Američki lanac snabdevanja pretrpeo je ogromne promene kao rezultat pandemije Covid-19 i nikada se nije u potpunosti oporavio. Sa pritiscima na efikasnost lanca i njegovih radnika, jednim od najvećih svih vremena, donekle je predvidljivo da su zdravstveni i bezbednosni standardi pali po strani.
Nigde ovo nije očiglednije nego u skladištu, gde, prema NBC-u, stope bolesti rastu jer je nemilosrdna potražnja potrošača uparena sa visokim letnjim i jesenjim temperaturama unutar čeličnih kutija gde se obavljaja većina radnih operacija.
Lanac snabdevanja se takođe više bavi sektorima ručnog i sekundarnog rada nego bilo koja druga industrija, uključujući građevinarstvo, drvnu građu i održavanje. Zajedno, sve ove oblasti rada mogu biti domaćini podmuklom nivou rizika po zdravlje i bezbednost. Kao i u mnogim drugim oblastima poboljšanja, preduzeća i regulatori traže tehnologiju – ali može li ona u potpunosti premostiti ovaj jaz?
Zaštita preduzeća, zaštita radnika
Prva važna stvar koju treba primetiti je da veliki deo najsavremenije tehnologije koju primenjuju kompanije u lancu snabdevanja nastoji da u potpunosti eliminiše ljudski doprinos, a posebno u teškim mašinama. Prema nekim analitičarima, do 73% preduzeća sastavlja planove za uvođenje veće automatizacije u svoju tešku industriju, sa navedenim ciljevima smanjenja broja nezgoda kao i poboljšanja efikasnosti. Kao takav, najbolji način zaštite radnika je zaštita poslovanja.
Međutim, u ovoj debati postoje nijanse na koje se mora odgovoriti. Kao što je utvrđeno u jednoj studiji, koju je objavio Springer Nature i koja se fokusirala na upotrebu veštačke inteligencije u građevinarstvu, mnoge šeme veštačke inteligencije su podložne eksploataciji hakera, sajber kriminala i upada u privatnost i mogu povećati troškove vezane za izgradnju. S obzirom da mnoge primarne industrije imaju snažan fokus na efikasnosti, sve do poslednje cigle, stvaranje velikih režijskih troškova, koji su podložni napadima, može negativno uticati na privlačenje investitora. Kao takve, mnoge tehnološke šeme moraju da se svode na to kako mogu direktno da poboljšaju bezbednost radnika.
Pokret ka priznanju
Supply & Demand Chain Executive, napominjući da je 14 radnika povređeno svake sekunde u američkom lancu snabdevanja, dao je preporuke u vezi sa tehnologijom koja zaista napreduje na sledeći nivo, u tehničkom smislu. Oni su naveli upotrebu tehnologije prepoznavanja. Tipičnije povezano sa bezbednosnim problemima, kao što je prepoznavanje lica, ova tehnologija takođe može da obezbedi da radnici koriste prave bezbednosne elemente. Na primer, u skladištu mogu da provere da li ima prsluka za visoku vidljivost i, ako je potrebno, šlemova ili druge HTZ elemente.
Ova tehnologija nije savršena. Bilo je bezbroj slučajeva neodgovarajućeg prepoznavanja, prema analitičarima, i sva je prilika da može doći do pogrešne identifikacije. Iz tog razloga, neophodno je da iza svakog priznanja stoji ljudski recenzent; neko kome se informacije mogu uputiti na bližu proveru. Ako se to može postići, prepoznavanje bi moglo da bude moćno automatizovano sredstvo za osiguranje usklađenosti sa sigurnosnim propisima.
Vraćajući se na inženjerske kontrole
Neke od najinovativnijih upotreba tehnologije su i najjednostavnije. U pregledu smanjenja rizika po zdravlje i bezbednost u lancu snabdevanja, Bloomberg Law primećuje da mnoga preduzeća preferiraju inženjerske kontrole. Ovo je mesto gde će inženjeri koji održavaju i grade uređaje ključne za poslovanje da vide gde se mogu ugraditi zaštitne mere. Oni moraju biti u skladu sa standardima Uprave za bezbednost i zdravlje na radu, ali, što je najvažnije, mogu ići i dalje, sve dok je instaliran sigurnosni sistem visokog kvaliteta.
Ovo se takođe odnosi na društvene promene na radnom mestu. Izmena radnih obrazaca, radnih sati, pravila o radu ili dužine pauze može pomoći da se broj nezgoda brzo smanji. Štaviše, ovo pruža priliku za unos velikih podataka. Korišćenjem meta-analize nesreća u sličnim radnim prostorima i, zaista, dubljim uranjanjem u nesreće koje se dešavaju u poslu, poslodavci mogu da identifikuju načine na koje njihove metode kontrole nisu uspele i kako da ih poboljšaju. Korišćenje ovih podataka za pametno prilagođavanje uslova oko rada, umesto da se pribegava proizvoljnoj metodi ili pokušajima i greškama, odmah će doneti veći nivo bezbednosti dok će održavanje biti prilično jeftino.
Zajedno, moguće je da ove promene mogu da potisnu plimu zdravstvenih i bezbednosnih incidenata u preduzećima u lancu snabdevanja. Međutim, važno je napomenuti da ne postoji pristup koji odgovara svima. AI može biti od pomoći; inženjerska zaustavljanja mogu biti od pomoći; metaanaliza i korišćenje podataka mogu biti od pomoći. Međutim, holistički i dobro odmereni metod koristiće sve tri analize, i sve ostalo što je u ponudi, za izgradnju višeslojnog sistema bezbednosti za zaposlene. Zaroniti glavom u prvi tehnološki sistem pri ruci, međutim, neće. Smiren, odmeren pristup i pristup zasnovan na podacima je od ključnog značaja, i nedvojbeno će poboljšati zdravlje i bezbednost u sektoru lanca snabdevanja.
*unsplash.com
