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PREVENTERA HSE DATAHUB
Type de projet
Analytique
Date
2023
Emplacement
Montréal
Lien
Type de projet
Technologies Used:
Advanced Data Analytics: Utilizes machine learning models and predictive analytics to uncover patterns and trends in workplace safety data.
Real-Time Monitoring: Continuously tracks workplace safety conditions and provides instant insights into potential risks.
Integrations: Seamlessly integrates with OSHA, NIOSH, ANSI datasets, as well as company-specific safety data.
Key Features:
Data-Driven Insights:
Objective: Uncover hidden trends and patterns related to workplace safety.
How It Works: The DataHub aggregates data from OSHA, NIOSH, and ANSI sources, as well as internal company data. It uses analytics to reveal correlations and trends, enabling organizations to act proactively to reduce risks.
Risk Identification:
Objective: Pinpoint areas of concern to enhance safety protocols.
How It Works: By analyzing historical data and real-time inputs, the system identifies high-risk areas, such as departments with a higher incidence of accidents, and suggests targeted interventions.
Customized Safety Programs:
Objective: Tailor safety initiatives to the specific needs of each organization.
How It Works: The Preventera team collaborates with organizations to design and implement safety programs that are customized based on the unique challenges and safety risks of the business. These programs integrate the latest industry standards and regulatory requirements.
Challenges:
Data Integration:
One of the challenges faced during the development of Preventera HSE DataHub was integrating diverse datasets from multiple regulatory bodies (OSHA, NIOSH, ANSI) and company-specific safety data into a unified system. Overcoming this required building robust APIs and data pipelines to ensure seamless integration and real-time processing.
Customization for Diverse Industries:
Adapting the DataHub to fit various industries (e.g., manufacturing, healthcare, construction) posed another challenge, given the unique safety requirements and standards of each sector. A flexible, modular design allowed the platform to offer tailored solutions while maintaining core functionalities across industries.
Objectives:
Improvement of Workplace Safety:
The primary goal is to significantly reduce workplace accidents by providing organizations with:
Predictive Risk Assessments: Use AI-driven models to predict future safety incidents and suggest preemptive measures.
Proactive Safety Measures: Real-time alerts on potential hazards enable immediate response and risk mitigation.
Efficiency and Reliability:
Automated Safety Monitoring: The system automatically tracks workplace conditions and safety metrics, reducing the need for manual intervention.
Resource Optimization: By identifying high-risk areas, organizations can better allocate resources to address specific safety challenges.
Implementation Strategy
Phase-Based Rollout:
Initial Pilot Projects: The rollout begins with pilot implementations in high-risk industries like manufacturing and construction to validate the system’s performance.
Scalability: Based on feedback from pilot projects, the system will be scaled across various departments and additional industries, allowing for fine-tuning based on real-world data.
Training and Support:
Workshops and Onboarding: Comprehensive training sessions will ensure that safety managers and HSE professionals understand how to effectively use the platform and integrate its recommendations into their safety protocols.
Evaluation and Metrics:
Performance Indicators:
Incident Rate Reduction: Track the decrease in workplace accidents and near-misses post-implementation.
Efficiency Gains: Measure improvements in how quickly risks are identified and mitigated, leading to fewer safety breaches and reduced downtime.
Ongoing Monitoring and Feedback:
Continuous Feedback Loop: User feedback will be collected regularly to improve the platform’s functionality and ensure that it adapts to evolving safety needs.
Strategic Impact and Value:
The Preventera HSE DataHub offers a strategic advantage to organizations by providing a data-driven approach to safety management. By integrating industry-standard datasets and offering real-time risk assessments, this tool enables businesses to maintain compliance with safety regulations while creating a safer work environment. The long-term benefits include reduced accident rates, lower operational costs, and a proactive safety culture across the organization.
Projet Port Folio : Preventera HSE DataHub - Centralisation des Données SST pour une Gestion Avancée des Risques
Type de Projet :Applications Génératives AI pour la Gestion de la Santé et Sécurité au Travail (SST)
Date :2023 et déploiement prévu en 2024
Emplacement :Montréal, Québec
Rôle Principal :AI HSE Strategy Officer (CAISO) : Développer et piloter la stratégie de la santé, sécurité et environnement (SST) avec un focus sur l'intégration de l'intelligence artificielle et de l'analyse des données.
