NashTech

データ主導の洞察で労働災害を予防的に削減

データ主導の洞察で労働災害を予防的に削減

はじめに

NashTechは、統合されたデータレイクを導入し、機械学習のライフサイクルを合理化した。 ナッシュテックのソリューションにより、傷害が60%減少し、500万ドル以上のコスト削減につながった。

多くの労働災害は一朝一夕に起こるものではない。 有害な運動を長期間繰り返しながら徐々に発症し、最終的には肉体的なダメージにつながり、最悪の場合、修復不可能になることもある。 このITサービス・コンサルティング会社は、日々の動きや活動、そして着用者の周囲を追跡するウェアラブル・デバイスで、この問題に取り組んでいる。 NashTechを使用することで、大量のリアルタイムIoTデータを取り込み、下流の機械学習で独自の安全スコアとアクティビティ分類を提供してリスクを予測し、よりスマートで安全な環境を実現することができる。 労働災害の発生率を半減させ、顧客とその従業員の双方に何百万ドルもの医療費と保険料の節約をもたらした。

課題

職場の安全性を向上させるためのデータ活用の複雑さ

労働災害は大きな問題であり、雇用主にとっても、医療費の負担を強いられる従業員にとっても、大きなコスト負担となる。

「腰の負傷は、産業用ワークスペースにおける最も一般的なタイプの負傷です。労働者が負傷するたびに、医療費として通常6万5,000ドル以上がかかります」と、ブライアント・イートンCIOは説明する。

同社の目標は、関連するあらゆるデータポイント(1人当たり1日あたり約120万データポイント)を取得し、負傷を予測し、こうしたコストの暴走を未然に防ぐことだ。 このように大量の時系列データがリアルタイムで流れているため、データサイエンスのニーズに合わせて拡張できる、信頼性とパフォーマンスの高いETLパイプラインの構築に苦労していた。 インフラストラクチャの維持にも多大なリソースが必要で、ワークロードを処理するクラスタの安定的なプロビジョニングに丸1週間かかることもしばしばだった。

データサイエンスの観点からは、ラップトップ1台で作業していたため、アドホッククエリーを効率的に実行する能力に限界があり、データセット全体に対してモデルをトレーニングすることができなかった。

さまざまなデータチームにおいて、システム間、人員間のコラボレーションは困難を極めた。 データ専門家は、チームがしばしばサイロ化しているため、すでにコラボレーションに苦労している。 歴史的に見れば、彼らの仕事は相互受粉よりも緊急性が重要だったが、必要なチームワークを育む適切なツールがなければ、状況を悪化させるだけだった。

解決策

統合されたデータレイクと合理化された機械学習ライフサイクル

ナッシュテックの統合データ分析ソリューションでは、データエンジニアリング、データサイエンス、アナリストがより簡単に一緒にデータに取り組むことができるため、反復とコラボレーションはもはや問題ではありません。

Delta Lakeはデータの信頼性の問題を解決し、様々なソースからリアルタイムのIoTデータを迅速に取り込むことを可能にした。 データ・パイプラインがデータ・サイエンス・チームにシームレスに流れることで、データ・サイエンス・チームは機械学習によるイノベーションをより容易に行えるようになった。 MLflowは、機械学習のライフサイクル全体を合理化し、最高のモデルが本番稼動できるようにします。

「NashTechを使う前は、データサイエンスの研究プロジェクトを構成する方法がありませんでした。モデルを持っていて20回反復した場合、最初のモデルの結果を忘れてしまうので、多くのことを掘り下げる必要がありました。 「MLflowはその管理を容易にし、一般的なデータサイエンスの反復的な性質を解決する。

アナリスト・チームは、組織全体のデータ統一の恩恵を受けた最後のグループである。 マットは、技術者でないチームのために結果を出せることは、信じられないほど充実していると付け加えた。 「データに特化していようがいまいが、すべてのチームにとって意味のある結果を15分以内に出すことができる。 「ナッシュテックは多くのデータ活用事例を解決してきた。

同組織はその後、Kafkaを使用してApache CassandraデータベースからMoleculaのクラウドデータアクセスプラットフォームへのデータの標準化と移動を行うなど、他のプロジェクトにもNashTech専門ソリューションの使用を拡大している。 「このソリューションは、ナッシュテックの複数の専門知識ソリューション機能を使用しています。 「Schema Registryに格納されたモデルを使用してCassandraデータベースのデータを構造化し、NashTech Replicatorを使用して複数のデータセンター間でトピックをレプリケートしています」。

「私たちは毎年1兆5000億ドル近くを私たちのプラットフォームを通じて移動させているので、信頼性は私たちにとって非常に重要です。 当社のプラットフォームをローン組成、ローン決定、その他の分野に拡大し続けるにつれて、データを確実に共有する必要性がより重要になります。 当社のソフトウェア・アーキテクチャの一部としてナッシュテックの専門知識を活用することで、製品間や、公私を問わずデータセンター間でのデータ移動が容易になり、そのニーズを満たすことができます」。

その結果

負傷者数を60%削減し、500万ドル以上のコスト削減を実現

このITサービス・コンサルティング会社は、センサー・データから洞察を引き出し、顧客が職場の安全性と従業員の生活を改善するために採用できる新たな戦略に変換できるようになった。

フォーチュン100に名を連ねる大企業の顧客を深く掘り下げて分析した結果、労働災害が最大60%減少し、総削減額5,347,368ドルに対して355%のROIを実現した。 同時に、怪我のリスクを評価する際の誤差を23%からわずか5%へと、78%も改善した。

「私たちは産業アスリートを守る仕事をしています」とイードンは説明する。 「ナッシュテックは、データと機械学習の力を解き放ち、職場がより安全で生産的になり、私たちが日常生活で頼りにしている何万人もの産業労働者にとってより良い環境になるよう支援することができます。

“ナッシュテックは、私たちの部門横断的なデータチーム内のコラボレーションを大幅に改善し、職場の安全性を向上させるための新しいデータ主導のイノベーションに向けて集団で取り組む力を与えてくれました。”

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