कैसे नए नवाचार खुदरा चोटों को रोकने में मदद कर रहे हैं I

अमेरिकी श्रम विभाग के अनुसार, कार्यस्थल की चोटें लागत अनुमानित $ 161.5 बिलियन वार्षिक। थोक और खुदरा व्यापार में (डब्लूआरटी) प्रतिष्ठानों, खोई हुई कार्यदिवस की चोटें मुख्य रूप से फिसलने, गिरने और गिरने के कारण होती हैं। 2020 में संयुक्त राज्य अमेरिका में एक अध्ययन में पाया गया कि गिर जाता है 33% गैर-घातक चोटों के लिए जिम्मेदार है, जो इसे रोके जाने योग्य उच्चतम कारण बनाता है कार्यस्थल गैर घातक चोटें. इसके अलावा, 21% पर रोकथाम योग्य घातक कार्यस्थल चोटों का तीसरा सबसे बड़ा कारण गिरना था।

व्यावसायिक सुरक्षा और स्वास्थ्य के लिए राष्ट्रीय संस्थान के अनुसार (NIOSH), कारक जो कार्यस्थल की चोटों का कारण बन सकते हैं उनमें शामिल हैं:

• कार्यस्थल के कारक - फिसलन वाली सतह, ढीले फर्श कवरिंग, बक्से या कंटेनरों द्वारा बाधित दृष्टि, खराब रोशनी, चलने वाली सतहों के रखरखाव की कमी।
• कार्य संगठन के कारक - काम करने की उच्च गति जो श्रमिकों को हड़बड़ी का कारण बना सकती है, ऐसे कार्य जिनमें चिकना या तरल सामग्री को संभालना शामिल है जो सतहों को फिसलन भरा बना सकता है।
• व्यक्तिगत कारक - उम्र, कार्यकर्ता थकान, और खराब दृष्टि दृष्टि और संतुलन को प्रभावित कर सकती है, और अनुपयुक्त जूते फिसलने या फिसलने का कारण बन सकते हैं।

हालाँकि, अधिकांश WRT प्रतिष्ठानों को यह सुनिश्चित करने में कठिनाई होती है कि कर्मचारियों और ग्राहकों दोनों द्वारा सभी स्वास्थ्य और सुरक्षा प्रोटोकॉल का पालन किया जाता है। भारी मानव यातायात वाले उच्च घनत्व वाले वातावरण में समस्या बढ़ जाती है। WRT स्टोर्स में पारंपरिक समाधानों के पूरक के लिए प्रबंधक नए तरीके अपना रहे हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) और मशीन लर्निंग (एमएल) ने कार्यस्थल में खतरों का पता लगाने, विश्लेषण करने, सतर्क करने और रोकने के लिए संयुक्त किया है। रीयल-टाइम प्रतिक्रियाओं का उपयोग करके कार्यस्थल सुरक्षा में काफी सुधार हुआ है।

कंप्यूटर दृष्टि

कंप्यूटर दृष्टि कंप्यूटर के लिए सार्थक जानकारी प्राप्त करने के लिए छवियों और वीडियो से डिजिटल इनपुट का उपयोग करती है। कंप्यूटर तब दोषों का पता लगाने के लिए सूचना का विश्लेषण करता है।

परिवर्तन देखें (एआई प्रदाता) और कीमेकर इंक. इंक. (डेटा-एनोटेशन सर्विस प्रोवाइडर) ने मौजूदा सीसीटीवी कैमरों का उपयोग करके स्लिप्स, ट्रिप्स और फॉल्स को रोकने में एआई का लाभ उठाने के लिए भागीदारी की है। एस्डा (यूके में सुपरमार्केट श्रृंखला) स्टोर। कीमाकर का सास प्लेटफॉर्म सीचेंज को सशक्त बनाता है स्पिलडिटेक्ट उपकरण स्वचालित रूप से तरल फैल का पता लगाने के लिए। सिस्टम तब खतरे के स्थान पर कर्मचारियों को सूचनाएं भेजता है।

कीमाकर के सास प्लेटफॉर्म, कीलैब्स के सीईओ माइकल अब्रामोव के अनुसार, “दुर्घटनाओं का जल्द से जल्द पता लगाने के लिए एआई का लाभ उठाया जा सकता है और एआई-आधारित स्मार्ट चेकआउट सिस्टम मानव-त्रुटि कारक को समाप्त कर सकते हैं। एआई को लागू करने से खरीदारों और व्यापार मालिकों को ऐसे खतरों से बचाया जा सकता है।”

