(57)【要約】  一実施例では、システムは、作業員によって装着されるように構成された１つ以上の個人保護具（ＰＰＥ）デバイスを含み、個人保護具（ＰＰＥ）デバイスはそれぞれ、１つ以上の作業環境内で動作する作業員の行動を示す行動データを生成する１つ以上のセンサを含む。システムはコンピューティングデバイスも含み、コンピューティングデバイスは、少なくとも行動データに基づいて、１つ以上のエンティティの複数のクラスタを特定し、エンティティの各エンティティが作業員のうちの１人以上に関連付けられ、安全イベントに関する標的エンティティによるパフォーマンスと、安全イベントに関する標的エンティティを含むクラスタによるパフォーマンス間の差の指標を出力するように構成されている。
2021523466.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
作業員によって装着されるようにそれぞれ構成された１つ以上の個人保護具（ＰＰＥ）デバイスであって、１つ以上の作業環境内で動作する作業員の行動を示す行動データを生成する１つ以上のセンサを含む個人保護具（ＰＰＥ）デバイスと、
コンピューティングデバイスであって、
少なくとも前記行動データに基づいて、１つ以上のエンティティの複数のクラスタを特定し、ここで前記エンティティの各エンティティは、前記作業員のうちの１人以上に関連付けられており、
安全イベントに関する標的エンティティによるパフォーマンスと、安全イベントに関する前記標的エンティティを含むクラスタによるパフォーマンスとの間の差の指標を出力するように構成された、コンピューティングデバイスと、
を備えるシステム。
【請求項２】
前記行動データは、前記作業員に関する個人保護具（ＰＰＥ）使用データと生理学的データとのうちの１つ以上を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記コンピューティングデバイスは、更に、
前記エンティティの各エンティティデータを受信し、ここで前記エンティティデータは、前記作業員の特性と前記エンティティに対応する作業環境の特性とのうちの少なくとも１つを示すものであり、
少なくとも前記エンティティデータに基づいて、１つ以上のエンティティの前記複数のクラスタを特定するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記エンティティデータは、前記作業員に関する人口学的データと前記作業環境の安全イベント統計値とのうちの１つ以上を含む、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記コンピューティングデバイスは、更に、
前記行動データ及びエンティティデータから、前記エンティティのそれぞれのｄ次元ベクトルを生成し、ここで前記ｄ次元ベクトルのそれぞれが、前記ｄ次元の各次元について、前記対応するエンティティの当該次元の値を示す、対応値を有しており、
クラスタリングアルゴリズムを使用して前記ｄ次元ベクトルを処理して、１つ以上のエンティティの前記複数のクラスタを特定するように構成されている、請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
前記行動データは、作業員によって行動に費やされた時間、行動毎に作業員によって費やされた継続時間、作業員によるデューティサイクル、及び行動パターンのうちの１つ以上を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記エンティティの各エンティティは、前記１人以上の作業員のうちの一作業員である、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記エンティティの各エンティティは、前記エンティティに関連付けられた前記１人以上の作業員が作業している前記１つ以上の作業環境のうちの一作業環境である、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記行動データは、前記作業員に関する１つ以上の安全メトリックスの指標であり、
前記コンピューティングデバイスは、前記複数のクラスタ及び前記１つ以上のエンティティに基づいて、前記標的エンティティに関する安全メトリック、及び前記標的エンティティを含む前記クラスタに関する安全メトリックを計算するように構成されており、
前記差の指標を出力するために、前記コンピューティングデバイスは、前記標的エンティティに関する安全メトリックと、前記標的エンティティを含む前記クラスタに関する安全メトリックとの間の差の指標を出力するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記行動データは、前記作業員に関する１つ以上のパフォーマンスメトリックスの指標であり、
前記コンピューティングデバイスは、前記複数のクラスタ及び前記１つ以上のエンティティに基づいて、前記標的エンティティのパフォーマンスメトリック、及び前記標的エンティティを含む前記クラスタのパフォーマンスメトリックを計算するように構成されており、
前記差の指標を出力するために、前記コンピューティングデバイスは、前記標的エンティティの前記パフォーマンスメトリックと、前記標的エンティティを含む前記クラスタの前記パフォーマンスメトリックとの間の差の指標を出力するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記行動データは、前記作業員に関する１つ以上のパフォーマンスメトリックスの指標であり、
前記コンピューティングデバイスは、更に、前記標的エンティティのパフォーマンスメトリックが前記パフォーマンスメトリックの閾値を満たすか否かを判定するように構成されており、
前記コンピューティングデバイスは、更に、前記パフォーマンスメトリックが前記パフォーマンスメトリックの前記閾値を満たしていないとの判定に応じて、
作業員に関する履歴行動データを使用して訓練された行動モデルに少なくとも基づいて、前記標的エンティティの前記パフォーマンスメトリックを改善する見込みのある１つ以上の行動を決定し、
前記１つ以上の行動の指標を出力するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記安全イベントは、作業員によって実行される１つのタイプの行動に対応し、
安全イベントに関する前記標的エンティティによる前記パフォーマンスは、前記標的エンティティに関連付けられた１人以上の作業員が前記タイプの行動を実行する頻度に対応し、
安全イベントに関する前記標的エンティティを含む前記クラスタによるパフォーマンスは、前記標的エンティティを含む前記クラスタの前記１つ以上のエンティティに関連付けられた前記１人以上の作業員が前記タイプの行動を実行する頻度に対応する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記個人保護具（ＰＰＥ）デバイスのうちの少なくとも１つは、前記コンピューティングデバイスを含む通信ハブである、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
コンピューティングデバイスであって、
少なくとも１つのプロセッサと、メモリとを備え、
前記メモリは、実行されるときに前記少なくとも１つのプロセッサに、
安全イベントに関する１つ以上のエンティティによるパフォーマンスを示すエンティティデータを受信させる命令と、
前記エンティティデータから、前記エンティティのそれぞれのｄ次元ベクトルを生成させる命令であって、前記ｄ次元ベクトルのそれぞれが、前記ｄ次元の各次元について、前記対応するエンティティの当該次元の値を示す、対応値を有する、命令と、
前記１つ以上のエンティティの複数のクラスタを特定するクラスタリングアルゴリズムを使用して前記ｄ次元ベクトルを処理させる命令であって、前記エンティティの各エンティティが、１人以上の作業員に関連付けられている、命令と、
安全イベントに関する標的エンティティによるパフォーマンスと、安全イベントに関する前記標的エンティティを含むクラスタによるパフォーマンスとの間の差の指標を出力させる命令と、を含む、
コンピューティングデバイス。
【請求項１５】
前記エンティティの各エンティティは、前記エンティティに関連付けられた前記１人以上の作業員が作業している、前記１つ以上の作業環境のうちの一作業環境であり、
前記エンティティデータは、前記作業環境の特性と前記作業環境の安全イベント統計値との指標である、請求項１４に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１６】
前記エンティティの各エンティティは、前記１人以上の作業員のうちの一作業員であり、
前記エンティティデータは、前記作業員の特性と前記作業員の安全イベント統計値との指標である、請求項１４に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１７】
安全イベントに関する前記標的エンティティを含む前記クラスタによる前記パフォーマンスは、前記標的エンティティを含む前記クラスタの前記１つ以上のエンティティの平均パフォーマンスに基づく、請求項１４に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１８】
コンピューティングデバイスであって、
少なくとも１つのプロセッサと、メモリとを備え、前記メモリは、実行されるときに前記少なくとも１つのプロセッサに、
作業員によって装着されるようにそれぞれ構成された１つ以上の個人保護具（ＰＰＥ）デバイスに含まれる１つ以上のセンサによって生成された行動データであって、１つ以上の作業環境内で作業する作業員の行動を示す行動データに少なくとも基づいて、１つ以上のエンティティの複数のクラスタであって、前記エンティティの各エンティティが１人以上の作業員に関連付けられているクラスタを特定させる命令と、
安全イベントに関する標的エンティティによるパフォーマンスと、安全イベントに関する前記標的エンティティを含むクラスタによるパフォーマンスとの間の差の指標を出力させる命令と、
を含む、コンピュータデバイス。
【請求項１９】
前記行動データは、前記作業員に関する個人保護具（ＰＰＥ）使用データと生理学的データとのうちの１つ以上を含む、請求項１８に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２０】
前記命令の実行は、更に、前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記作業員の特性と前記エンティティに対応する作業環境の特性とのうちの少なくとも１つを示す、前記エンティティのそれぞれのエンティティデータを受信させ、
少なくとも前記エンティティデータに基づいて、１つ以上のエンティティの前記複数のクラスタを特定させる、
請求項１８に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２１】
前記エンティティデータは、前記作業員に関する人口学的データと前記作業環境の安全イベント統計値とのうちの１つ以上を含む、請求項２０に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２２】
