиториев архивных данных планирования или репозиториев хранилищ данных может использоваться OCI Data Transfer Service или OCI Data Transfer Appliance. Если требуется постоянно перемещать большие объемы данных, рекомендуется использовать сервис OCI FastConnect, который обеспечивает высокую пропускную способность выделенного частного сетевого соединения между центром обработки данных заказчика и OCI.
• Источники данных, используемые для измерения и составления отчетов по охране труда и безопасности, как правило, имеют в своей основе реляционное хранилище данных. OCI GoldenGate может использоваться для сбора данных в режиме, близком к реальному времени, из систем отчетности об инцидентах. OCI GoldenGate использует сбор данных об изменениях для обнаружения событий изменений в базовой структуре систем, контролирующих производственную среду (например, температуру, шум или аварийный останов производственной линии, операции техобслуживания и т. д.) и в режиме реального времени отправляет эти данные на уровень персистентности и/или потоковый уровень. Однако в этом случае данные, как правило, перемещаются с помощью пакетных процессов извлечения, преобразования и загрузки (ETL).
• Несмотря на растущую потребность в обработке в реальном времени, наиболее распространенным способом извлечения данных из систем управления операциями, планирования, технического обслуживания, управления персоналом, обучения и безопасности является пакетный импорт с использованием процесса ETL. Пакетный импорт используется для получения данных из систем, которые не поддерживают потоковый импорт. Эти данные, как правило, размещаются в системах охраны окружающей среды, техники безопасности и охраны труда, системах управления персоналом и обучения, а также в системах отчетности об инцидентах. Такие выборки могут импортироваться часто, даже каждые 10 или 15 минут, но они все равно носят пакетный характер, поскольку извлекаются и обрабатываются группы транзакций, а не отдельные транзакции. Инфраструктура OCI предлагает различные сервисы для пакетного импорта, например собственный сервис OCI Data Integration и Oracle Data Integrator, работающий на экземпляре OCI Compute. Выбор сервиса зависит прежде всего от предпочтений клиентов, а не от технических требований.

Сохранение, обработка и отбор данных

Сохранение и обработка данных базируются на двух (иногда трех) компонентах. Некоторые клиенты будут использовать все компоненты, другие — только часть. В зависимости от объемов и типов данные могут загружаться в объектное хранилище или непосредственно в структурированную реляционную базу данных для постоянного хранения. Если предполагается использовать возможности науки о данных, то данные, полученные из источников данных в необработанном виде (в виде необработанного исходного файла или выборки), чаще всего собираются и загружаются из транзакционных систем в облачное хранилище.

• Облачное хранилище — самый распространенный уровень персистентности данных для нашей платформы данных. Его можно использовать как для структурированных, так и для неструктурированных данных. Основными стандартными блоками являются OCI Object Storage, OCI Data Flow и Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW). Данные, извлеченные из источников данных в необработанном формате, собираются и загружаются в OCI Object Storage. OCI Object Storage является основным уровнем персистентности данных.
• Теперь мы будем использовать служебное хранилище данных для сохранения отобранных данных в форме, оптимизированной для выполнения запросов и аналитики. Мы можем получить доступ к необработанным данным, хранящимся в объектном хранилище, непосредственно из Oracle Autonomous Data Warehouse, создав внешнюю таблицу, которая сопоставляется с файлами данных, хранящимися в OCI Object Storage. Внешняя таблица обеспечивает виртуальное представление данных в объектном хранилище, не требуя при этом физического перемещения или загрузки данных в Autonomous Data Warehouse. Данные, признанные ценными для дальнейшего анализа, теперь можно загрузить в служебное хранилище данных, которое представляет собой постоянный реляционный уровень, используемый для предоставления высококачественных отобранных данных непосредственно конечным пользователям с помощью инструментов на базе SQL. В этом решении Autonomous Data Warehouse создается в качестве служебного хранилища данных для корпоративного хранилища данных и, если необходимо, для более специализированных киосков данных уровня доменов.
• ADW также может быть источником данных для проектов исследования данных или репозиторием, необходимым для работы Oracle Machine Learning. Служебное хранилище данных может быть представлено одной из нескольких форм, включая Oracle Database Cloud Service или Oracle Database Exadata Cloud Service.

Анализ данных, обучение и прогнозирование

Способность к анализу, обучению и прогнозированию обеспечивают два сервиса, позволяющие использовать три подхода к аналитике и получать доступ к смоделированным данным.

• Возможности расширенной аналитики приобретают все большее значение для поддержания безопасной производственной среды и оптимизации производственного процесса. В этом примере мы используем Oracle Analytics Cloud для аналитики и визуализации. Сервис позволяет использовать описательную аналитику (описывает текущие тренды посредством гистограмм и диаграмм), прогнозную аналитику (прогнозирует события, выявляет тренды и определяет вероятность неопределенных результатов) и предписывающую аналитику (предлагает подходящие действия, способствующие принятию оптимальных решений).

