Intelligent Approaches to Predictive Analytics in Occupational Health and Safety in India

要約

労働安全衛生 (OHS) に関連する懸念は依然として重要ですが、労働力管理の側面では十分に対処されていないことがよくあります。
これは、製造、建設、鉱業などのリスクの高い業界に特に当てはまります。
このような産業は、巨大な非公式部門を持つ発展途上国であるインドの経済を支配しています。
規制の枠組みは、特に未組織部門を法の範囲内に置くことに関して、数十年にわたって強化されてきました。
OHS に対する従来のアプローチは主に事後対応的なものであり、予防的介入ではなく、事故後の分析 (治療的) に依存していました。
この論文では、インドにおける OHS 実践の活性化における予測分析の計り知れない可能性について説明しています。
インテリジェントな予測分析は、機械学習や統計モデリングなどのアプローチによって推進されます。
そのデータ駆動型の性質は、従来の OHS 手法の限界を克服するのに役立ちます。
インドにおける OHS への予測分析アプローチは、世界的な事例研究と、インドの産業状況に合わせてカスタマイズされた OHS における予測分析の生成的アプリケーションを活用しています。
このペーパーでは、断片化されたデータ エコシステム、リソースの制約、職場の危険の変動性などの課題に対処する可能性をどのように発揮できるかを探ることを試みます。
この文書では、OHS 戦略の基礎として提唱する必要がある予測分析の広範な導入に役立つ条件を作り出すための実用的な政策提言を示しています。
そうすることで、この文書は政策立案者、業界リーダー、技術者の間で協力的な対話を引き起こすことを目的としています。
インドの労働力の幸福を守るために、インテリジェントな実践への移行を促しています。

要約(オリジナル)

Concerns associated with occupational health and safety (OHS) remain critical and often under-addressed aspects of workforce management. This is especially true for high-risk industries such as manufacturing, construction, and mining. Such industries dominate the economy of India which is a developing country with a vast informal sector. Regulatory frameworks have been strengthened over the decades, particularly with regards to bringing the unorganized sector within the purview of law. Traditional approaches to OHS have largely been reactive and rely on post-incident analysis (which is curative) rather than preventive intervention. This paper portrays the immense potential of predictive analytics in rejuvenating OHS practices in India. Intelligent predictive analytics is driven by approaches like machine learning and statistical modeling. Its data-driven nature serves to overcome the limitations of conventional OHS methods. Predictive analytics approaches to OHS in India draw on global case studies and generative applications of predictive analytics in OHS which are customized to Indian industrial contexts. This paper attempts to explore in what ways it exhibits the potential to address challenges such as fragmented data ecosystems, resource constraints, and the variability of workplace hazards. The paper presents actionable policy recommendations to create conditions conducive to the widespread implementation of predictive analytics, which must be advocated as a cornerstone of OHS strategy. In doing so, the paper aims to spark a collaborational dialogue among policymakers, industry leaders, and technologists. It urges a shift towards intelligent practices to safeguard the well-being of India’s workforce.

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