前記命令の実行は、更に、前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記行動データ及びエンティティデータから、前記エンティティのそれぞれのｄ次元ベクトルを生成させ、ここで前記ｄ次元ベクトルのそれぞれが、前記ｄ次元の各次元について、前記対応するエンティティの当該次元の値を示す、対応値を有しており、
クラスタ化アルゴリズムを使用して前記ｄ次元ベクトルを処理させて、１つ以上のエンティティの前記複数のクラスタを特定させる、請求項２１に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２３】
前記行動データは、作業員によって行動に費やされた時間、行動毎に作業員によって費やされた継続時間、作業員によるデューティサイクル、及び行動パターンのうちの１つ以上を含む、請求項１８に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２４】
前記エンティティの各エンティティは、前記１人以上の作業員のうちの一作業員である、請求項１８に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２５】
前記エンティティの各エンティティは、前記エンティティに関連付けられた前記１人以上の作業員が作業している前記１つ以上の作業環境のうちの一作業環境である、請求項１８に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２６】
前記行動データは、前記作業員に関する１つ以上の安全メトリックスの指標であり、
前記命令の実行は、更に、前記少なくとも１つのプロセッサに、前記複数のクラスタ及び前記１つ以上のエンティティに基づいて、前記標的エンティティに関する安全メトリック、及び前記標的エンティティを含む前記クラスタに関する安全メトリックを計算させ、
前記命令の実行は、更に、前記少なくとも１つのプロセッサに前記差の指標を出力させ、それは、前記少なくとも１つのプロセッサに、少なくとも前記標的エンティティに関する前記安全メトリックと、前記標的エンティティを含む前記クラスタに関する前記安全メトリックとの間の差の指標を出力させることによる、請求項１８に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２７】
前記行動データは前記作業員に関する１つ以上のパフォーマンスメトリックスの指標であり、
前記命令の実行は、更に、前記少なくとも１つのプロセッサに、前記複数のクラスタ及び前記１つ以上のエンティティに基づいて、前記標的エンティティのパフォーマンスメトリック、及び前記標的エンティティを含む前記クラスタのパフォーマンスメトリックを計算させ、
前記命令の実行は、更に、前記少なくとも１つのプロセッサに前記差の指標を出力させ、それは、前記少なくとも１つのプロセッサに、前記標的エンティティの前記パフォーマンスメトリックと、前記標的エンティティを含む前記クラスタの前記パフォーマンスメトリックとの間の差の指標を少なくとも出力させることによる、請求項１８に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２８】
前記行動データは、前記作業員に関する１つ以上のパフォーマンスメトリックスの指標であり、
前記命令の実行は、更に、前記少なくとも１つのプロセッサに、前記標的エンティティのパフォーマンスメトリックが前記パフォーマンスメトリックの閾値を満たすか否かを判定させ、
前記命令の実行は、更に、前記パフォーマンスメトリックが前記パフォーマンスメトリックの前記閾値を満たさないとの判定に応じて、前記少なくとも１つのプロセッサに、
作業員に関する履歴行動データを使用して訓練された行動モデルに少なくとも基づいて、前記標的エンティティの前記パフォーマンスメトリックを改善する見込みのある１つ以上の行動を決定させ、
前記１つ以上の行動の指標を出力させる、
請求項１８に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２９】
前記安全イベントは、作業員によって実行される１つのタイプの行動に対応し、
安全イベントに関する前記標的エンティティによる前記パフォーマンスは、前記標的エンティティに関連付けられた１人以上の作業員が前記タイプの行動を実行する頻度に対応し、
安全イベントに関する前記標的エンティティを含む前記クラスタによるパフォーマンスは、前記標的エンティティを含む前記クラスタの前記１つ以上のエンティティに関連付けられた前記１人以上の作業員が前記タイプの行動を実行する頻度に対応する、
請求項１８に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３０】
前記個人保護具（ＰＰＥ）デバイスのうちの少なくとも１つは、前記コンピューティングデバイスを含む通信ハブである、請求項１８に記載のコンピューティングデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、作業員の安全性の向上に関連する作業員安全コンピューティングシステムに関する。
[背景技術]
多くの作業環境は危険性を含んでおり、これらの危険性は、所与の環境内で作業する人を、落下、汚染空気の呼吸、温度関連の傷害（例えば、熱射病や凍傷など）などの安全イベントにさらし得る。作業員は、自分を危害又は負傷から保護するのを支援するための個人保護具（personal protective equipment、ＰＰＥ）を利用することができる。作業環境を運営する企業は、作業環境内で作業している作業員の安全性に影響を及ぼす安全イベントに関連するメトリックスを追跡する。安全イベントの例としては、偶発的な死亡、負傷、ニアミス、計画された又は予想外の曝露、損失、及び事故コストが挙げられる。
【発明の概要】
【０００２】
概して、本開示は、エンティティのクラスタを特定し、経験した安全イベントに関連して、エンティティ及びエンティティのクラスタの相対的パフォーマンスを比較するための技術を記載する。比較されるエンティティは、例えば、異なる作業環境、作業員のグループ、又は個々の作業員を表し得る。
【０００３】
作業員は、個人保護具（ＰＰＥ）を利用することができる。この個人保護具は、作業環境における作業員の相応の生理学的条件、運動、又は他の生理学的特性を監視し、生理学的特性を示す生理学的データを作業員安全管理システムに提供する１つ以上の生理学的センサを含む。作業員安全管理システムは、１つ以上の異なる次元に沿った様々なエンティティの特性を記述するデータを受信することができ、これらの次元は、エンティティが経験する安全イベントに影響を及ぼし得、次元によって規定される次元空間内でエンティティをクラスタ化するために使用することができる。該次元に沿った様々な特性は、例えば、１人以上の作業員の生理学的データ、エンティティによって又はその内部で使用される安全製品の種類（ＰＰＥなど）、エンティティによる安全製品の利用、地理的位置、作業員の数及び／又は作業員の人口学的情報、作業員のスケジューリング、トレーニングデータ、実行されるジョブの量及び種類、並びにエンティティが経験する安全イベントの種類及び発生数を含んでもよい。特性は、カテゴリー及び／又は連続データを含んでもよい。作業員安全管理システムは、受信したデータを処理して、次元によって規定された空間内のエンティティのクラスタを特定する。そのような特定されたクラスタは、特性に関して互いに類似している１つ以上のエンティティに対応する。
【０００４】
作業員安全管理システムは、エンティティ及びエンティティのクラスタを互いに比較して、安全イベントに関するパフォーマンスの差を判定及び出力することができる。例えば、作業員安全管理システムは、作業員が経験した傷害に関して、ある標的エンティティが、この標的エンティティを含むクラスタ内のエンティティ同士の平均を良好に比較すると判定することができる。作業員安全管理システムは、この比較の指標をユーザ又は他の分析システムに出力することができる。ユーザ又は他の分析システムは、安全イベントの発生に関連するエンティティの特性を特定するために、この指標を使用することができる。
【０００５】
本開示に記載される技術は、１つ以上の技術的利点をもたらすことができる。例えば、これらの技術は、エンティティ特性の多次元に沿ってエンティティ間の差を考慮するエンティティ同士の比較を可能にすることによって、作業員の安全管理を向上させることができる。これにより、包括的な比較が利用される場合に、すなわち、標的エンティティとエンティティ集合内の他のすべてのエンティティとの間で生じ得る安全イベント評価の偽陽性及び偽陰性の両方を低減することができる。例えば、標的エンティティを含む第１のグループのエンティティは、作業員安全管理システムに第１のグループのエンティティを第１のクラスタにクラスタリングする類似の特性を有してもよく、第２のグループのエンティティは、作業員安全管理システムに第２のグループのエンティティを第２のクラスタにクラスタリングする類似の特性を有してもよい。第１のエンティティクラスタに関連して、安全イベントに関する標的エンティティのパフォーマンスを評価することによって、これらの技術は、類似のエンティティの比較を可能にし、より正確な評価を提供することができ、もって作業員の安全性の改善を促進することができる。
【０００６】
一実施例では、システムは、作業員によって装着されるように構成された１つ以上の個人保護具（ＰＰＥ）デバイスを含み、個人保護具（ＰＰＥ）デバイスはそれぞれ、１つ以上の作業環境内で作業する作業員の行動を示す行動データを生成する１つ以上のセンサを含む。システムはコンピューティングデバイスも含み、コンピューティングデバイスは、少なくとも行動データに基づいて、１つ以上のエンティティの複数のクラスタを特定し、エンティティの各エンティティが作業員のうちの１人以上に関連付けられ、安全イベントに関する標的エンティティによるパフォーマンスと、安全イベントに関する標的エンティティを含むクラスタによるパフォーマンス間の差の指標を出力するように構成されている。
【０００７】
別の実施例では、コンピューティングデバイスは、少なくとも１つのプロセッサと、メモリとを備え、メモリは、実行されるときに少なくとも１つのプロセッサに、安全イベントに関する１つ以上のエンティティによるパフォーマンスを示すエンティティデータを受信させる命令と、エンティティデータから、エンティティのそれぞれのｄ次元ベクトルを生成させる命令であって、ｄ次元ベクトルのそれぞれが、ｄ次元の各次元について、対応するエンティティの当該次元の値を示す、対応値を有する、命令と、１つ以上のエンティティの複数のクラスタを特定するクラスタリングアルゴリズムを使用してｄ次元ベクトルを処理させる命令であって、エンティティの各エンティティが、１人以上の作業員に関連付けられている、命令と、安全イベントに関する標的エンティティによるパフォーマンスと、安全イベントに関する標的エンティティを含むクラスタによるパフォーマンスとの間の差の指標を出力させる命令と、を含む。
【０００８】
