Tiedote
Suomessa tapahtuu vuosittain noin 120.000 työtapaturmaa, joista kuolemaan on johtanut tänä vuonna 20 tapausta, keskimäärin siis kaksi tapausta kuukaudessa. Taso on EU-alueen neljänneksi korkein. Näistä johtuvat kustannukset ovat Suomessa noin 7 miljardia euroa ja koko EU:n tasolla kustannus on noin 470 miljardia euroa vuodessa (EU:ssa kolme miljoonaa työtapaturmaa ja 3000 kuolemantapausta).
Työturvallisuuden parantamisen historia on pitkä. Siihen liittyvät erilaiset toimintatavat ovat hyvin vakiintuneita: ennakointia, varautumista ja työtapaturmien taustasyiden tarkkaa selvittämistä uusien estämiseksi.
Työ ei ole kuitenkaan helppoa. Tutkinta ja vaikuttavat toimenpiteet vievät paljon aikaa, ja työ tehdään yleisesti oman toimen ohessa rajallisen ajan puitteissa. Tämän takia juurisyyn selvitys jää usein varsin pinnalliseksi, jonka seurauksena vaikuttavat ja kustannustehokkaat toimenpiteet jäävät toteutumatta.
Sofor on pitkään hyödyntänyt tekoälyä työturvallisuusdatan analysoinnissa ja ennakoinnissa, sekä piiloon jäävien ilmiöiden löytämisessä. Sen avulla tunnistetaan tapaturmariskejä ja korrelaatioita, esimerkkinä vaikkapa tapaturma-altteimmat paikat tai toimintatavat tehtaalla.
Uusimmassa hankkeessa tekoälyä kehitetään nimenomaan tunnistamaan tapaturman juurisyyt, ja näin helpottamaan edellä kuvattuja haasteita. Tarkoituksena on tuottaa mahdollisimman rajattu määrä juurisyyvaihtoehtoja tapaturman tutkijoiden käyttöön.
Isoilta yrityksiltä kerättyyn datavarantoomme perustuvia tekoälymalleja käytetään tunnistamaan juurisyyt kaikesta tapaturmailmoitukseen kirjatusta tiedosta, keskittyen erityisesti vapaiden tekstikuvausten sisältöön.
Tekoälyyn perustuvan ESAW (European Statistics on Accidents at Work) -koodien automaattinen valinta on yksi hankkeen yhteydessä kehitetyistä uusista ominaisuuksista. ESAW-koodit ovat standardoitua dataa, jota EUROSTAT kerää kaikista EU-maista. Ne ovat pakollisia tietoja, jotka välittyvät eteenpäin vakuutusyhtiöiden kautta. ESAW-koodeja on useassa ryhmässä yli sata vaihtoehtoa, ja niiden valinta koetaankin hankalaksi ja aikaa vieväksi.
Kehittämämme AI-malli käy läpi tapaturman kuvauksen, ja palauttaa välittömästi siihen perustuvat ESAW-koodivalinnat osumatarkkuuden ollessa parhaimmillaan yli 90 %. Ilmoituksen tekijä voi halutessaan ottaa ehdotuksiin kantaa ja vahvistaa lopuksi valinnat.
”Säästämme tekoälyn avulla yritysten turvallisuushenkilöstön ja esihenkilöiden rajallista aikaa, valintojen osumatarkkuus paranee ja samalla tapaturman juurisyy tarkentuu. Tällöin jatkotoimiin voidaan ryhtyä nopeasti ja niiden vaikuttavuus tehostuu”, kertoo Seppo Salo Soforilta.
Ratkaisu soveltuu osaksi kaikkia markkinoilla olevia työturvallisuuden johtamisjärjestelmiä, ja sitä voidaan käyttää myös vakuutusyhtiöiden omissa verkkopalveluissa. ESAW-standardien ansiosta se on käyttökelpoinen kaikissa EU-maissa.
”Tähtäämme maailman turvallisimmaksi teräsyhtiöksi. Tavoittelemme nollatoleranssia kaikissa työtapaturmissa ja työperäisissä sairauksissa. Uskomme, että tekoälyn avulla voimme löytää ja puuttua entistä paremmin tapaturmia aiheuttaviin piileviin syihin. Tämän vuoksi SSAB on ollut alusta lähtien mielenkiinnolla mukana hankkeessa antamalla yli kymmenen vuoden työturvallisuusdatansa käytettäväksi tekoälymallien luontia varten. ESAW-koodien automatisoitu valinta on hyvä esimerkki kokonaan uudenlaisesta lähestymistavasta vanhoihin ongelmiin”, kertoo Ympäristö- ja turvallisuusjohtaja Harri Leppänen SSAB:lta.
Soforilla on 25 vuoden kokemus TAVA® Safety -työturvallisuuden johtamisjärjestelmän toimittamisesta. Edellä kuvattujen haasteiden ja mittavan kokemuksen perusteella olemme keskittyneet erityisesti tiedon parempaan hyödyntämisasteen ja analyyttiseen tapahtumien tarkasteluun.
Lisätietoja:
Seppo Salo, Johtaja, vastuullisuuden ja kestävän kehityksen ratkaisut, Sofor Oy: seppo.salo@sofor.fi, puh. 050 384 3364
Sofor on IT-palveluyritys, joka yhdistää analytiikan, tekoälyn, robotiikan ja digitalisoinnin sekä infran hallinnan yhdeksi älykkääksi kokonaisuudeksi. Lisätietoa sofor.fi
Löydät meidät myös sosiaalisesta mediasta: Facebook, LinkedIn, Twitter
Vastaa