在刚刚过去的八月里美国劳工部职业安全与健康管理局发起了一项旨在保护仓库、仓库和配送场的工人的倡议，由于电子商务的增加，这些工人更容易受到伤害。这项为期五年的区域性倡议将重点关注工人每天面临的危险条件。
该计划遵循了美国劳工统计局(BLS) 2020年的一项发现，仓储工人的受伤率高于美国所有私营行业的平均水平。此外，从2017年到2020年，美国劳工统计局报告了全国该行业93起与工作有关的死亡事件。
这是不对的。没有人比肖恩·彼得森(Sean Petterson)更了解这些数字的毁灭性，他的父亲在一份建筑工作中去世。
正是这段经历促使佩特森学习工业设计和工程，试图找到防止工业环境中伤害和死亡的方法。他首先开发外骨骼来增强人类的能力，建立一个运动学运动的算法。但外骨骼模型受到用例的限制，所以佩特森转向创造可以预测受伤可能性的可穿戴设备，这最终导致了更可持续和数据驱动的东西。
Petterson的公司,StrongArm技术,提供物联网安全可穿戴设备，旨在预防伤害发生。它由一个安装在髋关节夹上或绑在个人肩胛骨之间的传感器组成，以每秒12.5次的速度收集测量各种输入的数据，并分析人体躯干的所有动作。这些信息为个人提供实时警报——彼得森称之为“工业运动员”——告诉他们什么时候他们正在做的事情可能危及他们的安全。
它计算了最常见的受伤预测因素，如扭转速度和其他影响安全评分的因素。如果工人进入一个不安全的移动范围，传感器将发送振动或基于光的警报，提示人们改变行为。“如果有太多不安全的动作，安全分数就会开始下降，如果它低于一个阈值，(系统)就会给出反馈，就像轻拍肩膀(敦促他们)在完成任务之前重新考虑事情，”彼得森说。
然后，当用户将传感器返回到StrongArm的SafetyWork系统基座时，信息将被发送到基于云的平台上，随着时间的推移，为管理人员提供可操作的见解。记录的事件每天都被映射，专有算法填充仪表板，以实现个性化的安全指标、定制报告和行业基准，实现主动干预和全设施风险工程。
佩特森说:“我们不是试图围绕某件事进行设计，而是创建一个基线，以设计出所有的风险。”“走到这一步很复杂，但在实践中，我们已经把它简化了。”
SafetyWork系统将数据处理成配置文件，这样工业运动员就可以看到他们可以改进的地方。但它也为管理者提供了可操作的洞察力，以进行预测伤害分析，并关联安全评分的变化如何可能导致伤害，为他们提供了调整工作环境以改善的信息。例如，如果某人的安全分数下降，经理可以找出潜在的原因。也许他们需要培训，或者他们已经工作了太多的班次，需要休息。彼得森解释说:“大多数伤病会随着时间的推移而发生，并且随着指示器的变化而恶化，所以我们正在寻找一种方法，在伤病发生之前，通过运动来引导早期的指示器。”
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根据彼得森的说法，这是一个行动的号召。这是有回报的，尤其是在当前员工流动率高的环境下。许多公司实行薪酬激励制度，每完成一个超过100%的任务就提供奖金。但是在仓库里过度工作的员工经常会导致受伤，这是公司的一笔成本。“我们发现，你可以激励2%的回报率，但如果超过2%，就会有很大的风险，投资回报率就会倒退。”员工通常对公司鼓励他们下班后回家的做法反应积极。“只要保证他们的安全，就可以留住50%的劳动力。”
别忘了政府正在观看。OSHA的仓储作业区域重点项目目前聚焦于宾夕法尼亚州、特拉华州、哥伦比亚特区和西弗吉尼亚州的雇主，该项目将包括现场检查，要求雇主为提供安全的环境负责。StrongArm技术公司提供了一种降低风险的方法，将工人安全放在首位。
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