別の実施例では、コンピューティングデバイスは、少なくとも１つのプロセッサと、メモリとを備え、メモリは、実行されるときに少なくとも１つのプロセッサに、作業員によって着用されるようにそれぞれ構成された１つ以上の個人保護機器（ＰＰＥ）デバイスに含まれる１つ以上のセンサによって生成された行動データであって、１つ以上の作業環境内で作業する作業員の行動を示す行動データに少なくとも基づいて、１つ以上のエンティティの複数のクラスタであって、エンティティの各エンティティが１人以上の作業員に関連付けられているクラスタを特定させる命令と、安全イベントに関する標的エンティティによるパフォーマンスと、安全イベントに関する標的エンティティを含むクラスタによるパフォーマンスとの間の差の指標を出力させる命令と、を含む。
【０００９】
本開示の１つ以上の実施例の詳細は、添付の図面及び以下の説明で述べる。本開示の他の特徴、目的、及び利点は、説明及び図面並びに特許請求の範囲から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示の各種技術による、作業員安全管理システムを含む例示的なシステムを示すブロック図である。
【００１１】
【図２】図１に示す安全管理システムの動作の観点を詳細に示すブロック図である。
【００１２】
【図３】本開示の技術による、作業員安全管理システムの例示的なユーザインタフェースを示す図である。
【００１３】
【図４】本開示の技術による、作業員安全管理システムの例示的なユーザインタフェースを示す図である。
【００１４】
【図５】本開示の技術による、作業員安全管理システムの例示的なユーザインタフェースを示す図である。
【００１５】
【図６】本開示に記載された技術による、作業員安全管理システムの動作の例示的なモードを示すフローチャートである。
【００１６】
【図７】本開示に記載された技術による、作業員安全管理システムの動作の例示的なモードを示すフローチャートである。
【００１７】
本発明の範囲から逸脱することなく、実施形態を用いてもよく、また、構造的変更を行ってもよいことを理解されたい。これらの図は、必ずしも一定の比率の縮尺ではない。図面で使用されている同様の番号は、同様の構成要素を示す。しかし、特定の図中のある構成要素を示す数字の使用は、同じ数字を付した別の図中の構成要素を限定することを意図するものではないことが理解されよう。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
図１は、本開示に記載された技術により、エンティティのクラスタを特定し、経験した安全イベントに関する、エンティティ及びエンティティのクラスタの相対的パフォーマンスを比較するための、作業員安全管理システム（ＳＭＳ）６を含む例示的なシステム２を示すブロック図である。比較されるエンティティは、例えば、作業環境、施設、職員のグループ、又は個々の作業員を表し得る。
【００１９】
概して、ＳＭＳ６は、データ収集、モニタリング、アクティビティのロギング、報告、予測分析、安全状態特定、及びアラート発生を提供することができる。例えば、ＳＭＳ６には、本明細書に記載される様々な例に係る、基礎をなす分析及び安全管理エンジンとアラートシステムとが含まれる。概して、ＳＭＳ６は、エンティティ間の不一致を特定する助けとなり、それによって、エンティティのクラスタ（例えば、労働者、作業環境、１つ以上の作業環境を含む施設など）を特定し、標的エンティティと他のエンティティとの間の安全パフォーマンスの差を判定することによって、作業員に対するリスクを軽減することができる。ＳＭＳ６は、標的エンティティに関する安全イベントの発生と、標的エンティティを含むエンティティのクラスタに関する安全イベントの発生との間の差を判定することができ、エンティティは、対応する多次元空間内のエンティティのカテゴリ及び／又は連続エンティティ特性の次元に応じてクラスタ化される。
【００２０】
例えば、ＳＭＳ６は、特定の作業環境において標的作業員と他の作業員との間の、安全イベントに関するパフォーマンス間の差を判定し、標的作業環境と他の作業環境との間の、安全イベントに関するパフォーマンス間の差を判定し、標的作業員グループと他の作業員グループとの間の、安全イベントに関するパフォーマンス間の差を判定し、及び／又は標的作業環境と他の作業環境との間の、安全イベントに関するパフォーマンス間の差を判定することができる。安全イベントの例としては、個人保護具（ＰＰＥ）の物品の使用に関連する作業員の行動、条件、又はイベント、危険な環境条件、偶発的死亡、病気又は負傷、ニアミス、計画された又は予想外の曝露、損失、及び事故コストを挙げることができる。例えば、聴覚、視覚、又は頭部保護具の場合では、安全条件は、このような保護具がスタンバイ構成にあることであってもよい。危険器具の場合、安全条件は、作業員の危険器具への近接度であってもよい。作業員の病気又は傷害は、他の例では、温度関連の病気若しくは傷害、心臓関連の病気若しくは傷害、呼吸関連の病気若しくは傷害、又は視覚若しくは聴覚関連の傷害若しくは病気を含むことができる。安全イベントの更なる例としては、落下、汚染空気の呼吸、放射線又は化学物質への曝露などが挙げられる。安全イベントは、いくつかの実施例では、例えば、「作業員の傷害」、「すべての安全イベント」、「曝露」などによって分類されてもよい。
【００２１】
いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、運動センサ、生理学的センサ、機器センサなどのセンサからのセンサデータを受信することができる。作業員、作業環境、又はその両方に関連付けられた安全イベント及びセンサデータを分析することによって、ＳＭＳ６は、このような実施例では、安全イベント及びパフォーマンスと相関し得るデータストリームに含まれる多くの異なるデータストリーム及び異なる種類のデータを考慮するように、本明細書に記載されるクラスタ化及び分析技術を作業員に適用することができる。
【００２２】
以下で更に説明するように、ＳＭＳ６は、建設サイト、倉庫、製造サイト、又は任意の物理的環境であり得る１つ以上の作業環境８における作業員１０に対するリスクを管理するための統合エンドツーエンドシステムを提供することができる。施設は、１つ以上の作業環境を含んでもよい。作業環境は、任意の密閉施設の外側に位置してもよく、そのような施設に関連しなくてもよい。本開示の技術は、システム２の様々な部分で実現することができる。
【００２３】
図１の実施例に示すように、システム２は、複数の作業環境８Ａ、８Ｂ（まとめて環境８）内のコンピューティングデバイスが１つ以上のコンピュータネットワーク４を介してＳＭＳ６と電子的に通信するコンピューティング環境を含む。各作業環境８は、作業員１０などの１人以上の個人が作業環境内においてタスク又は行動に従事する際の物理的環境を示す。
【００２４】
この実施例では、作業環境８Ａは、全般的に作業員１０を有するものとして図示されているが、作業環境８Ｂは、より詳細な例を提供するために拡張された形態で図示されている。図１の実施例に示すように、作業環境８Ｂは、作業環境と作業環境８Ｂ内の作業員１０とを監視するように構成された様々なセンサを含む。例えば、作業環境８Ｂは、生理学的センサ２２、運動センサ２３、環境感知ステーション２１などを含んでもよい。
【００２５】
運動センサ２３Ａ〜２３Ｎ（まとめて運動センサ２３）は、対応する作業員１０Ａ〜１０Ｎの動きを検出するように構成されている。運動センサ２３は、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、又は他の種類の運動センサを含んでもよい。いくつかの実施例では、運動センサ２３は、１つ以上の次元で加速度を示すデータを生成及び出力する。同様に、運動センサ２３は、１つ以上の次元における作業員１０の配向（例えば、方向）の変化を示すデータを生成及び出力してもよい。運動センサ２３は、作業員１０の各作業員の歩数、登った階段数、又は昇降量を示すデータを出力してもよい。
【００２６】
いくつかの実施例では、１つ以上の生理学的センサ２２Ａ〜２２Ｄ（まとめて生理学的センサ２２）は、１人以上の作業員１０の１つ以上の生理学的特性を検出するように構成されている。生理学的センサ２２の例としては、心拍センサ（例えば、作業員１０Ａのパルスを検出する、又は心拍数を判定するように構成されている）、呼吸センサ（例えば、呼吸速度を検出するように構成されている）、温度センサ（例えば、作業員１０Ａの体温を検出するように構成されている）、発汗センサ（例えば、作業員１０Ａがどの程度発汗しているかを検出するように構成されている）、皮膚又は皮下の検体センサが含まれる。生理学的センサ２２は、１人以上の作業員１０から検出された１つ以上の生理学的特性を示す生理学的データを生成及び出力する。例えば、生理学的センサ２２Ａが心拍センサを含む場合、心拍センサは、作業員１０Ａの心拍数を示すデータを出力することができる。別の実施例として、生理学的センサ２２Ａが温度センサを含む場合、温度センサは、作業員１０Ａの温度（例えば、中心体温又は皮膚温度）を示すデータを出力することができる。いくつかの実施例では、生理学的センサ２２は、個人保護具の一部として含むことができる。例えば、図１に示すように、ＰＰＥ１３Ａ〜１３Ｎはそれぞれ、１つ以上の生理学的センサ２２Ａ〜２２Ｎを含む。いくつかの実施例では、生理学的センサ２２のうちの１つ以上は、個人保護具の任意の物品とは別個であってもよい。例えば、図１に示すように、生理学的センサ２２Ｄは、個人保護具の任意の物品と物理的に異なる。生理学的センサ２２Ｄは、作業員１０Ａによって着用されてもよく（例えば、スマートウォッチ又は行動追跡器と呼ばれる）、又は作業員１０Ａから物理的に分離したリモートセンサ（例えば、１人以上の作業員１０の体温を監視する赤外線カメラ）であってもよい。
【００２７】
図１の実施例に示すように、環境８Ｂなどの環境は、作業環境内における正確な位置データを提供するビーコン１７Ａ〜１７Ｂなどの１つ以上の無線対応ビーコンを含んでもよい。例えば、ビーコン１７Ａ〜１７Ｂは、それぞれのビーコン内のコントローラが各ビーコンの位置を正確に判定することができるようにＧＰＳ対応としてもよい。ビーコン１７のうちの１つ以上との無線通信に基づき、作業員１０により装着されたＰＰＥ１３、センサ２２、２３、２６、又は通信ハブ１４は、作業環境８Ｂ内の作業員の位置を判定するように構成されている。このようにして、ＳＭＳによって実施される分析、報告、及び分析を補助するために、ＳＭＳ６に報告されるイベントデータに位置情報をスタンプしてもよい。
【００２８】
