직장에서의 웨어러블:안전을 위한 혜택입니까, 아니면 개인 정보 보호에 대한 침해입니까?

소비자를 위한 첨단 웨어러블 기기의 시작은 험난했습니다. 그러나 공급망은 더 비옥한 성장 기반을 제공합니다.

기술에 만족하는 구매자를 위한 패션 액세서리인 Google Glass는 세상에 불을 지피지 않았습니다. Apple Watch는 제조업체가 기대했던 것보다 더 늦게 출시되었습니다. 신체 활동, 신체 측정 및 기타 건강 지표를 모니터링하도록 설계된 Fitbit과 같은 많은 장치가 소비자 수준에서 더 성공적이었습니다.

소비자 시장에서 웨어러블의 다양한 성공은 높은 가격대, 사용의 불편함 또는 어려움, 참신한 아이템의 일시적인 매력 등 여러 요인으로 요약될 수 있습니다. 그러나 특히 유통 및 창고에서 작업자의 안전을 증진하는 것과 관련하여 기술에 대한 더 강력한 사례가 있습니다.

체온, 심박수 및 호흡과 같은 생체 인식의 지속적인 측정이 인간 건강에 대한 가치 있는 새로운 통찰력을 제공했다는 데는 의심의 여지가 없습니다. IBM Watson IoT 솔루션의 프로그램 책임자인 Ishan Sehgal은 이제 이 능력을 작업장 안전 프로그램에 적용할 수 있다고 말했습니다. 그 과정에서 근로자의 과로로 인한 사고를 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다.

유용한 장치에는 정교한 센서가 장착된 팔찌, 헬멧, 안전모 및 "스마트" 의류가 있습니다. IBM에 따르면 "생체 측정 및 환경 데이터를 캡처하여 작업자가 넘어졌을 때 식별할 수 있습니다. 작업자가 너무 가까이 다가가면 기계를 끄십시오. 온도나 공기질의 변화를 모니터링하고 교대 근무 시작 시 근로자의 활력 징후가 질병을 나타내는 경우 플래그를 지정하여 사고 위험을 높입니다."

IBM은 이 기술을 기존의 안전 프로그램을 대체하는 것으로 보지 않습니다. 오히려 "추측과 예측할 수 없는 것을 방정식에서 제거하여" 이러한 정책의 구현을 개선하는 수단입니다.

Sehgal은 이 장치가 창고, 야외 작업, 광산 및 건설 현장을 비롯한 다양한 상업 및 산업 환경에 적용될 수 있다고 말합니다.

그럼에도 불구하고 그는 이 기술이 아직 비교적 새롭다는 점을 인정합니다. 대부분의 채택자들은 사용 사례와 파일럿을 실험하여 기기를 배포하기에 가장 실용적인 위치를 결정하고 있습니다.

산업용 장비의 가격은 가스 감지기, 경고등, 동작 감지기 및 조끼와 같은 안전 장치에 대한 산업 의존도에 부분적으로 기인한다고 Sehgal은 말합니다. 최신 센서 기술 중 일부는 취미로 라즈베리 파이와 같은 저렴한 컴퓨터나 Nordic Thingy로 알려진 프로토타이핑 및 개발 플랫폼을 사용하면서 생겨났습니다. 이제 IBM Watson의 최신 인공 지능 기능과 결합되고 있습니다.

GuardHat은 하드웨어와 소프트웨어를 통합 모니터링 시스템으로 결합하기 위해 IBM과 긴밀히 협력해 온 스마트 헬멧 제조업체입니다. 광업에서 기원한 이 제품은 생체 신호와 주변 가스와 같은 환경 측정을 추적할 수 있습니다. 직원 통찰력 및 기타 데이터는 분석을 위해 클라우드에 업로드할 수 있다고 Sehgal은 말합니다.

Sehgal은 대부분의 사용자가 일상적인 프로세스의 변경을 최소화하려고 노력했지만 새 장치 사용에 대한 약간의 교육이 필요하다고 말합니다. 어떤 경우에는 작업자가 안전모를 무작위로 뽑은 다음 교대 근무가 끝나면 쓰레기통에 버리는 관행을 끝내는 등의 변경이 필요합니다.

장치는 순간적인 모니터링을 넘어 관리자가 작업자 성과, 현장 조건, 생산성 및 건강 추세에 대한 더 넓은 그림을 얻는 데 도움이 되는 데이터를 생성합니다. 바로 여기에서 Watson과 같은 도구의 분석 기능이 등장합니다.

그러나 센서가 장착된 웨어러블의 사용이 증가하면서 개인 정보 보호 문제가 발생합니다. 직원들이 모니터링이 지나치게 방해가 된다고 느끼게 될까요?

Sehgal은 걱정을 털어 놓습니다. 그는 "작업자의 안전이 최우선 순위이기 때문에 이 기술을 채택한 사람들이 우리를 찾아오고 있습니다."라고 말합니다.

데이터 개인 정보 보호에 대한 우려와 관련하여 IBM은 데이터를 유지하거나 제어하지 않으며 유럽 연합의 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 엄격한 새로운 데이터 보호 조치를 준수하기 위해 노력한다고 말합니다. 또한 Sehgal은 이 도구가 사용자에게 하루 일과가 끝나면 데이터를 제거하고, 휴식 시간에는 모니터링 기능을 차단하고, 업무 외 상황에서 익명성을 보장하는 옵션을 제공한다고 말합니다.

또한 Sehgal은 이 기술로 생성된 데이터가 더 엄격한 공학적 노동 표준으로 이어져 근로자의 반발을 유발할 수 있다고 생각하지 않습니다. "우리가 어떤 식으로든 개발한 것이 아닙니다."라고 그는 말합니다. "종이와 클립보드를 사용하여 안전 계획을 시행하는 방식을 대체하는 것이 더 중요합니다."

그러나 차세대 웨어러블을 배포하려는 회사는 직원에게 사용 및 제한 사항에 대해 교육해야 합니다. Sehgal은 생산성 향상을 최종 목표로 업무 중 부상 및 중요 장비의 계획되지 않은 가동 중지와 같은 "고통점"을 제거하는 데 가치가 있다고 말합니다.

IBM은 장치 가격이 계속 하락하고 엄청난 양의 데이터를 처리하는 시스템의 능력이 증가함에 따라 이 기술의 매력이 앞으로 몇 년 동안 비즈니스에서 더 큰 관심을 끌 것으로 기대합니다. Sehgal은 "더 넓은 범위의 사용 사례에서 사물 인터넷의 데이터 연결, 수집 및 분석을 보다 쉽게 ​​사용할 수 있도록 하는 것"으로 정의하는 A.I.의 끊임없는 발전에 관한 것입니다.