Industri berisiko tinggi menghadapi konsekuensi besar saat kecelakaan kerja terjadi. Dampaknya tidak hanya pada keselamatan pekerja, tetapi juga operasional, biaya, dan keberlangsungan aktivitas perusahaan.
Karena itu, kemampuan memprediksi risiko fatigue sebelum kecelakaan menjadi bagian penting dalam pengelolaan keselamatan dan kesehatan kerja (K3).
Perkembangan teknologi K3 menghadirkan pendekatan baru melalui sistem berbasis kecerdasan buatan (AI) yang memanfaatkan data untuk memprediksi risiko fatigue operator.
Smartsafety Analytics Pro menggunakan data tidur operator bersama biomathematical fatigue model untuk memperkirakan kapan risiko fatigue berpotensi muncul selama jam kerja.
Dari Pencatatan Manual ke Prediksi Risiko
Pendekatan ini menjadi bagian dari revolusi sistem K3 industri berisiko tinggi.
Sistem yang sebelumnya hanya berdasarkan pencatatan manual dan merespons kondisi yang sudah terjadi kini bergerak menuju pengelolaan risiko yang memungkinkan tindakan lebih awal.
Dalam pengelolaan fatigue, mengetahui bahwa operator kurang tidur belum cukup untuk menggambarkan kapan kondisi itu berdampak pada pekerjaan.
Yang lebih penting adalah bagaimana informasi tersebut digunakan untuk memahami perkembangan risiko selama shift.
Smartsafety Analytics Pro menggunakan data tidur operator bersama AI dan biomathematical fatigue model untuk memperkirakan perkembangan risiko fatigue pada periode kerja.
Pendekatan ini memungkinkan sistem keselamatan kerja memperoleh informasi mengenai potensi risiko sebelum kondisi fatigue berkembang menjadi gangguan terhadap kewaspadaan operator.
Perubahan tersebut berdampak pada cara risiko dikelola.
Ketika prediksi risiko fatigue dapat diketahui lebih awal, perusahaan memiliki kesempatan melakukan tindakan pencegahan sebelum risiko berkembang menjadi kecelakaan kerja.