加えて、作業環境８Ｂはまた、センシングステーション２１Ａ、２１Ｂなどの１つ以上の無線対応センシングステーションを含んでもよい。各センシングステーション２１には、１つ以上のセンサと、感知された環境条件を示すデータを出力するように構成されたコントローラとが含まれる。更に、センシングステーション２１は、作業環境８Ｂのそれぞれの地理的領域内に配置することができ、あるいは、そうでなければ、ビーコン１７と対話して各位置を求めてもよく、センシングステーション２１は、環境データをＳＭＳ６に報告する際にかかる位置データを含んでいる。このように、ＳＭＳ６は、感知された環境条件を特定の領域と相関するように構成してもよく、したがって、ＰＰＥ１３、センシングステーション２１、生理学的センサ２２、又は運動センサ２３から受信したイベントデータを処理するときに、捕捉された環境データを使用することができる。例えば、ＳＭＳ６は、アラートの発生又はＰＰＥ１３のための他の命令を補助するために、及び特定の環境条件（例えば、熱、湿度、視認性）と、異常な作業員の行動又は安全イベントの増加との間のあらゆる相関の決定などの予測分析を実施するために、環境データを使用することができる。したがって、ＳＭＳ６は、差し迫った安全に関わるイベントの予測及び回避を補助するために現在の環境条件を利用することができる。センシングステーション２１によって検出され得る例示的な環境条件としては、温度、湿度、各種ガスの存在、圧力、視認性、風、環境光、環境ノイズ、放射線、大気質等が挙げられるが、これらに限定されない。換言すれば、センシングステーション２１は、温度センサ、水分及び／又は湿度センサ、ガスセンサ、圧力センサ、光センサ、オーディオセンサ、放射線センサなどを含んでもよい。いくつかの実施例では、センシングステーション２１は、作業員１０がそれぞれの作業環境８で動作している間に作業員１０の移動を監視するように構成されたカメラを含んでもよい。
【００２９】
図１の実施例では、複数の作業員１０Ａ〜１０ＮがそれぞれのＰＰＥ１３Ａ〜１３Ｎを使用するものとして示されている。しかしながら、いくつかの実施例では、本開示の技術は、ＰＰＥを利用しない作業員に適用される。図１の実施例のＰＰＥ１３はＰＰＥとして示されているが、本明細書に記載される技術は、聴覚保護、視覚保護、及び頭部保護用ＰＰＥなどの他の種類のＰＰＥ、並びに保護服、外傷保護、呼吸補助／保護用のその他ＰＰＥなどの他の種類のＰＰＥにも適用される。いくつかの実施例では、ＰＰＥ１３は、ハブ１４、ウォッチ（例えば、スマートウォッチ）、フィットネストラッカー、アイウェア、ヘッドホン、携帯電話、心拍モニタ、パルスオキシメータ、又は１つ以上の生理学的センサ２２を含み得る他のウェアラブルデバイスなどのコンピュータ化されたデバイスを含む。
【００３０】
いくつかの実施例では、各ＰＰＥ１３は、ユーザ（例えば作業員）がＰＰＥを使用（例えば、装着）しながら行動に従事している際にデータをリアルタイムで捕捉するように構成された、埋込式センサ又は監視デバイスを含んでもよい。ＰＰＥ１３は、そのような構成要素の動作を感知又は制御するためのいくつかの機器センサ２６を含んでもよい。ヘッドトップは、例として、ヘッドトップバイザー位置センサ、ヘッドトップ温度センサ、ヘッドトップモーションセンサ、ヘッドトップ衝撃検知センサ、ヘッドトップ位置センサ、ヘッドトップバッテリーレベルセンサ、ヘッドトップ頭部検知センサ、周囲騒音センサ等を含んでもよい。送風機は、例として、送風機状態センサ、送風機圧力センサ、送風機駆動時間センサ、送風機温度センサ、送風機バッテリーセンサ、送風機モーションセンサ、送風機衝撃検知センサ、送風機位置センサ等を含んでもよい。フィルタは、例として、フィルタ存在センサ、フィルタタイプセンサ等を含んでもよい。上述の機器センサのそれぞれは、使用データを生成することができ、使用データは、例えば、機器のそれぞれの物品の動作状態（例えば、多数の例の中で特に、オン、オフ、開、閉、動作、誤動作、残りの予測稼働時間、使用中の総稼働時間）を示すことができる。いくつかの実施例では、作業員１０によって着用されるＰＰＥの１つ以上の物品は、１つ以上の生理学的センサ２２運動センサ２３又はその両方を含む。いくつかの実施例では、作業員１０によって着用されるＰＰＥの１つ以上の物品は、１つ以上のセンシングステーション２１を含む。
【００３１】
加えて、各ＰＰＥ１３は、ＰＰＥ１３の動作を示すデータを出力するための、及び／又は各作業員１０に対して通信を生成し出力するための１つ以上の出力デバイスを含んでもよい。例えば、ＰＰＥ１３は、可聴フィードバック（例えば、１つ以上のスピーカ）、視覚フィードバック（例えば、１つ以上のディスプレイ、発光ダイオード（ＬＥＤ）等）、又は触覚フィードバック（例えば、振動する、又は他の触覚フィードバックを提供するデバイス）を生成するための１つ以上のデバイスを含んでもよい。
【００３２】
ＳＭＳ６は、１つ以上のエンティティに関連付けられたエンティティデータ２８を含んでもよい。エンティティは、例えば、作業環境８のうちの特定の作業環境、作業員１０のうちの特定の作業員、又は作業員のグループを表すことができる。図１の実施例では、エンティティデータ２８は、作業環境の特性を示す作業環境データ２９Ａ、及び作業員１０の特性を示す作業員データ２９Ｂを含む。いくつかの実施例では、作業環境データ２９Ａ及び作業員データ２９Ｂは、１つ以上のセンサ２１、２２、２３、及び２６からの行動データを含む。例えば、ＳＭＳ６は、各種センサから行動データを受信し、作業環境データ２９Ａ、作業員データ２９Ｂ、又はその両方に行動データを記憶してもよい。ＳＭＳ６は、エンティティデータ２８をローカルに記憶してもよい。いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、（例えば、外部コンピューティングシステム又はデータストアによって）別個に記憶されたエンティティデータ２８にアクセスすることができる。
【００３３】
作業員データ２９Ｂは、作業員１０に関連付けられた行動データを含んでもよい。いくつかの実施例では、行動データは、運動センサ２３、生理学的センサ２２、機器センサ２６、又はそれらの組み合わせによって生成されたセンサデータを含む。例えば、ＳＭＳ６は、作業員１０Ａが歩いた歩数、作業員１０Ａが登った階段数、作業員１０Ａが経験した落下、作業員１０Ａが実行した昇降の量（数）などを示す運動データを運動センサ２３Ａから受信してもよい。同様に、ＳＭＳ６は、作業員１０Ａの体温（例えば、体内温度、皮膚温度、又はその両方）、作業員１０Ａの心拍数、作業員１０Ａの呼吸速度などを示す生理学的データを生理学的センサ２２から受信してもよい。別の実施例として、ＳＭＳ６は、機器（例えば、ＰＰＥ）の物品を使用する頻度及び／又は使用した期間を示す機器使用データ、例えば、バイザーが開かれた回数、作業員１０Ａが消費した酸素量、電池の消費量を受信してもよい。いくつかの実施例では、行動データは、作業員１０によって行動に費やされた時間、作業員１０によって行動毎に費やされた継続時間、作業員１０によるデューティサイクル、及び行動パターンを含む。ＳＭＳ６は、以下で更に詳細に説明するように、ＳＭＳ６に直接データを通信する、又は１つ以上の通信デバイス（例えば、ハブ１４）を介して間接的にデータを通信する通信能力を含み得る運動センサ２３、生理学的センサ２２、及び／又は機器センサ２６によって生成された行動データを受信することができる。
【００３４】
いくつかの実施例では、作業員データ２９Ｂは、人口学的データ、作業員の種類データ（例えば、溶接工や塗装工などの作業員の種類を示す）、作業経験データ（例えば、それぞれの作業員１０の経験年数を示す）、又は訓練データ（例えば、それぞれの作業員１０が取得した訓練又はスキルを示す）、パフォーマンスレビュー、負傷記録、安全違反記録などを示す。
【００３５】
いくつかの実施例では、作業環境データ２９Ａは、対応する作業環境８の特性を示すデータを含む。例えば、作業環境データ２９Ａは、サイズ（例えば、建物サイズ、ロットサイズなど）、場所（例えば、住所、ＧＰＳ座標）、作業環境の種類（例えば、倉庫、オフィススペース、建設現場など）、又は各作業環境で実行される作業の種類を示すことができる。いくつかの実施例では、作業環境データ２９Ａは、安全イベント統計を含む。安全イベント統計値は、例えば、経験した落下の数、曝露事象（例えば、過度の音、放射線など）の回数、事象の総数などの、各作業環境における安全イベント又は事故の量の指標を含むことができる。いくつかの実施例では、例えば、作業環境データ２９Ａは、作業環境８の各作業環境における作業員の量、それぞれの作業環境における平均契約長、契約の数量、各作業環境で実行される作業の種類、保険データ（例えば、保険金請求額、保険金請求コスト）、各作業環境で提供される訓練を示すデータを含む。いくつかの実施例では、作業環境データ２９Ａは、ＰＰＥの種類、ＰＰＥ提供者又は製造業者、ＰＰＥ寿命など、作業環境を有する機器を示すデータを含む。
【００３６】
概して、作業環境８はそれぞれ、コンピューティング機器（例えば、ローカルエリアネットワーク）を含み、それにより、運動センサ２３、生理学的センサ２２、センシングステーション２１、ビーコン１７、及び／又はＰＰＥ１３（例えば、機器センサ２６を含む）は、ＳＭＳ６と通信することができる。例えば、作業環境８は、８０２．１１無線ネットワーク、８０２．１５  ＺｉｇＢｅｅネットワークなどの無線技術で構成されてもよい。図１の実施例では、作業環境８Ｂは、ネットワーク４を介してＳＭＳ６と通信するためのパケットベースのトランスポート媒体を提供するローカルネットワーク７を含む。作業環境８Ｂは、無線通信のためのサポートを提供するための無線アクセスポイント１９を含んでもよい。加えて、作業環境８Ｂには、作業環境全体にわたって無線通信のサポートを提供するために、環境全体にわたって地理的に分散することができる複数の無線アクセスポイント１９を含むことができる。
【００３７】
いくつかの実施例では、各作業員１０は、ＳＭＳ６と、運動センサ２３、生理学的センサ２２、センサシングステーション２１、ビーコン１７、及び／又はＰＰＥ１３との間の無線通信を可能にし、かつ容易にするウェアラブル通信ハブ１４Ａ〜１４Ｎのうちの対応する１つを装備してもよい。例えば、運動センサ２３、生理学的センサ２２、センシングステーション２１、ビーコン１７、及び／又はＰＰＥ１３は、無線通信（例えば、ブルートゥース又は他の近距離プロトコル）を介してそれぞれの通信ハブ１４と通信することができ、通信ハブは、無線アクセスポイント１９によって処理された無線通信を介してＳＭＳ６と通信することができる。ウェアラブルデバイスとして図示されているが、ハブ１４は、環境８Ｂ内に配置されたスタンドアローンデバイスとして実現してもよい。
【００３８】
概して、各ハブ１４は、ＳＭＳ６によりプログラム可能であり、したがってクラウドへの接続を必要とすることなくローカルアラート規則をインストールし、実行することができる。したがって、各ハブ１４は、運動センサ２３、生理学的センサ２２、センシングステーション２１、ビーコン１７、及び／又はＰＰＥ１３からの行動データを中継し、ＳＭＳ６との通信が失われた場合、イベントのストリームに基づき、ローカライズされたアラートのためのローカルコンピューティング環境を提供する。
【００３９】
