物聯網正在徹底改變企業制造、存儲和運輸產品的方式。互聯設備正在將生產車間和倉庫轉變為數字化空間，這些空間可以以前所未有的速度進行測量、分析和優化。全球制造商渴望利用這一新興技術，預計到2026年，每年將在物聯網方面投資3980億美元。

然而，我們還沒有看到這項技術在保護勞動力方面的大規模應用。

在工業4.0的數字化過程中，企業不能想當然地認為他們的勞動力是理所當然的。以下是物聯網可用于改善工作場所安全的三種方式，以及為什么這對于長期保留和招聘至關重要。

可穿戴設備提供實時安全反饋

眾所周知，鋪地板工人中常見的鋪地板動作可能會導致代價高昂的傷害。傳統上，企業依靠工地分析、人體工程學研究和其他耗時的評估來減少傷害。委托進行此類研究與將研究結果付諸行動之間可能需要數周或數月的時間。

將其與可穿戴設備提供的實時反饋進行比較。例如，支持人工智能的手環可以識別，員工何時過于頻繁地向特定方向彎曲手腕，并提供預編程的觸覺提示。通常只需要輕輕的嗡嗡聲就可以提醒員工他們的訓練并糾正他們的動作。

在最近一項針對制造業和分銷業工人的調查中發現，每10名員工中就有9名有興趣佩戴聯網技術設備，該技術可以警告他們的運動會增加受傷風險。另有90%的人對將這些數據用于個性化安全培訓感興趣。

運動數據可用于個性化員工培訓

除了這種實時應用，可穿戴設備在數天、數周、數月或數年內收集的數據可用于改進工作場所安全培訓。

一旦通過機器學習系統收集和分析，運動數據就可以用于識別那些最容易出現不安全的手和手腕運動的員工和團隊。經常旋腕的個別員工可以接受一對一的培訓來糾正他的姿勢。或者，一個被確定為不安全動作率高的整個部門可以接受個性化的訓練方案。

然后可以監控和改進此培訓的效果。比方說，我們的高危部門在第一次訓練后一周看到了顯著的逆轉：安全團隊可能會考慮調整第二次訓練的方法，然后可以將訓練結果與第一次進行比較。

讓我們用例子簡單說明一下，一家領先的物流和倉儲企業，最近使用從技術支持的科技包裝中收集的數據來識別一部分工人，他們的手部動作有70%或更多超出了推薦的形式。這組員工約占員工總數的四分之一，接受了適當的人體工程學再培訓，并通過工作觸覺反饋加強了培訓。到培訓周期結束時，這組員工的危險動作減少了38%。

手持設備可以改善危險響應

正如傳統的人體工程學研究會在問題和解決方案之間引入滯后時間一樣，傳統流程也會減慢對危險的響應。

工作場所通常依賴小型安全團隊來手動檢查和記錄泄漏和設備故障等危險。這些系統通常基于紙張，響應團隊可能需要數小時或數天才能意識到并解決問題。

在同一項調查中，近90%的受訪者表示他們每周至少在工作場所看到一次安全風險，另有47%的受訪者表示他們的老板可以提高他們對安全隱患的反應速度。

同樣，物聯網可以發揮重要作用。使用手持設備，員工可以在看到危險時立即標記它們。安全團隊會收到實時更新，并可以在幾分鐘內解決問題。通過授權員工參與危險識別，企業可以顯著提高其安全團隊對車間的可見性并顯著縮短響應時間。

這最終是工作場所安全物聯網的最大成就：讓員工成為自身安全的積極參與者。授予員工這種代理權不僅可以保證他們的安全和工作效率，還可以建立信任。在大辭職和勞動力短缺日益惡化的情況下，這種信任對招聘和留用的影響怎么強調都不為過。