  • Описательная аналитика может помочь производителям выявить потенциальные риски и опасности на основе анализа исторических данных, отчетов об инцидентах, а также инцидентов без последствий. За счет выявления закономерностей и трендов аналитика позволяет выделить области, требующие внимания, и определить приоритеты в работе по снижению рисков. Кроме того, аналитика позволяет обеспечить непрерывное совершенствование концепций, касающихся охраны труда и безопасности. Анализируя метрики деятельности и данные по безопасности за определенный период времени, производители могут выявлять области, требующие улучшения, устанавливать контрольные показатели и отслеживать прогресс в достижении целей в области безопасности.

    При возникновении несчастных случаев или инцидентов описательная аналитика может помочь в расследовании первопричин и базовых факторов. Анализ отчетов о происшествиях, показаний свидетелей и других данных позволяет выявить закономерности и тренды, облегчающие проведение целенаправленных мероприятий по предотвращению подобных инцидентов в будущем.

  • В прогнозной аналитике данные о безопасности используются для выявления закономерностей, трендов и потенциальных рисков, что помогает производителям повысить уровень безопасности и предотвратить несчастные случаи и инциденты. Анализ исторических данных о безопасности позволяет прогнозирующим моделям выявлять долгосрочные тренды и закономерности, такие как рост аварийности, возникающие риски для безопасности или области, в которых меры безопасности оказались эффективными, а также присваивать оценки риска различным видам деятельности, процессам или условиям. Эти оценки помогают определить приоритетность ресурсов и мероприятий, направленных на решение проблем в областях с повышенным уровнем риска. Аномалии в данных о безопасности, например необычные закономерности или выбросы, могут указывать на потенциальные проблемы безопасности или отклонения от нормальных условий эксплуатации, что позволяет выявить риски на ранней стадии и оперативно принять корректирующие меры.
  • Предписывающая аналитика служит целям подготовки и обучения персонала, позволяя выявлять области, в которых требуется дополнительное обучение. Анализируя данные о безопасности, например об инцидентах без последствий или отклонениях от стандартных операционных процедур, производители могут выявить пробелы в знаниях сотрудников или в соблюдении ими правил техники безопасности и провести целевые мероприятия по обучению.
• Управление данными является критически важным компонентом. Его предоставляет бесплатный сервис OCI Data Catalog, обеспечивающий управление данными и метаданными (как техническими, так и бизнес-метаданными) для всех источников данных в экосистеме платформы данных. OCI Data Catalog также является критически важным компонентом для запросов из Oracle Autonomous Data Warehouse в OCI Object Storage, поскольку обеспечивает возможность быстрого поиска данных независимо от способа их хранения. Это позволяет конечным пользователям, разработчикам и специалистам по работе с данными использовать общий язык доступа (SQL) для всех постоянных хранилищ данных в архитектуре.
• К нашим тщательно отобранным и протестированным данным и моделям высокого качества могут применяться правила и политики управления. Эти данные и модели могут быть представлены сервисом OCI API Gateway в виде продукта данных (API) в архитектуре сети Data Mesh для распространения данных и аналитики, связанных с безопасностью, на всех уровнях производственной организации.

Преимущества использования данных для повышения уровня безопасности и охраны труда в производственной отрасли

Производители обязаны уделять повышенное внимание здоровью и благополучию своих сотрудников. Безопасная рабочая среда — это не только законное и этическое требование, но и необходимое условие для позитивного настроя сотрудников, их удовлетворенности работой и общего благополучия. Приоритет охраны труда и техники безопасности способствует формированию позитивной культуры труда, повышает вовлеченность сотрудников и снижает риск несчастных случаев и травм на рабочем месте. Однако формирование здоровой и безопасной рабочей среды является особенно сложной задачей в производственной отрасли, и в ближайшие годы ее сложность, вероятно, будет только расти в связи с развитием Производства 4.0.

В этих меняющихся условиях производители должны не только обеспечивать соблюдение мер по охране труда и технике безопасности, но и постоянно находить возможности для их совершенствования, а также принимать профилактические меры во избежание несчастных случаев, травм и профессиональных заболеваний. Для этого им необходимы надежные процессы охраны труда и безопасности, основанные на данных и аналитике и поддерживаемые технологиями, открывающими следующие возможности:

• Сбор и обработка информации о критически важных событиях, а также управление всей документацией и фотографиями в единой среде
• Сбор данных о соблюдении требований для подготовки нормативной отчетности
• Управление данными об опасностях, в том числе информацией об инцидентах, происшествиях без последствий и небезопасных условиях
• Выявление первопричин, расследование инцидентов и немедленное реагирование
• Контроль и анализ безопасности с использованием передовой аналитики для отслеживания прогресса и выявления трендов и закономерностей

В конечном счете эти действия позволяют обеспечить физическое здоровье и безопасность работников, снизить вероятность прогулов и медицинских расходов, а также поддерживать производительность и непрерывность работы.