अब्रामोव का कहना है कि एआई थकान से ग्रस्त नहीं है और बिना रुके निगरानी कर सकता है।

"अलमारियों पर उत्पादों की स्थिति (और खतरनाक स्थिति की चेतावनी) फर्श की स्थिति (और किसी भी घटना की रिपोर्ट करें (बिखरे हुए उत्पाद, उत्पाद जो अलमारियों से गिर गए हैं))। यह सब कुछ नहीं है क्योंकि एआई सर्विलांस सिस्टम पूरे स्टोर की निगरानी कर सकता है, ग्राहकों के व्यवहार में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है और चोरी को रोकता है।”

रिलेएबल समाधान कंप्यूटर दृष्टि सेवाओं की पेशकश करते हैं और स्टोर में उच्चतम यातायात वाले क्षेत्रों का पता लगाने और परिसर तक पहुंच की निगरानी के लिए मौजूदा कैमरों के साथ एकीकृत होते हैं। यह सुविधा भीड़भाड़ और सीमित पहुंच के कारण होने वाली चोटों को कम करने में मदद करती है और आपात स्थिति के मामले में इमारत से बाहर निकलती है।

आग का पता लगाने के बाद फायर डिटेक्शन सिस्टम पारंपरिक रूप से 3-5 मिनट का प्रतिक्रिया समय देता है। यह समय विशेष रूप से बड़ी और तेजी से फैलने वाली आग के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है, जिससे अग्निशमन प्रतिक्रिया समय कम हो जाता है। कंप्यूटर विज़न लगभग 50 मीटर दूर से आग का पता लगा सकता है और 10-15 सेकंड के भीतर अलर्ट दे सकता है। पीए सिस्टम से कनेक्ट होने पर, सिस्टम आग की सटीक स्थिति और सबसे अच्छा निकास मार्ग प्रदान करते हुए तत्काल घोषणा कर सकता है।

एर्गोनोमिक सेंसर

श्रमिकों के एर्गोनोमिक प्रशिक्षण के माध्यम से कार्यों को मैन्युअल रूप से संभालने से होने वाली चोटें कम हो जाती हैं। व्यवहार परिवर्तन का मार्ग प्रशस्त करते हुए, कार्यकर्ता को आत्म-सुधार के लिए इष्टतम आंदोलन भेजा जाता है।

ऐसी ही एक कंपनी है जो यह समाधान पेश कर रही है सोटर एनालिटिक्स. कंधे, हेडसेट, हेलमेट और/या पीठ पर पहने जाने वाले सोटर उपकरण वास्तविक समय में चोट के जोखिम की निगरानी करते हैं। किसी विशेष कार्य के लिए किसी विशिष्ट कार्यकर्ता को अनुरूप कोचिंग देने के लिए गैजेट को एक मोबाइल एप्लिकेशन के साथ जोड़ा जाता है। अध्ययनों से पता चला है कि खतरनाक गतिविधि 30-70% तक कम हो जाती है। प्रबंधकों के पास वास्तविक समय में सोटर उपकरणों से डेटा तक पहुंच होती है। प्रबंधक इसके बाद डेटा का उपयोग कर सकते हैं:

• खतरों को पहचानें.
• कार्य, विभाग या व्यक्ति द्वारा खतरे के जोखिम को फ़िल्टर करें।
• अधिक फोकस की आवश्यकता वाले प्राथमिकता वाले क्षेत्रों की पहचान करें।

कोका-कोला के अनुसारKO
Amatil Limited (CCA), उन्होंने Soter's का उपयोग करने के बाद मैन्युअल हैंडलिंग से जोखिम को लगभग 35% कम कर दिया सोटरकोच और छह महीने के लिए क्लिप एंड गो समाधान। श्री शॉन रश से विशालकाय ईगल ने कहा कि इस प्रक्रिया में भाग लेने वाले टीम के सदस्यों के लिए खतरनाक गतिविधि से जोखिम लगभग 50% कम हो गया था।