例示的な実施形態では、作業環境８Ｂなどの環境はまた、環境全体にわたって分散された１つ以上の安全ステーション１５を含んでもよい。安全ステーション１５により、作業員１０のうちの１人が、ＰＰＥ１３及び／又は他の安全具を点検し、安全具が作業環境８のうちの特定の環境にとって適切であると確認し、及び／又はデータを交換することができる。安全ステーション１５により、作業員１０は、機器センサ２６、運動センサ２３、生理学的センサ２２、センシングステーション２１、及び／又はビーコン１７からデータを送受信することができる。例えば、安全ステーション１５は、ＰＰＥ１３又は運動センサ２３、生理学的センサ２２、センシングステーション２１及び／又はビーコン１７などの他の機器にアラート規則、ソフトウェアアップデート、又はファームウェアアップデートを送信してもよい。安全ステーション１５はまた、ＰＰＥ１３、ハブ１４、運動センサ２３、生理学的センサ２２、センシングステーション２１、ビーコン１７、及び／又は他の安全機器にキャッシュされたデータを受信してもよい。すなわち、運動センサ２３、生理学的センサ２２、センシングステーション２１、ビーコン１７、ＰＰＥ１３、及び／又はデータハブ１４などの機器は、典型的には、リアルタイム又はほぼリアルタイムでネットワーク４を介してデータを送信することができるが、そのような機器は、いくつかの例では、状況、又は条件によってはネットワーク４への接続性を有さない場合がある。そのような場合、運動センサ２３、生理学的センサ２２、センシングステーション２１、ビーコン１７、ＰＰＥ１３、及び／又はデータハブ１４は、ネットワーク４への接続性を再獲得すると、データをローカルに記憶し、データを安全ステーション１５に送信してもよい。次いで、安全ステーション１５は次いで、運動センサ２３、生理学的センサ２２、センシングステーション２１、ビーコン１７、ＰＰＥ１３、及び／又はデータハブ１４からデータを取得してもよい。
【００４０】
更に、各作業環境８は、エンドユーザコンピューティングデバイス１６がネットワーク４を介してＳＭＳ６と対話するための動作環境を提供するコンピューティング機能を備えていてもよい。例えば、各作業環境８は、典型的には、環境内における安全遵守の監督を担う１人以上の安全管理者を含む。概して、各ユーザ２０はコンピューティングデバイス１６と対話して、ＳＭＳ６にアクセスする。各作業環境８は、システムを含んでもよい。同様に、遠隔ユーザ２４はコンピューティングデバイス１８を使用して、ネットワーク４を介してＳＭＳ６と対話することができる。例示の目的で、エンドユーザコンピューティングデバイス１６は、ラップトップ、デスクトップコンピュータ、タブレット又はいわゆるスマートフォンなどのモバイルデバイスなどとすることができる。
【００４１】
ユーザ２０、２４は、ＳＭＳ６と対話し、作業員１０によって利用される安全機器の多くの態様、例えば、アクセス、使用記録の視聴、分析、及び報告などを制御し、能動的に管理することができる。例えば、ユーザ２０、２４は、ＳＭＳ６によって取得及び記憶された使用情報を精査してもよく、使用情報は、ある継続時間（例えば、日、週等）における開始時間と終了時間を特定するデータ、ＰＰＥ１３バイザーの持上げ、作業員１０からのＰＰＥ１３の取外し、ＰＰＥ１３の動作パラメータの変更、ＰＰＥ１３の構成要素のステータス変更（例えば、バッテリー残量低下イベント）、作業員１０の運動、ＰＰＥ１３又はハブ１４に対する衝撃の検知、ユーザから取得された検出データ、環境データなどの特定のイベント中に収集されたデータを含んでもよい。加えて、ユーザ２０、２４はＳＭＳ６と対話し、アセットトラッキングを実施し、個々の安全具、例えばＰＰＥ１３の保守イベントの予定を立て、任意の手順又は規定の遵守を確実にしてもよい。ＳＭＳ６によって、ユーザ２０、２４は、保守手順に関するデジタルチェックリストを作成し、完成させること、及びコンピューティングデバイス１６、１８からの手順のあらゆる結果をＳＭＳ６に同期させることができる。
【００４２】
更に、ＳＭＳ６は、運動センサ２３、生理学的センサ２２、センシングステーション２１、ビーコン１７、ＰＰＥ１３、及び／又はデータハブ１４などのデジタル操作可能デバイスから千回又は更には何百万回の同時イベントを処理するように構成されたイベント処理プラットフォームを統合することができる。ＳＭＳ６の基礎分析エンジンは、インバウンドストリームに過去データ及びモデルを適用し、作業員１０の状態又は行動パターンに基づいて特定される異常又は予測される安全に関わるイベントの発生などのアサーションを計算することができる。
【００４３】
更に、ＳＭＳ６は、任意の予測されるイベント、異常、動向などを作業員１０及び／又はユーザ２０、２４に通知するためにリアルタイムアラートと報告を行うことができる。ＳＭＳ６の分析エンジンは、いくつかの実施例では、分析を適用して、感知された作業員データ、環境条件、地理的領域、及び他の因子間の関係又は相関を特定し、安全に関わるイベントに対する影響を分析することができる。ＳＭＳ６は、作業員１０の集団にわたって取得したデータに基づいて、おそらくは特定の地理的領域内のどの特定の行動が著しく高い安全に関わるイベントの発生につながるか、又はつながることが予測されるかを判定することができる。
【００４４】
このようにして、ＳＭＳ６は、個人保護具を管理するための総合的なツールを、基礎分析エンジン及び通信システムと密に統合し、データ収集、監視、行動のロギング、報告、行動分析、及びアラート発生を行うことができる。更に、ＳＭＳ６は、システム２の様々な要素により、及びシステム２の様々な要素間で動作及び使用するための通信システムを提供することができる。ユーザ２０、２４は、作業員１０から取得したデータに対しＳＭＳ６が実施した任意の分析の結果を見るために、ＳＭＳにアクセスすることができる。いくつかの実施例では、ＳＭＳ６はウェブベースのインターフェースを、ウェブサーバ（例えば、ＨＴＴＰサーバ）を介して提示してもよいし、あるいは、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、スマートフォン及びタブレットなどのモバイルデバイスなどの、ユーザ２０、２４が使用するコンピューティングデバイス１６、１８のデバイスのためにクライアント側のアプリケーションを配備してもよい。
【００４５】
いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、取得した安全データ、コンプライアンスデータ、及び分析エンジンの任意の結果を、例えば、ダッシュボード、アラート通知、レポートなどによって見るために、ＳＭＳ６に直接問い合わせるためのデータベースクエリエンジンを提供することができる。すなわち、ユーザ２０、２４、又はコンピューティングデバイス１６、１８で実行するソフトウェアは、クエリをＳＭＳ６に提出し、１つ以上のレポート又はダッシュボードの形態での提示に対するクエリに対応するデータを受信することができる。かかるダッシュボードは、作業員集合全体の基準（「正常」）動作、作業員を危険に曝す恐れのある異常な行動に従事するあらゆる異常な作業員の特定、著しく異常な（例えば、高い）安全に関わるイベントが発生した又は発生することが予想される作業環境８内の任意の地理的領域の特定、他の環境と比較して安全に関わるイベントの異常発生を示す任意の作業環境８の特定などの、システム２に関する様々な見通しを提供してもよい。
【００４６】
以下に詳細に示されているように、ＳＭＳ６は、モニタリングが行われている個人のワークフローを簡素化し、エンティティ又は環境に対する安全遵守を確実にすることができる。すなわち、ＳＭＳ６は、能動的な安全管理を可能にしてもよく、組織が、作業環境８内の特定領域、特定の安全具又は個々の作業員１０に関する予防処置又は修正処置を取り、エンティティが、基礎分析エンジンによるデータ駆動型のワークフロー手順を規定し、この手順を実施することを更に可能にしてもよい。
【００４７】
一例として、ＳＭＳ６の基礎分析エンジンは、所定の作業環境８内の又は組織全体の複数の環境にわたる作業員集合に関する顧客定義のメトリックスを算出し、提示するように構成してもよい。例えば、ＳＭＳ６は、データを取得し、作業員集合全体に（例えば、作業環境８Ａ、８Ｂのいずれか又は両方の作業員１０全体に）わたる集約したパフォーマンスメトリックス及び予測行動分析を提供するように構成してもよい。更に、ユーザ２０、２４は、あらゆる安全に関わるインシデントの発生に関するベンチマークを設定してもよく、ＳＭＳ６は、個人又は所定の作業員集合に関するベンチマークに対する実際のパフォーマンスメトリックスを追跡することができる。
【００４８】
別の例として、ＳＭＳ６は更に、特定の条件の組み合わせが存在する場合、例えば、ＰＰＥ１３のうちの１つなどの安全具の検査又は整備を早めるために、アラートを発生してもよい。このように、ＳＭＳ６は、メトリックスがベンチマークを満たさない個々のＰＰＥ１３又は作業員１０を特定し、ユーザに、介入すること及び／又はメトリックスをベンチマークに対して向上させるための手順を実施することを促してもよく、それにより作業員１０のコンプライアンスを確実とし、安全を能動的に管理する。
【００４９】
本開示の技術によれば、ＳＭＳ６は、少なくとも部分的に、標的エンティティと標的エンティティを含むエンティティとの間の所与の安全パフォーマンスの差を判定して、全体としてエンティティの集合において標的エンティティとの類似性が高い他の作業員及び／又は作業環境に対して高いリスクを有する作業者又は施設の安全管理者及び／又は作業員に通知することによって、作業環境内で仕事をする作業員へのリスクを管理することができる。
【００５０】
ＳＭＳ６は、１人以上の作業員１０にそれぞれ関連付けられたエンティティのクラスタを特定する。ＳＭＳ６は、作業環境８のうちの１つ以上で仕事をする作業員１０の行動を示す行動データに少なくとも部分的に基づいて、１つ以上のエンティティの複数のクラスタを特定することができる。ＳＭＳ６は、１つ以上の規則に基づいて、複数のエンティティのクラスタを特定することができる。場合によっては、規則は予めプログラムしてもよい。別の実施例として、１つ以上の規則は、機械学習を使用して１つ以上のモデルによって作成されてもよく、又はそれ自体がクラスタを特定し、標的エンティティをクラスタにマッピングするための機械学習モデルを表してもよい。したがって、分析用の標的エンティティなどの別のエンティティを「含む」エンティティのクラスタに関する本明細書の説明は、そのエンティティが、エンティティのクラスタを特定するためにＳＭＳ６によって使用されたかどうかに関わらず、そのエンティティをエンティティのクラスタにマッピングする規則を指し得る。
【００５１】
例えば、１つ以上のモデルは、クラスタリングアルゴリズム（例えば、ｋ平均法、ｋ平均法＋＋、スペクトルクラスタリング、階層的クラスタリング、及びＤＢＳＣＡＮ）を利用して、互いに類似しているエンティティのクラスタを決定又は特定する。ＳＭＳ６は、作業員１０のグループ又はクラスタを、互いに類似している異なる作業員のグループにグループ化又はクラスタ化し、作業環境８のグループ又はクラスタを、互いに類似している異なる作業環境のグループにグループ化又はクラスタ化し、又はその両方をグループ化又はクラスタ化してもよい。１つ以上のモデルがクラスタリングアルゴリズムを使用する場合、ＳＭＳ６は、１つ以上のモデルを適用して、作業員１０又は作業環境８を特定の数のクラスタにクラスタ化することができる。そのような例では、クラスタの数は予め定義してもよく、又は実験的に決定してもよい。いくつかの実施例では、各クラスタは、異なる数のエンティティを含み得る。
【００５２】
いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、類似性アルゴリズム（例えば、ｋ−ＮＮ又はコサイン類似度）を利用して、標的エンティティと類似しているエンティティのクラスタを特定することができる。例えば、ＳＭＳ６は、１つ以上のモデルを適用して、特定の標的エンティティを仮定して、標的エンティティと最も類似したエンティティのクラスタを判定することができる。類似性アルゴリズムが使用される場合には、クラスタは、所定の数の類似エンティティ（例えば、標的エンティティと類似する上位１０のエンティティ）を含んでもよい。換言すれば、いくつかのシナリオでは、ＳＭＳ６は、標的作業員又は職場の指標を１つ以上のモデルに入力し、１つ以上のモデルに基づいて、標的作業員又は作業環境と最も類似すると判定された作業員又は作業環境の指標を出力することができる。
【００５３】
１つ以上のモデルは、入力として、標的エンティティに関連付けられたエンティティデータ２９、標的エンティティに関連付けられた（例えば、運動センサ２３、生理学的センサ２２、及び／又は機器センサ２６からの）行動データ、又はそれらの組み合わせを受信してもよく、入力に基づいてクラスタの指標を出力することができる。いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、標的作業員１０Ａに関連付けられた行動データ及び他の作業員１０に関連付けられた行動データに基づいて、作業員のクラスタ（例えば、作業員１０Ａ）を判定又は特定する。例えば、作業員１０Ａに関連付けられた行動データは、作業員１０Ａが毎日平均１００００歩を歩き、平均１００段の階段を登ることを示してもよい。ＳＭＳ６は、作業員１０Ａ及び他の作業員１０に関連付けられた行動データに１つ以上のモデルを適用して、作業員１０Ａの行動データと最も類似する行動データを用いて、作業員１０のサブセットを特定することができる。１つのシナリオでは、ＳＭＳ６は、標的作業環境８Ｂに関連付けられた行動データ及び他の作業環境８に関連付けられた行動データに基づいて、標的作業環境（例えば、作業環境８Ｂ）と類似の作業環境のクラスタを特定することができる。例えば、作業環境８Ｂに関連付けられた行動データは、作業環境８Ｂ内で作業する作業員が典型的には、１８Ｌの圧縮酸素を（例えば、ＳＣＢＡタンクから）消費することを示してもよい。このようなシナリオでは、ＳＭＳ６は、作業環境８Ｂに関連付けられた行動データに１つ以上のモデルを適用して、作業環境８Ｂと最も類似した作業環境８のサブセットを特定することができる。
【００５４】
いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、類似のエンティティを特定するために、標的エンティティに関連付けられたエンティティデータに１つ以上のモデルを適用することができる。例えば、エンティティデータが、作業員（例えば、作業員１０Ａ）に関連付けられたバイオグラフィカルデータを含む場合、ＳＭＳ６は、作業員１０のバイオグラフィカルデータに基づいて、標的作業員１０Ａに最も類似する作業員１０のサブセットを特定することができる。別の実施例として、エンティティデータが作業環境データを含む場合、ＳＭＳ６は、標的作業環境（例えば、作業環境８Ｂ）に関連付けられた作業環境データに１つ以上のモデルを適用することができ、作業環境８に関する作業環境データに基づいて、標的作業環境８Ｂに最も類似する作業環境８のサブセットを特定することができる。
【００５５】
エンティティのクラスタの特定に応答して、ＳＭＳ６は、安全イベントに関する標的エンティティによるパフォーマンスと、標的エンティティを含むクラスタのパフォーマンスとの間の差を判定することができる。例えば、ＳＭＳ６は、安全イベントに関する標的エンティティによるパフォーマンスと、安全イベントに関する標的エンティティを含むクラスタのパフォーマンスとの間の差を決定することができる。換言すれば、ＳＭＳ６は、類似のエンティティのクラスタと標的エンティティとの安全パフォーマンスの差を判定することができる。いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、標的エンティティを含むエンティティのクラスタ内の各エンティティのパフォーマンスを判定することによって、クラスタのパフォーマンスと標的エンティティのパフォーマンスとの間の差を判定することができる。例えば、ＳＭＳ６は、エンティティのクラスタ内の各エンティティに関する安全メトリックスを判定することができる。換言すれば、ＳＭＳ６は、作業員１０のクラスタ内の各作業員、作業環境８のクラスタ内の各作業環境、又はその両方について、安全メトリックスを判定することができる。いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、エンティティデータ２８に記憶された安全データに基づいて安全メトリックスを判定する。例えば、作業環境データ２９Ａ及び／又は作業員データ２９Ｂは、作業環境又は作業員それぞれに関連付けられた安全イベントの量を示すデータを含んでもよい。いくつかの実施例では、安全データは、作業員の死亡数、作業員の事故の数、労働者事故の総コスト、作業員事故による遺失時間等を示す。いくつかの実施例では、安全データは、ＳＭＳ６の外部に記憶され、ＳＭＳ６にアクセス可能であってもよい。ＳＭＳ６は、安全データに基づいて、安全イベントに関するクラスタ（標的エンティティを含むクラスタ）内の各エンティティのパフォーマンスを判定することができる。すなわち、標的作業環境８Ｂが５０個の類似の作業環境のクラスタに含まれる例では、ＳＭＳ６は、５０個の作業環境のそれぞれに対する安全メトリックスを判定することができる。
【００５６】
標的エンティティを含むエンティティのクラスタ内の各エンティティに関する安全メトリックスの判定に応答して、ＳＭＳ６は、標的エンティティのパフォーマンスとクラスタのパフォーマンス間の差の指標を出力してもよい。例えば、図３に更に示されるように、ＳＭＳ６は、エンティティ３０２のクラスタの中央（例えば、平均）パフォーマンスと、エンティティ３０２のクラスタにマッピングされる標的エンティティ３２０のパフォーマンスとを含む、エンティティ３０２のクラスタの各エンティティのパフォーマンスを示すグラフィカルユーザインタフェース３００を出力してもよい。
【００５７】
いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、作業員１０に関連付けられたタスクに関する標的エンティティのパフォーマンスと、標的エンティティを含むエンティティのクラスタのパフォーマンスとの間の差を判定することができる。換言すれば、ＳＭＳ６は、標的エンティティと、標的エンティティに類似するエンティティのクラスタとの間のタスクパフォーマンスの差を判定することができる。いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、作業員１０の１つ以上のパフォーマンスメトリックスを示す行動データを受信してもよい。例えば、行動データは、作業員１０によって実行されるタスクを示すことができる。いくつかの実施例では、行動データは、機器の物品がオン／オフされたときを示す機器データを含むため、ＳＭＳ６は、機器の特定の物品がいつオン又はオフにされたかを検出することによって、作業員１０Ａが機器データに基づいて特定の時間に特定のタスクを実行していると判定することができる。このような実施例では、ＳＭＳ６は、作業員１０Ａが機器の特定の物品に対応するタスクを実行している間、作業員１０Ａに関連付けられた作業員生産性などのパフォーマンスメトリックスを判定することができる。
【００５８】
いくつかの実施例では、行動データは、作業員１０Ａに関連付けられた１つ以上の運動センサによって生成された運動データを含んでもよい。例えば、ＳＭＳ６は、作業員１０Ａが着用した運動追跡器（例えば、ステップカウンタ）から運動データを受信し、作業員１０Ａが動作データに基づいてタスクを実行する時間量を判定することができる。同様に、ＳＭＳ６は、他の作業員１０に関するパフォーマンスメトリックス（例えば、タスクを実行するための時間量）を判定することができる。
【００５９】
別の実施例として、ＳＭＳ６は、作業環境８Ｂを含む作業環境８のクラスタに対して、標的作業環境８Ｂに関連付けられたパフォーマンスメトリックスを判定することができる。例えば、ＳＭＳ６は、標的作業環境８Ｂ内の機器の特定の物品（例えば、建築現場のクレーン）が（例えば、他の機器が邪魔をすることにより）特定の時間量だけ動作することを示す行動データを受信し、機器（例えば、クレーンなどの同じ種類の機器）の類似の対応する物品が作業環境８Ｂ（例えば、他の建築現場）を含む作業環境のクラスタ内の作業環境で動作する時間量を判定することができる。
【００６０】
標的エンティティのパフォーマンスメトリックスと、関連するエンティティのクラスタ内の他のエンティティのパフォーマンスメトリックスとを判定することに応答して、ＳＭＳ６は、標的エンティティのパフォーマンスと、標的エンティティを含むエンティティのクラスタのパフォーマンスとの間の差の指標を出力することができる。一例として、ＳＭＳ６は、表示デバイスによる表示のために、標的エンティティのパフォーマンスメトリックスを示すグラフィカルユーザインタフェース、クラスタのパフォーマンスメトリックス（例えば、クラスタの平均）、クラスタ内の各エンティティのパフォーマンスメトリックス、クラスタの可視化、又はそれらの組み合わせを出力してもよい。ＳＭＳ６は、エンティティ、絶対差、相対差、可視化、又は差の他の指標を含む、標的エンティティとエンティティのクラスタとの差に関してランクを出力することができる。指標は、安全イベントなどの作業員の行動に関するパフォーマンスと相関するエンティティの特性を特定するために、ユーザ又は分析システムによって使用されてもよい。
【００６１】
このようにして、本開示の技術により、作業員安全管理システムは、本明細書に記載された比較技術に対する技術的改善を使用して、エンティティ特性の１つ以上の次元に沿ってエンティティの差を考慮に入れたエンティティ間の比較を可能にすることで作業員安全管理を向上させることができる。エンティティ間の差を考慮してエンティティを比較することによって、作業員安全管理システムは、安全イベント評価の誤検出及び偽陰性の両方を低減することができる。このように、本開示の技術は、作業員安全管理システムが安全イベントのより正確な評価を提供することを可能にし得る技術的特徴を説明し、これにより、作業員の安全性の改善を容易にすることができる。
【００６２】
図２は、本明細書に記載される技術に従って、作業員１０の全体集合を有する複数の別個の作業環境８をサポートすることができるクラウドベースのプラットフォームとしてホスティングされたときのＳＭＳ６の動作全景を提供するブロック図である。図２の例では、ＳＭＳ６の構成要素は、本開示の技術を実施する複数の論理層に従い配置されている。各層は、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを含む１つ以上のモジュールによって実現することができる。
【００６３】
