全天候連續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)可以在事故發(fā)生之前檢測并提醒工人，幫助制造商節(jié)省大量資金。

在 20 世紀，幾乎所有行業(yè)的致命事故和重傷數量都顯著下降。其中一些歸因于危險工作的減少，以及降低員工日常工作風險的技術創(chuàng)新。在 20 世紀之前，工傷事故明顯更為普遍，但從雇主的角度來看相對便宜，因為受傷的工人更難起訴公司要求賠償。例如，在 1900 年，EHA 報告說，大約一半的致命受傷工人獲得的補償平均僅為其年收入的一半左右。

根據美國國家安全委員會的數據，2020 年，每起與工傷有關的傷害賠償平均約為 44,000 美元，而致命傷害的平均賠償額約為 13 億美元。那一年，工傷總成本為 1639 億美元。這個數字包括工資損失、生產力、醫(yī)療成本、管理費用、恢復時間和公司財產損失成本。

優(yōu)先事項的轉變

提高工人安全已成為工作場所的重中之重，因此對雇主來說是一個巨大的經濟激勵，由于成本的快速增加，每次發(fā)生傷害時可能為他們節(jié)省數萬美元。因此，半個世紀前，購買更安全的設備成為公司的首要任務，并且一直持續(xù)到今天。

幾乎每個行業(yè)都采用了安全優(yōu)先的原則，尤其是對員工產生更高風險的領域，例如建筑和制造業(yè)。作為回報，工作場所的死亡人數顯著減少。1928 年，美國報告了近 20,000 人在工作場所死亡。在 2020年，盡管自那以后美國人口增加了兩倍，但工作場所的死亡人數總計 4,113 人，其中包括制造業(yè)的 340 人。

從被動到主動

由于制造業(yè)涉及體力勞動和重復性工作，雇主更容易發(fā)現員工的安全風險。隨著時間的推移，對工作場所風險和制造業(yè)最佳做法的認識不斷發(fā)展，幫助企業(yè)開發(fā)了一些項目和工具來減少與工作有關的傷害。這些計劃中有許多是被動的，是為了在危險情況發(fā)生時提供某種程度的安全。然而，積極主動的方法對于防止這些不幸的情況首先發(fā)生是必不可少的。

幸運的是，制造技術的新創(chuàng)新使人工智能能夠利用對工作活動的持續(xù)監(jiān)測，在事故發(fā)生之前發(fā)現潛在的事故。人工智能現在可以分析工廠車間周圍的攝像頭所拍攝的視頻，以檢測潛在的員工安全違規(guī)行為，并主動警告工人危險的發(fā)生。例如，如果攝像機發(fā)現一個員工穿錯了保護設備或位置離危險車輛太近，它將對這些數據進行上下文分析并提醒公司，以便他們意識到安全隱患。

展望未來

雖然實施人工智能監(jiān)控系統(tǒng)可以大大降低工作場所的安全風險，而且看起來很容易解決，但在整合這些技術之前，公司的行動計劃是必要的。制造業(yè)經理將需要確保他們選擇一個與他們公司目標一致的系統(tǒng)集成商，并了解如何在整個組織內正確實施，以便產生有用的數據。

制造車間的程序可能有很多共同點，但每個操作都有其獨特的弱點需要改進。麥肯錫稱，大約75%的供應鏈高管低估了整合這些解決方案所需的時間和成本。成功的管理者不應回避找出他們樓層的盲點，并創(chuàng)建一個能提高工人安全和生產力的解決方案。

如果實施，企業(yè)必須仔細選擇并持續(xù)更新其人工智能系統(tǒng)集成商。管理向人工智能的轉換將需要員工在新的操作程序和最佳實踐方面接受良好的培訓。根據O'Reilly的調查，這是企業(yè)采用的最大障礙。

在過去的一個世紀里，不斷發(fā)展的制造業(yè)最佳實踐知識和人工智能的技術創(chuàng)新已被證明是提高工作場所安全的一個有前途的解決方案，并將在未來的幾年里繼續(xù)保持。