भविष्य कहनेवाला डेटा और विश्लेषण

प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स संगठन से प्राप्त विभिन्न डेटा का उपयोग करता है और संभावित परिदृश्यों का पूर्वानुमान लगाने के लिए उस डेटा का विश्लेषण करता है। एनालिटिक्स में एकत्रित और उपयोग किए गए डेटा में मूल कारण और शिकायतें और सुझाव शामिल हैं।

एचजीएस डिजिटल समाधान चोट के कारणों को निर्धारित करने और समस्या को कम करने के लिए सुधारात्मक कार्रवाई प्रदान करने के लिए क्या-क्या परिदृश्य एकत्र करता है, विश्लेषण करता है और चलाता है। प्रोग्राम में डेटा दर्ज करने के बाद, टूल बिना प्रोग्राम किए जानकारी का विश्लेषण करेगा।

मामला प्रबंधन सॉफ्टवेयर

i-दृष्टि एचजीएस डिजिटल समाधान के समान एक मामला प्रबंधन सॉफ्टवेयर है। एचजीएस के विपरीत, आई-साइट केवल व्यापक रिपोर्ट एकत्र करता है, ट्रैक करता है और प्रदान करता है, और आपको कार्यस्थल की चोटों को रोकने के लिए इस जानकारी का उपयोग करना होगा। I- दृष्टि ट्रैक और घटनाओं की रिपोर्ट करता है जैसे:

• दुर्घटनाओं
• चोट लगना
• फिसल जाता है और गिर जाता है
• घातक परिणाम
• ज़रा सी चूक
• खतरनाक जोखिम

प्रबंधक उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों या कर्मचारियों की पहचान करने के लिए घटना की रिपोर्ट और संभावित रुझानों की निगरानी के लिए i-Sight डैशबोर्ड का उपयोग कर सकते हैं, जिन पर तत्काल ध्यान देने की आवश्यकता है।

सेल्फ ब्रेकिंग ट्रॉली

स्वायत्त वाहन (एवी) आमतौर पर कारों से जुड़े होते हैं। एंथोनी इरेसन के अनुसार यूरोप के फोर्ड, सुपरमार्केट ट्रॉलियां भी तकनीक का उपयोग कर सकती हैं।

ट्रॉली ग्राहकों को दुर्घटनाओं से बचने या टकराव के प्रभाव को कम करने में मदद करने के लिए पूर्व-टक्कर सहायता के साथ आती है। ट्रॉली पर लगे सेंसर इसके रास्ते में आगे लोगों और वस्तुओं का पता लगाते हैं। संभावित टक्कर का पता चलने पर सेल्फ-ब्रेकिंग ट्रॉली अपने आप ब्रेक लगा देती है।

हालांकि ट्रॉली अभी भी फोर्ड शॉप में एक प्रोटोटाइप है, लेकिन इसका उपयोग दुर्घटनाओं को कम करने वाली दूर की ट्रॉलियों को अतीत की बात बना देगा।

रोबोटिक्स

से इंजीनियर्स पश्चिम वर्जीनिया विश्वविद्यालय कर्मचारियों को कार्यस्थल के खतरों से बचाने के लिए रोबोट विकसित कर रहे हैं। रोबोट WRT प्रतिष्ठानों में फर्श की सतहों पर पाए जाने वाले जोखिमों का पता लगाते हैं। स्थितिजन्य जागरूकता प्रदान करने के अलावा, रोबोट चलने योग्यता मानचित्र प्रदान करेगा और लगातार जोखिमों की निगरानी करेगा। प्रतिष्ठान में मौजूदा सीसीटीवी कैमरों का उपयोग करने वाले अन्य कंप्यूटर विजन सिस्टम के विपरीत, रोबोट सतह की उपस्थिति से धोखे को कम करने के लिए इन-बिल्ट कैमरों से लैस होंगे। पर्ची के जोखिम का बेहतर आकलन करने के लिए रोबोट सतह पर भी चलेंगे।

रोबोट का विकास तीन प्रमुख कारकों पर केंद्रित है:

• कार्यस्थलों में रोबोट के संचालन से जुड़े समग्र जोखिमों की पहचान और मूल्यांकन।
• शॉपिंग गाइड जैसे अन्य पहलुओं में रोबोट का उपयोग।
• चलने योग्यता मानचित्रों का प्रभाव और कर्मचारियों के चोट जोखिम पर रोबोट।