図２では、安全具６２は、個人保護具（ＰＰＥ）１３、ビーコン１７、センシングステーション２１、生理学的センサ２２、及び運動センサ２３を含む。安全具６２、ＨＵＢ１４、安全ステーション１５、及びコンピューティングデバイス６０は、インタフェース層６４を介してＳＭＳ６と通信するクライアント６３として動作する。コンピューティングデバイス６０は、典型的には、デスクトップアプリケーション、モバイルアプリケーション、及びウェブアプリケーションなどのクライアントソフトウェアアプリケーションを実行する。コンピューティングデバイス６０は、図１のコンピューティングデバイス１６、１８のいずれであってもよい。コンピューティングデバイス６０の例としては、ほんの一部の例を挙げると、ポータブル又はモバイルコンピューティングデバイス（例えば、スマートフォン、装着型コンピューティングデバイス、タブレット）、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、スマートテレビジョンプラットフォーム、及びサーバを挙げることができるが、これらに限定はされない。
【００６４】
コンピューティングデバイス６０上で実行されるクライアントアプリケーションは、ＳＭＳ６と通信し、取得された、格納された、生成された及び／又はそうでなければサービス６８によって処理されたデータを送受信することができる。例えば、クライアントアプリケーションは、ＳＭＳ６に格納された及び／又はＳＭＳ６によって管理された分析データを含む安全に関わるイベント情報を要求し、編集してもよい。いくつかの実施例では、クライアントアプリケーションは、安全具６２から取得した及び／又はＳＭＳ６によって生成された多くの個々の安全に関わるイベントの事例及び対応データを要約さもなければ集約する、総合的な安全イベント情報を要求し、表示することができる。クライアントアプリケーションは、ほんの一部の例を挙げると、過去の及び予測される安全イベントに関する分析データ、作業員１０の行動動向について問い合わせるために、ＳＭＳ６と対話してもよい。いくつかの実施例では、クライアントアプリケーションは、ＳＭＳ６から受信したデータを表示のために出力し、かかるデータをクライアント６３のユーザのために可視化することができる。以下に更に示して記載するように、ＳＭＳ６は、クライアントアプリケーションに情報を提供してもよく、この情報をクライアントアプリケーションはユーザインタフェースに表示するために出力する。
【００６５】
コンピューティングデバイス６０上で実行されるクライアントアプリケーションは、異なるプラットフォームに対して実現してもよいが、類似の又は同一の機能を含むことができる。例えば、クライアントアプリケーションは、デスクトップオペレーティングシステム上で実行するためにコンパイルされたデスクトップアプリケーション、又はモバイルオペレーティングシステム上で実行するようにコンパイルされたモバイルアプリケーションであってもよい。別の実施例として、クライアントアプリケーションは、ＳＭＳ６から受信したウェブページを表示するウェブブラウザなどのウェブアプリケーションであってもよい。ウェブアプリケーションの実施例では、ＳＭＳ６は、ウェブアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ）から要求を受信し、その要求を処理し、１つ以上の応答をウェブアプリケーションに返信することができる。このようにして、ウェブページの集合体、ウェブアプリケーションのクライアント側の処理、及びＳＭＳ６によって実施されるサーバ側の処理は、本開示の技術を実施するための機能を集合的に提供する。このようにして、クライアントアプリケーションは、本開示の技術によるＳＭＳ６の様々なサービスを使用し、このアプリケーションは、様々な異なるコンピューティング環境（例えば、ほんの一部の例を挙げると、ＰＰＥの埋め込み回路又はプロセッサ、デスクトップオペレーティングシステム、モバイルオペレーティングシステム、又はウェブブラウザ）内で動作することができる。
【００６６】
図２に示すように、ＳＭＳ６は、ＳＭＳ６によって提示され、サポートされるアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）又はプロトコルインターフェースのセットを示すインターフェース層６４を備えている。インターフェース層６４は、ＳＭＳ６において更に処理されるメッセージを、いずれかのクライアント６３から最初に受信する。インターフェース層６４は、したがって、クライアント６３上で実行されるクライアントアプリケーションで利用可能な１つ以上のインターフェースを提供してもよい。いくつかの実施例では、このインターフェースは、ネットワーク上でアクセス可能なアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）とすることができる。インターフェース層６４は１つ以上のウェブサーバにより実装してもよい。１つ以上のウェブサーバは、到来する要求を受信し、要求からのデータを処理及び／又はサービス６８に転送し、サービス６８から受信したデータに基づいて、最初に要求を送信したクライアントアプリケーションに１つ以上の応答を提供することができる。いくつかの実施例では、インターフェース層６４を実装する１つ以上のウェブサーバは、１つ以上のインターフェースを提供するプログラム論理を展開するための実行環境を備えてもよい。以下で更に記載するように、各サービスは、インターフェース層６４を介してアクセス可能な１つ以上のインターフェースの群を提供してもよい。
【００６７】
いくつかの実施例では、インターフェース層６４は、ＨＴＴＰ法を使用してサービスと対話し、ＳＭＳ６のリソースを操作する、レプレゼンテーショナルステートトランスファ（ＲＥＳＴｆｕｌ）インターフェースを提供することができる。かかる実施例では、サービス６８は、初期要求を提出したクライアントアプリケーション６０にインターフェース層６４が返信するＪａｖａＳｃｒｉｐｔオブジェクトノーテーション（ＪＳＯＮ）メッセージを生成してもよい。一部の例では、インターフェース層６４は、クライアントアプリケーションからの要求を処理するために、シンプルオブジェクトアクセスプロトコル（Simple Object Access Protocol、ＳＯＡＰ）を使用するウェブサービスを提供する。更に別の実施例では、インターフェース層６４は、クライアント６３からの要求を処理するためにリモートプロシージャコール（Remote Procedure Calls、ＲＰＣ）を使用してもよい。クライアントアプリケーションから１つ以上のサービス６８を使用する要求を受信すると、インターフェース層６４はサービス６８を含むアプリケーション層６６にデータを送信する。
【００６８】
図２に示すように、ＳＭＳ６はまた、ＳＭＳ６の基本動作の多くを実施するためのサービスの集合体を示すアプリケーション層６６を備えている。アプリケーション層６６は、クライアントアプリケーションから受信した要求に含まれるデータを受信し、更に、このデータを、要求によって呼び出されたサービス６８の１つ以上に従い処理する。アプリケーション層６６は、１つ以上のアプリケーションサーバ、例えば、物理マシン又は仮想マシン上で実行される１つ以上のディスクリートソフトウェアサービスとして実装してもよい。即ち、アプリケーションサーバは、サービス６８の実行のための実行環境を提供する。いくつかの実施例では、上述の機能インターフェース層６４の機能とアプリケーション層６６の機能は、同一サーバに実装することができる。
【００６９】
アプリケーション層６６は、例えば、一例として、論理サービスバス７０を介して通信する１つ以上の別個のソフトウェアサービス６８、例えば、プロセスを含んでもよい。サービスバス７０は、一般に、異なるサービスがパブリッシュ／サブスクライブ通信モデルなどによって他のサービスにメッセージを送信することを可能にする論理相互接続又はインターフェースのセットを示す。例えば、各サービス６８は、各サービスの基準セットに基づいて、特定タイプのメッセージにサブスクライブしてもよい。サービスが特定タイプのメッセージをサービスバス７０にパブリッシュすると、そのタイプのメッセージにサブスクライブする他のサービスがメッセージを受信する。このようにして、各サービス６８は、互いに情報を通信してもよい。別の実施例として、サービス６８は、ソケット又は他の通信メカニズムを使用してポイントツーポイント形式で通信してもよい。各サービス６８の機能を説明する前に、層についてここで簡潔に説明する。
【００７０】
ＳＭＳ６のデータ層７２は、１つ以上のデータリポジトリ７４を使用してＳＭＳ６内の情報の持続性を提供するデータリポジトリを示す。データリポジトリは、概して、データを格納及び／若しくは管理する任意のデータ構造又はソフトウェアであってもよい。データリポジトリの例としては、ほんの一部の例を挙げると、リレーショナルデータベース、多次元データベース、マップ、及びハッシュテーブルが挙げられるが、これらには限定されない。データ層７２は、データリポジトリ７４内の情報を管理するために、リレーショナルデータベース管理システム（Relational Database Management System、ＲＤＢＭＳ）ソフトウェアを使用して実装されてもよい。ＲＤＢＭＳソフトウェアは、構造化クエリ言語（Structured Query Language、ＳＱＬ）を使用してアクセスすることができる１つ以上のデータリポジトリ７４を管理することができる。１つ以上のデータベース内のデータは、ＲＤＢＭＳソフトウェアを用いて格納、取り出し、及び修正してもよい。いくつかの実施例では、データ層７２は、オブジェクトデータベース管理システム（Object Database Management System、ＯＤＢＭＳ）、オンライン分析処理（Online Analytical Processing、ＯＬＡＰ）データベース、又は他の好適なデータ管理システムを使用して実装することができる。
【００７１】
図２に示すように、各サービス６８Ａ〜６８Ｊ（「サービス６８」）はＳＭＳ６内にモジュール形式で実装されている。各サービスを別個のモジュールとして示しているが、いくつかの実施例では、２つ以上のサービスの機能を単一のモジュール又は構成要素へ組み合わせてもよい。各サービス６８はソフトウェア、ハードウェア、又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせで実装することができる。更に、サービス６８は、スタンドアローンデバイス、別個の仮想マシン又はコンテナ、プロセス、一般に１つ以上の物理プロセッサ上で実行するためのスレッド又はソフトウェア命令として実装してもよい。いくつかの実施例では、１つ以上のサービス６８は各々、インターフェース層６４を介して露出される１つ以上のインターフェースを提供することができる。したがって、本開示の技術を実施するために、コンピューティングデバイス６０のクライアントアプリケーションは、１つ以上のサービス６８の１つ以上のインターフェースを呼び出してもよい。
【００７２】
本開示の技術によれば、サービス６８は、イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａ、イベントセレクタ６８Ｂ、イベントプロセッサ６８Ｃ、ハイプライオリティ（ＨＰ）イベントプロセッサ６８Ｄ、通知サービス６８Ｅ、及びクラスタ及び分析サービス（ＣＡＳ）６８Ｆを含むイベント処理プラットフォームを備えることができる。
