職場のウェアラブル：安全性の恩恵、またはプライバシーの侵害？

消費者向けのハイテクウェアラブルデバイスにとって、これは困難なスタートでした。しかし、サプライチェーンは成長のためのより肥沃な基盤を提供します。

テクノロジーに満足しているバイヤーのためのファッションアクセサリーとして、GoogleGlassは世界に火をつけたわけではありません。 Apple Watchは、メーカーが期待していたよりもゲートから出るのが遅かった。消費者レベルでより成功しているのは、身体活動、身体測定基準、その他の健康マーカーを監視するように設計されたFitbitなどの多数のデバイスです。

消費者市場におけるウェアラブルのさまざまな成功は、高価格、不便さや使用の難しさ、ノベルティアイテムの一時的な魅力など、いくつかの要因に起因する可能性があります。しかし、特に流通と倉庫において、労働者の安全を促進することになると、このテクノロジーにはもっと強力なケースがあります。

体温、心拍数、呼吸などの生体認証を継続的に測定することで、人間の健康に関する貴重な新しい洞察が得られたことは間違いありません。 IBMのWatsonIoTSolutionsのプログラムディレクターであるIshanSehgalは、この能力を職場の安全プログラムに適用できるようになったと述べています。その過程で、労働者の過度の運動によって引き起こされた事故をなくすのに役立ちます。

便利なデバイスには、リストバンド、ヘルメット、ヘルメット、「スマート」な衣類などがあり、すべて高度なセンサーが装備されています。 IBMによると、彼らは「生体認証および環境データを取得して、労働者が転倒した時期を特定することができます。作業者が近づきすぎた場合は、機械をシャットダウンします。気温や空気の質の変化を監視し、シフトの開始時に労働者のバイタルサインが病気を示している場合はフラグを立てて、事故のリスクを高めます。」

IBMは、このテクノロジーを従来の安全プログラムに代わるものとは見なしていません。むしろ、「方程式から当て推量と予測不可能なものを取り除くことによって」、これらのポリシーの実装を改善する手段と見なしています。

Sehgal氏によると、このデバイスは、倉庫、屋外作業、鉱業、建設現場など、さまざまな商業および産業環境に適用できるとのことです。

それにもかかわらず、彼は認めます、技術はまだ比較的新しいです。ほとんどの採用者は、デバイスを展開するのに最も実用的な場所を決定するために、ユースケースとパイロットを実験しています。

Sehgal氏によると、産業用機器の価格は比較的低く、ガス検知器、警告灯、モーション検知器、ベストなどの安全補助装置に長年にわたって依存していることが一因です。最新のセンサー技術のいくつかは、Raspberry Piなどの安価なコンピューター、またはNordicThingyとして知られるプロトタイピングおよび開発プラットフォームの愛好家による使用から生まれました。現在、IBMのワトソンの現代の人工知能機能と組み合わされています。

GuardHatは、IBMと緊密に協力して、ハードウェアとソフトウェアを統合監視システムに統合しているスマートヘルメットのメーカーです。鉱業を起源とするこの製品は、生体認証の兆候だけでなく、周囲ガスなどの環境測定値も追跡できます。その後、労働者の洞察やその他のデータをクラウドにアップロードして分析することができます、とSehgal氏は言います。

ほとんどのユーザーは日々のプロセスの変更を最小限に抑えようと努めてきましたが、新しいデバイスの使用に関するトレーニングが必要です、とSehgal氏は言います。場合によっては、労働者がヘルメットをランダムに描く練習を終了し、シフトの終わりにそれをビンに投げ込むなどの変更が必要になります。

デバイスは、瞬間的な監視を超えて、マネージャーが労働者のパフォーマンス、現場の状態、生産性と健康の傾向の全体像を把握するのに役立つデータを生成します。そこで、ワトソンのようなツールの分析機能が登場します。

ただし、センサーを搭載したウェアラブルの使用が増えると、プライバシーの問題が発生します。労働者は、監視が過度に煩わしいと感じるようになりますか？

Sehgalは懸念を払拭します。テクノロジーの採用者は、「労働者の安全が最優先事項であるため、私たちのところにやってくる」と述べています。

データのプライバシーに関する懸念については、IBMはデータを保持または管理しておらず、欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）などの厳格な新しいデータ保護措置に準拠するよう努めていると述べています。さらに、Sehgal氏によると、このツールは、1日の終わりにデータを削除したり、休憩時間中に監視機能を停止したり、その他の方法で仕事以外の状況で匿名性を確保したりするオプションをユーザーに提供します。

また、Sehgalは、テクノロジーによって生成されたデータが、より厳格な設計された労働基準につながり、労働者の反発を引き起こす可能性があるとは考えていません。 「それは私たちが開発したものではありません」と彼は言います。 「安全計画を実施するための紙とクリップボードの方法を置き換えることの方が重要です。」

それでも、新世代のウェアラブルを展開しようとしている企業は、その使用と制限について労働者を教育する必要があります。 Sehgal氏によると、その価値は、生産性の向上を最終目標として、仕事中の怪我や重要な機器の計画外のダウンタイムなどの「問題点」を排除することにあります。

IBMは、デバイスの価格が下がり続け、膨大な量のデータを処理するシステムの能力が向上するにつれて、このテクノロジーの魅力が今後数年間でビジネスによってより大きな関心を引くと予想しています。それはすべて、A.I。の絶え間ない進歩に関するものであり、Sehgalは、「モノのインターネットに関するデータ接続、収集、分析を、より幅広いユースケースでより利用しやすく、より簡単にする」と定義しています。