Description du Projet :Le Preventera HSE DataHub est une plateforme centrale et complète, conçue pour optimiser la gestion des risques liés à la Santé et Sécurité au Travail (SST). À l'aide d'un système de collecte, de gestion, d'analyse des données et d'intégration d'intelligence artificielle, le DataHub permet aux entreprises de centraliser, de transformer, et d'exploiter les informations en respectant les normes et réglementations locales comme la LSST, RSST, CSTC, ainsi que les lois sur la confidentialité Loi 25 et Loi 5.
Objectifs du Projet :
Centralisation et Gestion des Données SST :
Le Preventera DataHub est un système qui collecte et gère des données variées liées à la SST, comme les rapports d'incidents, les inspections de sécurité, les audits, et les dossiers médicaux. L’objectif est de réduire les silos de données, d’améliorer la qualité des informations disponibles, et d'assurer leur intégrité et leur sécurité.
Offrir des Modules de Formation et du Contenu Éducatif :
Objectif : Former les professionnels du HSE à utiliser efficacement l'IA dans la prévention des risques, en utilisant des données centralisées pour la prédiction et la gestion proactive.
Conformité avec la LSST et le RSST : Les modules s’alignent sur les lois et normes en vigueur, garantissant ainsi la préparation des utilisateurs à se conformer aux réglementations locales.
Fournir des Meilleures Pratiques et Études de Cas :
Objectif : Illustrer des exemples d'utilisation réussie de l'IA pour la prévention des accidents dans divers secteurs industriels au Québec, en présentant des études de cas alignées sur la CSTC.
Impact : Établir des procédures de sécurité conformes aux exigences locales et inspirées des meilleures pratiques internationales.
Analyse de Données et Analyse Prédictive :
Utilisation d'algorithmes d'IA pour analyser des données massives provenant de différentes sources comme l'IRSST et la CNESST, en vue de prévoir les risques et d’optimiser les stratégies de prévention.
Les données sont structurées et étiquetées selon une ontologie en SST, facilitant la recherche, l'interprétation et l'utilisation pour le support à la prise de décision.
Caractéristiques Clés du Preventera DataHub :
Agrégation et Gestion des Données :
Collecte des données des incidents, inspections, audits de sécurité, et dossiers médicaux pour garantir précision et sécurité. Ces informations sont consolidées dans une plateforme unique facilitant leur accès.
Analytique en Temps Réel :
Utilisation d'outils d'analyse de pointe pour fournir des informations instantanées sur les performances de sécurité et les risques émergents, ce qui permet une prise de décision proactive.
Formation et Collaboration :
Accès à des modules de formation personnalisés et une collaboration à travers des forums de discussion, des réseaux d'experts, et des communautés de partage de connaissances.
Intégration avec l'IoT et l'IA :
Intégration avec des capteurs IoT pour surveiller en temps réel les conditions environnementales et la sécurité des équipements, et utilisation de l'IA pour l’analyse prédictive des risques.
Conformité Réglementaire et Confidentialité des Données :
Le DataHub respecte les réglementations en vigueur (LSST, RSST, Loi 25) et assure une sécurité renforcée des données par l'authentification, le chiffrement, et des contrôles d'accès stricts.
Différentiation avec un Data Lake :
Contrairement aux Data Lakes, qui sont souvent sujets aux silos de données et peuvent être difficiles à exploiter pour des analyses en temps réel, le Preventera DataHub est conçu pour permettre une intégration et un partage instantané des données entre les différents acteurs. Il favorise une analyse en profondeur et une collaboration améliorée, ce qui permet des gains d'efficacité tant sur le plan de la sécurité que sur celui de la performance opérationnelle.
Résultats Attendus :
Réduction des Lésions Professionnelles : En identifiant rapidement les risques potentiels et en mettant en place des programmes de prévention ciblés.
Optimisation des Ressources : Allouer efficacement les ressources de prévention là où elles sont le plus nécessaires, réduisant ainsi les coûts liés aux accidents et à l'indisponibilité du personnel.
Amélioration Continue : Faciliter le suivi des performances SST via des indicateurs proactifs, permettant des ajustements continus des politiques de prévention.
Conformité Réglementaire : S'assurer que l'organisation reste en conformité avec les normes SST locales et internationales, réduisant les risques de non-conformité.
Conclusion :
Le Preventera HSE DataHub est une solution novatrice qui utilise l'intelligence artificielle et les technologies de collecte de données avancées pour améliorer la santé et la sécurité au travail. En centralisant les données SST, en facilitant l'analyse prédictive, et en promouvant la collaboration, cette plateforme permet de créer un environnement de travail plus sûr, conforme aux normes, et favorable à une amélioration continue de la sécurité.
