کاربرد الگوریتمهای یادگیری ماشین در تحلیل حوادث شغلی و بهبود سیستمهای مدیریت ایمنی

تحلیل حوادث شغلی و ارتقای سطح ایمنی در محیط های کاری از حیاتی ترین اهداف مدیریت، ایمنی، بهداشت و محیط زیست به شمار می رود. با رشد چشمگیر حجم داده های صنعتی و پیچیده تر شدن فرآیندهای تولید، روش های سنتی ارزیابی ریسک و تحلیل حوادث دیگر پاسخگوی نیازهای نوین سامانه های صنعتی نیستند. در این راستا، الگوریتم های یادگیری ماشین به عنوان ابزاری پیشرفته و توانمند برای کشف الگوهای پنهان، پیش بینی وقوع حوادث و خودکارسازی فرآیندهای ایمنی مطرح شده اند. این مقاله مروری به بررسی جامع کاربرد الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین از جمله مدل های نظارت شده، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی در تحلیل رویدادهای شغلی و بهبود سیستم های مدیریت ایمنی می پردازد. مباحث مرتبط با پیش پردازش داده های ایمنی، استخراج ویژگی های کلیدی، مدل سازی ریسک و نحوه ادغام این ابزارها با چارچوب های استاندارد مدیریت ایمنی مورد تحلیل قرار گرفته اند. نتایج بررسی ها نشان می دهد که به کارگیری این فناوری ها سبب کاهش چشمگیر نرخ حوادث، ارتقای فرآیندهای بازرسی و تغییر رویکرد رویدادمحور به رویکرد پیش بینانه در سازمان ها می شود.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، مدیریت ایمنی ، تحلیل حوادث شغلی ، پیش بینی ریسک ، یادگیری عمیق ، پردازش زبان طبیعی