预测性数据和文化如何促进工作现场安全

Smartvid.io 人工智能 与大多数安全经理一样,兰斯·默里(Lance Murray)跟踪位于丹佛的Mark Young Construction的滞后指标. 但是他发现有关事故,伤害和下班时间的数据用途有限。“They’实际上只是故障的标识符,” he says.  相反,他更喜欢专注于建立安全文化和追踪领先指标,他说这要有效得多。

该策略正在奏效。 2019年,Mark Young Construction被评为美国之一’媒体品牌评选的最安全公司 今日EHS。作为一家拥有150名员工的总承包商,在Pinnacol Assurance担保的5.5万家科罗拉多企业中,该公司始终名列安全公司的前1%。

预测性指标包括诸如工具箱对话和检查完成次数,锁定/挂牌合规性以及热工作许可之类的项目。 Murray希望解决安全问题需要多长时间。数据来自在平板电脑上捕获并存储在基于Web的平台中的每周安全管理报告。其他预防措施包括每日简报,分包商安全说明和广泛的资格预审。

文化在现场安全中的作用

文化 更难以量化” says Murray. “每个人对风险的看法都不一样。”

兰斯·默里作为安全经理,穆雷(Murray)努力确保每个管理者对可接受和不可接受的事物具有相同的看法’t,并且所有员工都了解安全对于降低公司成本的重要性。在整个行业中,保险占建设项目预算的4%至6%。

每周的安全管理报告要求主管负责。但是默里没有’相信安全是第一要务。“从估算到生产,安全需要集成到项目的各个方面,” says Murray.  “If you say it’的第一,就是要与其他竞争。”

使用人工智能控制预测数据

其他承包商正在使用 人工智能 (AI)帮助他们利用预测数据。位于波士顿 Suffolk Construction和Smartvid.io共同申请 人工智能 观察并报告当前的安全风险。 Smartvid.io’的绰号是人工智能引擎“Vinnie”, analyzes all photos from construction management systems like Procore and Autodesk BIM 360, plus site camera data for safety risks. 文妮 is trained to identify things like PPE compliance, indoors standing water and jobsite disorganization.

在他们共同努力的第二阶段,Smartvid.io建立了一个预测模型,以使用10年的萨福克数据来警告即将发生的风险。  文妮分析了三年的项目数据,照片和事件“early warning system”在三年时间内成功预测了所有事件的20%,准确率达到80%。即使仅避免了25%的预期事件,一家公司/项目每年50个,每年也可以避免40-100个事件。每次事件的成本为23,000美元,每年在安全相关的节省方面可节省140万至360万美元。

“预测分析期待一个星期,” says 创始人乔什·坎纳(Josh Kanner)& CEO of Smartvid.io. 除安全事件外,它还考虑变量,例如项目类型,天气和建筑 .“如果您正在查看50个项目,它将确定您在风险方面排名前5位的项目。这告诉承包商在哪里集中注意力。”

建筑中的AI 共享数据以改善行业

萨福克(Suffolk)研究的结果刺激了 预测分析战略委员会(Predictive Analytics Strategic Council)是萨福克(Suffolk)与10家主要建筑公司的一项计划,旨在共享项目数据以进行AI驱动的分析。 当前,有18家公司正在共享匿名的安全数据,但允许公司将其结果与累积数据进行比较。  该委员会面向项目所有者,开发商,总承包商,建筑经理,贸易伙伴,保险公司和其他承担与建筑项目相关风险的利益相关者。加入理事会无需付费,只需共享数据并为其中一个理事会做出贡献’s workstreams.

随着其他公司加入理事会, Smartvid.io 据了解,不同的公司有不同的安全方法。缺乏一致性使得预测事件更具挑战性。“您意识到要使一家公司的数据具有可比性,需要做很多工作,” says Kanner. “It’令业界警觉,要有一个一致的流程来收集施工数据。”预测分析战略委员会的新白皮书将重点介绍最佳实践。 

社会距离监控

因应新的社会隔离要求 新冠肺炎, 文妮 可以通过以下方式识别工人何时彼此靠近“People in Group”分析。根据Kanner的说法,一旦设置好,您就可以获取所有工人彼此靠近的实例的每日摘要,或者“实时”观看分析。  SmartVid.io还将安全监控扩展到包括重型设备安全风险模块,该模块可查看工人和移动重型设备的邻近程度,并为工作现场的每个区域生成邻近度数据。

承包商证明,将预测数据与强大的安全文化相结合,可以减少事故数量并提高底线。随着建筑公司共享有关现场安全的数据和最佳实践,好事将会发生。

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