Носимые технологии на рабочем месте: повышение безопасности с сохранением конфиденциальности

Для потребительских высокотехнологичных носимых устройств начало было непростым. Но цепочка поставок предлагает более плодопочву для роста.

Потребительский рынок: смешанные результаты

Как модный аксессуар для техно-энтузиастов, Google Glass не произвело фурор. Apple Watch вышла на рынок медленнее, чем hoffалось производителю. Больший успех у потребителей имели устройства вроде Fitbit, предназначенные для мониторинга физической активности, телесных метрик и других показателей здоровья.

Переменчивый успех носимых устройств на потребительском рынке объясняется несколькими факторами: высокими ценами, неудобством использования и временной привлекательностью новинок. Но для повышения безопасности рабочих, особенно в сфере распределения и на складах, технология представляет гораздо более сильный кейс.

Биометрический мониторинг для предотвращения травм

Непрерывное измерение биометрических показателей — температуры тела, пульса, дыхания — дало ценные инсайты о здоровье человека. Ишан Сегал, директор программы Watson IoT Solutions в IBM, утверждает, что эту возможность теперь можно применять в программах безопасности на рабочем месте. Это помогает устранить аварии, вызванные переутомлением сотрудников.

К полезным устройствам относятся браслеты, шлемы, каски и «умная» одежда, оснащенная сложными датчиками. По данным IBM, они могут «фиксировать биометрические и экологические данные для определения падения рабочего; отключать оборудование, если рабочий подходит слишком близко; отслеживать изменения температуры или качества воздуха, а также сигнализировать, если витальные показатели рабочего в начале смены указывают на болезнь — что ставит их в группу более высокого риска аварии».

Дополнение, а не замена традиционных программ

IBM не рассматривает эту технологию как замену традиционным программам безопасности — а как средство улучшения их внедрения, «убирая догадки и непредсказуемость из уравнения».

Сегал отмечает, что устройства применимы в широком спектре коммерческих и промышленных сред: складах, открытых площадках, шахтах и стройплощадках. Однако признает: технология еще относительно нова. Большинство внедрятелей экспериментируют с кейсами и пилотами, чтобы определить, где развертывание наиболее практично.

Экономика и происхождение технологий

Цена оборудования для промышленного использования относительно низка, говорит Сегал, отчасти благодаря годам отраслевой зависимости от средств безопасности: газовых детекторов, сигнальных светофоров, датчиков движения и жилетов. Некоторые новейшие сенсорные технологии возникли благодаря использованию хоббистами недорогих компьютеров вроде Raspberry Pi или платформы прототипирования Nordic Thingy. Теперь это сочетается с современными возможностями ИИ IBM Watson.

GuardHat, производитель умных шлемов, тесно сотрудничает с IBM для объединения железа и софта в интегрированную систему мониторинга. С корнями в горнодобывающей отрасли, продукт отслеживает биометрические признаки и экологические измерения, такие как окружающие газы. Данные о рабочих загружаются в облако для анализа.

Обучение и изменения процессов

Некоторое обучение использованию устройств требуется, хотя большинство пользователей стремятся минимизировать изменения в повседневных процессах. В определенных случаях изменения становятся необходимыми, например, прекращением практики случайного выдачи касок и их сброса в контейнер в конце смены.

Помимо моментального мониторинга, устройства генерируют данные, помогающие менеджерам получить более широкую картину производительности рабочих, условий на площадке и трендов продуктивности и здоровья. Именно здесь вступает в игру аналитическая способность инструментов вроде Watson.

Вопросы конфиденциальности

Растущее использование сенсорно-оснащенных носимых устройств поднимает вопросы приватности. Не почувствуют ли рабочие, что мониторинг слишком навязчив?

Сегал отмахивается от опасений. Внедрятели технологии, говорит он, «обращаются к нам, потому что безопасность рабочих — их главный приоритет».

Что касается конфиденциальности данных, IBM заявляет, что не хранит и не контролирует данные, и стремится соблюдать строгие меры защиты, такие как GDPR ЕС. Кроме того, инструменты предоставляют возможность удаления данных в конце дня, отключения мониторинга во время перерывов и иных способов обеспечения анонимности вне работы.

Сегал также не считает, что данные приведут к более жестким инženерным нормам труда, что могло бы вызвать сопротивление рабочих. «Это не то, что мы разрабатывали. Это больше для замены бумажно-клипбордного метода обеспечения плана безопасности».

Будущее внедрения

Компаниям, развертывающим новые поколения носимых устройств, придется обучать рабочих их использованию и ограничениям. Ценность, по словам Сегала,在于 устранении «болезненных точек»: производственных травм и незапланированных простоев критического оборудования, с конечной целью — повышение продуктивности.

IBM ожидает, что интерес бизнеса к технологии будет расти в ближайшие годы по мере снижения цены устройств и роста способности системы обрабатывать огромные объемы данных. Речь идет о беспрестанном прогрессе ИИ, который Сегал определяет как «создание связей, сбора и аналитики данных вокруг Интернета вещей более доступными и простыми для более широкого спектра кейсов».