Trong kỷ nguyên số, dữ liệu đóng vai trò ngày càng quan trọng trong mọi lĩnh vực, và an toàn lao động (ATLĐ) không phải là ngoại lệ. Việc thu thập, phân tích và tận dụng dữ liệu về các sự cố, tai nạn lao động không chỉ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về nguyên nhân sâu xa mà còn mở ra cánh cửa cho việc dự đoán các nguy cơ tiềm ẩn và xây dựng các biện pháp phòng ngừa hiệu quả, hướng tới một môi trường làm việc an toàn hơn.

Phân tích dữ liệu sự cố là quá trình xem xét kỹ lưỡng các thông tin liên quan đến các vụ tai nạn, sự cố suýt xảy ra, bao gồm thời gian, địa điểm, loại hình công việc, nguyên nhân trực tiếp và gián tiếp, cũng như các yếu tố liên quan đến con người và môi trường. Bằng cách hệ thống hóa và phân tích lượng lớn dữ liệu này, chúng ta có thể xác định các xu hướng rủi ro lặp đi lặp lại, những khu vực hoặc công việc có tỷ lệ sự cố cao hơn, hoặc những yếu tố con người thường dẫn đến sai sót.

Ví dụ, việc phân tích dữ liệu có thể chỉ ra rằng một loại máy móc cụ thể có tần suất gây ra tai nạn cao hơn vào cuối ca làm việc, có thể do sự mệt mỏi của người vận hành. Hoặc, một khu vực kho chứa có thể ghi nhận nhiều sự cố vấp ngã hơn trong điều kiện ánh sáng yếu. Những thông tin này là vô cùng quý giá để doanh nghiệp tập trung nguồn lực vào việc giải quyết các vấn đề cốt lõi.

Dựa trên những xu hướng rủi ro được xác định, doanh nghiệp có thể xây dựng các biện pháp phòng ngừa hiệu quả và có mục tiêu hơn. Thay vì áp dụng các biện pháp chung chung, việc tập trung vào các yếu tố nguy cơ cụ thể sẽ mang lại hiệu quả cao hơn. Ví dụ, nếu dữ liệu cho thấy sự mệt mỏi là nguyên nhân gây ra nhiều sự cố, doanh nghiệp có thể điều chỉnh lịch làm việc, tăng cường thời gian nghỉ ngơi hoặc triển khai các biện pháp giám sát chặt chẽ hơn vào cuối ca. Nếu vấn đề ánh sáng kém gây ra tai nạn, việc cải thiện hệ thống chiếu sáng là một giải pháp trực tiếp và hiệu quả.

Việc sử dụng dữ liệu để dự đoán và ngăn ngừa tai nạn lao động không chỉ giúp bảo vệ tính mạng và sức khỏe của người lao động mà còn mang lại lợi ích kinh tế to lớn cho doanh nghiệp, bao gồm giảm chi phí bồi thường, bảo hiểm, gián đoạn sản xuất và nâng cao uy tín thương hiệu.

Để thực hiện hiệu quả việc này, doanh nghiệp cần xây dựng một hệ thống thu thập và quản lý dữ liệu sự cố đầy đủ và chính xác. Đồng thời, cần có đội ngũ chuyên gia có khả năng phân tích dữ liệu và đưa ra các khuyến nghị phù hợp. Với sự hỗ trợ của công nghệ và một quy trình phân tích dữ liệu bài bản, việc dự đoán và ngăn ngừa tai nạn lao động không còn là điều xa vời, mà đã trở thành một công cụ mạnh mẽ để xây dựng một môi trường làm việc an toàn và bền vững.

Bài viết liên quan