論文の概要: Insights from the Field: A Comprehensive Analysis of Industrial Accidents in Plants and Strategies for Enhanced Workplace Safety
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05539v1
- Date: Fri, 2 Feb 2024 22:30:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 08:36:53.281320
- Title: Insights from the Field: A Comprehensive Analysis of Industrial Accidents in Plants and Strategies for Enhanced Workplace Safety
- Title(参考訳): 現場からの洞察:工場における産業事故の包括的分析と職場安全向上のための戦略
- Authors: Hasanika Samarasinghe, Shadi Heenatigala,
- Abstract要約: この研究は、カグル[1]に記録された425件の産業事故に発展し、これらは全て南アメリカの12の工場で発生した。
事故発生に関する貴重な知見を明らかにし、再発傾向を特定し、根本原因を明らかにすることを目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The study delves into 425 industrial incidents documented on Kaggle [1], all of which occurred in 12 separate plants in the South American region. By meticulously examining this extensive dataset, we aim to uncover valuable insights into the occurrence of accidents, identify recurring trends, and illuminate underlying causes. The implications of this analysis extend beyond mere statistical observation, offering organizations an opportunity to enhance safety and health management practices. Our findings underscore the importance of addressing specific areas for improvement, empowering organizations to fortify safety measures, mitigate risks, and cultivate a secure working environment. We advocate for strategically applying statistical analysis and data visualization techniques to leverage this wealth of information effectively. This approach facilitates the extraction of meaningful insights and empowers decision-makers to implement targeted improvements, fostering a preventive mindset, and promoting a safety culture within organizations. This research is a crucial resource for organizations committed to transforming data into actionable strategies for accident prevention and creating a safer workplace.
- Abstract(参考訳): この研究は、カグル[1]に記録された425件の産業事故に発展し、これらは全て南アメリカの12の工場で発生した。
この広範なデータセットを慎重に調べることで、事故発生に関する貴重な知見を明らかにし、頻発する傾向を特定し、根本原因を明らかにすることを目指している。
この分析の意味は、単なる統計観測を超えて、安全と健康管理の実践を強化する機会を提供する。
本研究は, 安全対策の強化, リスク軽減, 安全な作業環境の育成など, 改善すべき特定の分野に対処することの重要性を明らかにするものである。
我々は、この豊富な情報を効果的に活用するために、統計的分析とデータ可視化の手法を戦略的に適用することを提唱する。
このアプローチは意味のある洞察の抽出を促進し、意思決定者が目標とする改善を実践し、予防的マインドセットを育み、組織内の安全文化を促進する。
この研究は、データを事故防止とより安全な職場構築のために実行可能な戦略に変換することを約束する組織にとって重要なリソースである。
関連論文リスト
- Beyond the Safety Bundle: Auditing the Helpful and Harmless Dataset [4.522849055040843]
この研究は、Helpful and Harmless データセットを Anthropic で監査した。
本研究は,大規模言語モデルにおける安全性軽減のための,よりニュアンスで文脈に敏感なアプローチの必要性を浮き彫りにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-12T23:43:20Z) - EAIRiskBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for Task Planning of Foundation Model-based Embodied AI Agents [47.69642609574771]
EAI(Embodied AI)は、高度なAIモデルを現実世界のインタラクションのための物理的なエンティティに統合する。
高レベルのタスク計画のためのEAIエージェントの"脳"としてのファンデーションモデルは、有望な結果を示している。
しかし、これらのエージェントの物理的環境への展開は、重大な安全性上の課題を呈している。
EAIRiskBenchは、EAIシナリオにおける自動物理的リスクアセスメントのための新しいフレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-08T13:19:37Z) - QuantTM: Business-Centric Threat Quantification for Risk Management and Cyber Resilience [0.259990372084357]
QuantTMは、脅威情報収集のための運用および戦略的ビジネス代表者の見解を取り入れたアプローチである。
脅威の影響の分析とセキュリティ制御の適用性を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T21:34:06Z) - Prioritizing Safeguarding Over Autonomy: Risks of LLM Agents for Science [65.77763092833348]
大規模言語モデル(LLM)を利用したインテリジェントエージェントは、自律的な実験を行い、様々な分野にわたる科学的発見を促進する上で、大きな可能性を証明している。
彼らの能力は有望だが、これらのエージェントは安全性を慎重に考慮する必要がある新たな脆弱性も導入している。
本稿では,科学領域におけるLSMをベースとしたエージェントの脆弱性の徹底的な調査を行い,その誤用に伴う潜在的なリスクに光を当て,安全性対策の必要性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T18:54:07Z) - The Art of Defending: A Systematic Evaluation and Analysis of LLM
Defense Strategies on Safety and Over-Defensiveness [56.174255970895466]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理アプリケーションにおいて、ますます重要な役割を担っている。
本稿では,SODE(Safety and Over-Defensiveness Evaluation)ベンチマークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-30T17:37:06Z) - Safeguarded Progress in Reinforcement Learning: Safe Bayesian
Exploration for Control Policy Synthesis [63.532413807686524]
本稿では、強化学習(RL)におけるトレーニング中の安全維持の問題に対処する。
探索中の効率的な進捗と安全性のトレードオフを扱う新しいアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T16:09:43Z) - The Last Decade in Review: Tracing the Evolution of Safety Assurance
Cases through a Comprehensive Bibliometric Analysis [7.431812376079826]
安全保証は、自動車、航空宇宙、原子力など、様々な分野において最重要事項である。
安全保証ケースを使用することで、生成されたシステム機能の正しさを検証することができ、システム障害を防止することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T17:34:23Z) - Aviation Safety Risk Analysis and Flight Technology Assessment Issues [0.0]
これは2つの主要な領域に焦点を当てている:超越事象を分析し、非存在データを統計的に評価する。
提案したソリューションには、データ前処理、信頼性評価、ニューラルネットワークを用いた飛行制御の定量化、探索データ分析、リアルタイム自動警告の確立が含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-10T14:13:49Z) - Towards Safer Generative Language Models: A Survey on Safety Risks,
Evaluations, and Improvements [76.80453043969209]
本調査では,大規模モデルに関する安全研究の枠組みについて述べる。
まず、広範囲にわたる安全問題を導入し、その後、大型モデルの安全性評価手法を掘り下げる。
トレーニングからデプロイメントまで,大規模なモデルの安全性を高めるための戦略について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-18T09:32:55Z) - Foveate, Attribute, and Rationalize: Towards Physically Safe and
Trustworthy AI [76.28956947107372]
包括的不安全テキストは、日常的なシナリオから生じる可能性のある特定の関心領域であり、有害なテキストを検出するのが困難である。
安全の文脈において、信頼に値する合理的な生成のために外部知識を活用する新しいフレームワークであるFARMを提案する。
実験の結果,FARMはSafeTextデータセットの最先端結果を得ることができ,安全性の分類精度が5.9%向上したことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-19T17:51:47Z) - Modeling and mitigation of occupational safety risks in dynamic
industrial environments [0.0]
本稿では,データ駆動方式で安全リスクを連続的かつ定量的に評価する手法を提案する。
オンライン形式で安全データからこのモデルを校正するために、完全なベイズ的アプローチが開発されている。
提案したモデルは自動意思決定に利用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T13:04:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。