全天候連續監控系統可以在事故發生之前檢測并提醒工人，幫助制造商節省大量資金。

在 20 世紀，幾乎所有行業的緻命事故和重傷數量都顯着下降。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，大約一半的緻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，而緻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、生産力、醫療成本、管理費用、恢複時間和公司财産損失成本。

優先事項的轉變

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，每次發生傷害時可能為他們節省數萬美元。因此，半個世紀前，購買更安全的設備成為公司的首要任務，并且一直持續到今天。

幾乎每個行業都采用了安全優先的原則，尤其是對員工産生更高風險的領域，例如建築和制造業。作為回報，工作場所的死亡人數顯着減少。1928 年，美國報告了近 20,000 人在工作場所死亡。在 2020年，盡管自那以後美國人口增加了兩倍，但工作場所的死亡人數總計 4,113 人，其中包括制造業的 340 人。

從被動到主動

由于制造業涉及體力勞動和重複性工作，雇主更容易發現員工的安全風險。随着時間的推移，對工作場所風險和制造業最佳做法的認識不斷發展，幫助企業開發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生是必不可少的。

幸運的是，制造技術的新創新使人工智能能夠利用對工作活動的持續監測，在事故發生之前發現潛在的事故。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行為，并主動警告工人危險的發生。例如，如果攝像機發現一個員工穿錯了保護設備或位置離危險車輛太近，它将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隐患。

展望未來

雖然實施人工智能監控系統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。制造業經理将需要确保他們選擇一個與他們公司目标一緻的系統集成商，并了解如何在整個組織内正确實施，以便産生有用的數據。

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%的供應鍊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，并創建一個能提高工人安全和生産力的解決方案。

如果實施，企業必須仔細選擇并持續更新其人工智能系統集成商。管理向人工智能的轉換将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，這是企業采用的最大障礙。

在過去的一個世紀裡，不斷發展的制造業最佳實踐知識和人工智能的技術創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，并将在未來的幾年裡繼續保持。

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