【００７３】
イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、ハブ１４及び安全具６２との通信を交換するためのフロントエンドインターフェースとして動作する。換言すると、イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、環境８内に展開されて作業員１０によって使用される、安全具へのフロントラインインターフェースとして動作する。いくつかの事例では、イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、安全６２によって感知及び捕捉されたデータを含むイベントストリーム６９の個々のインバウンド通信を受信するために起動される複数のタスク又はジョブとして実装してもよい。イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、例えば、イベントストリーム６９を受信すると、イベントと呼ばれるインバウンド通信を素早くキューに加えるためのタスクを起動し、通信セッションを閉じてもよく、それによって高速処理と拡張性を提供する。各到来する通信は、例えば、感知された状態、動き、温度、動作、又は他のデータを表す最近捕捉されたデータを搬送することができ、これらのデータは、一般にイベントと呼ばれる。イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａと安全具６２及び／又はハブ１４Ｚとの間で交換される通信は、通信遅延及び連続性に応じて、リアルタイム又は擬似リアルタイムとすることができる。
【００７４】
イベントセレクタ６８Ｂは、フロントエンド６８Ａを介して安全具６２及び／又はハブ１４から受信したイベント６９のストリーム上で動作し、規則又は分類に基づいて、受信イベントと関連付けられた優先順位を決定する。例えば、安全規則は、所与の環境に対する不正確な機器の発生、ＰＰＥの不正確な使用、又は作業員のバイタルサインに関連付けられるセンサデータの欠如が、ハイプライオリティイベントとして処理されるべきことを指示することができる。イベントセレクタ６８Ｂは、優先順位に基づき、イベントプロセッサ６８Ｃ又はハイプライオリティ（ＨＰ）イベントプロセッサ６８Ｄによって後続処理するためのイベントをキューに加える。追加の計算リソース及びオブジェクトは、ＰＰＥの不正確な使用、バイタルサインの欠如などの重要なイベントに対する応答性を確保するために、ＨＰイベントプロセッサ６８Ｄに専用であってもよい。ハイプライオリティイベントの処理に応答して、ＨＰイベントプロセッサ６８Ｄは、通知サービス６８Ｅを即座に呼び出し、安全具６２、ハブ１４、及び／又はユーザ２０、２４によって使用されるデバイスに出力すべきアラート、命令、警告又は他の類似のメッセージを作成することができる。ハイプライオリティとして分類されないイベントは、イベントプロセッサ６８Ｃによって取り込まれて処理される。
【００７５】
概して、イベントプロセッサ６８Ｃ又はハイプライオリティ（ＨＰ）イベントプロセッサ６８Ｄは、受信するイベントのストリーム上で動作し、１つ以上のデータリポジトリ７４を更新する。例えば、場合によっては、作業環境データ７４Ａ及び／又は作業員データ７４Ｃは、センシングステーション２１、生理学的センサ２２、運動センサ２３、及び／又は機器センサ２６から取得される行動データのストリーム全体を含んでもよい。他の実施例では、作業環境データ７４Ａ、及び／又は作業員データ７４Ｃは、例えば、特定の期間に関連付けられたそのようなデータのサブセットを含み得る。
【００７６】
イベントプロセッサ６８Ｃ、６８Ｄは、データレポジトリ７４に格納されたイベント情報を作成、読み出し、更新、及び削除することができる。例えば、作業環境データ７４Ａ及び／又は作業員データ７４Ｃは、行／列フォーマットで指定されたデータテーブルなどのデータの名前／値対を含む構造として、それぞれのデータベース記録に行動データを記憶してもよい。例えば、名前（例えば、列）は「作業者のＩＤ」であってもよく、値は従業員識別番号であってもよい。イベント記録は、限定するものではないが、作業員の特定、取得タイムスタンプ、及び安全具６２の１つ以上の物品から受信されたデータ（例えば、センシングステーション２１、生理学的センサ２２、運動センサ２３、及び／又は機器センサ２６）などのデータを含んでもよい。
【００７７】
本開示の技術によれば、ＣＡＳ６８Ｆは、所与の標的エンティティのパフォーマンスと、標的エンティティを含むエンティティのクラスタのパフォーマンスとの間の差を判定することができる。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、標的エンティティを含むエンティティのクラスタを判定し、標的エンティティのパフォーマンス及びクラスタのパフォーマンスを判定し、パフォーマンス間の差の指標を出力してもよい。
【００７８】
いくつかの実施例では、ＣＡＳ６８Ｆは、それぞれのエンティティプロファイルに基づいて、エンティティのクラスタを判定する。ＣＡＳ６８Ｆは、作業環境データ７４Ａ、作業員データ７４Ｃ、又はその両方に基づいて、エンティティプロファイルを作成する。換言すれば、ＣＡＳ６８Ｆは、作業員１０の各作業員に関連付けられた作業員プロファイル、又は作業環境８の各作業環境に関連付けられた作業環境プロファイルを作成することができる。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、特定の作業員に関連付けられたデータ（例えば、行動データを含んでもよい、作業環境データ及び／又は作業員データ）を、それぞれの作業員に関連付けられたｄ次元ベクトルに前処理又は変換することによって、作業員に関連付けられたエンティティプロファイルを作成することができる。いくつかの実施例では、ＣＡＳ６８Ｆは、ワンホットエンコーディング（例えば、作業環境データ及び／又は作業員データがカテゴリー変数を含む場合）、自然言語処理技術（例えば、作業環境データ及び／又は作業員データがテキストデータを含む場合）、データ正規化（例えば、すべてのデータをゼロ平均及び単位分散を作成する）などの技術を用いて作業環境データを変換することができる。このようにして、ＣＡＳ６８Ｆは、それぞれのエンティティを表すｄ次元ベクトルとしてエンティティプロファイルを作成し、ｄ次元のそれぞれは、所与のエンティティに関連付けられた変数を表し、ＣＡＳ６８Ｆによって使用されるｄ次元は、様々なエンティティのパフォーマンスの差を判定する。ｄ次元の変数には、カテゴリデータ（例えば、職場、郵便番号、所有者）又は連続データ（例えば、作業員の数、作業員の年齢、最近の作業員の行動、訓練データ）を含んでもよい。
【００７９】
ＣＡＳ６８Ｆは、ｄ×ｎ次元マトリックスを生成することができ、ｄは、各エンティティに対するデータの次元又は変数の数を表し、ｎはエンティティの数を表す。換言すれば、ＣＡＳ６８Ｆは、ｎ個のエンティティのそれぞれのｄ次元ベクトルを組み合わせて、分析される各エンティティに関する行動データ及びエンティティデータを表すマトリックスＭを生成することができる。
【００８０】
いくつかの実施例では、ＣＡＳ６８Ｆは、標的エンティティを含むエンティティのクラスタを特定する。ＣＡＳ６８Ｆは、１つ以上の規則に少なくとも部分的に基づいて、標的エンティティに基づくエンティティのクラスタを判定するように構成してもよい。他の技術を使用することもできるが、いくつかの実施例では、１つ以上の規則は、機械学習を使用して作成される。すなわち、ＣＡＳ６８Ｆは、標的エンティティに関連付けられたエンティティのクラスタを判定するために機械学習の適用によって生成される実行可能コードを含み得る。実行可能コードは、ソフトウェア命令又は規則セットの形式を取ってもよく、一般に、後に行動データ、エンティティデータ、又はその両方に適用することができるモデルと呼ばれる。パフォーマンスモデル７４Ｂを作成するために用いることができる例示的な機械学習技術としては、教師あり学習、教師なし学習、及び半教師あり学習などの様々な学習スタイルを挙げることができる。例示的なアルゴリズムの種類としては、クラスタリングアルゴリズム又は類似性アルゴリズムが挙げられる。アルゴリズムの追加の種類としては、ベイジアンアルゴリズム、決定木アルゴリズム、正則化アルゴリズム、回帰アルゴリズム、インスタンスベースアルゴリズム、人工ニューラルネットワークアルゴリズム、深層学習アルゴリズム、次元削減アルゴリズムなどが挙げられる。特定のアルゴリズムの様々な例としては、ベイジアン線形回帰、ブースト決定木回帰、ニューラルネットワーク回帰、誤差逆伝播ニューラルネットワーク、アプリオリアルゴリズム、Ｋ平均クラスタリング、ｋ近傍（k-NearestNeighbor、ｋＮＮ）、学習ベクトル量子化（Learning Vector Quantization、ＬＶＱ）、自己組織化マップ（Self-Organizing Map、ＳＯＭ）、局所重み付け学習（Locally Weighted Learning、ＬＷＬ）、リッジ回帰、最小絶対収縮と選択演算子（Least Absolute Shrinkagean Selection Operator、ＬＡＳＳＯ）、エラスティックネット、及び最小角回帰（Least-Angle Regression、ＬＡＲＳ）、主成分分析（Principal Component Analysis、ＰＣＡ）、及び主成分回帰（Principal Component Regression、ＰＣＲ）が挙げられる。
【００８１】
ＣＡＳ６８Ｆは、いくつかの実施例では、特定の作業員、特定の作業員集合１０、特定の作業環境、特定の作業環境集合８、又はこれらの組み合わせに対して別個のモデルを作成してもよい。ＣＡＳ６８Ｆは、作業員１０のうちの１人以上に関連付けられた作業環境データ７４Ａ及び／又は作業員データ７４Ｃ、作業環境８のうちの１つ以上、又は両方の組み合わせに基づいてモデルを更新してもよい。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、データ７４Ａ又は７４Ｃに記憶された履歴行動データ（例えば、生理学的センサ２２によって生成された生理学的データ）に基づいて１つ以上のモデル７４Ｂを更新してもよい。
【００８２】
ＣＡＳ６８Ｆは、１つ以上のパフォーマンスモデル７４Ｂを作業環境データ７４Ａ及び／又は作業員データ７４Ｃに適用することに少なくとも部分的に基づいて、標的エンティティを含むエンティティのクラスタを特定することができる。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、モデル７４Ｂを作業員１０に関連付けられた作業員データ７４Ｃに適用することによって、図１の作業員１０Ａと類似の作業員１０のクラスタを特定することができる。このような実施例では、作業員のクラスタは、標的作業員１０Ａと作業員１０のサブセットを含み、作業員のサブセットは、ＣＡＳ６８Ｆによって作業員１０Ａに類似すると判定された作業員を含む。別の実施例として、ＣＡＳ６８Ｆは、作業環境８に関連付けられた作業環境データ７４Ａにモデル７４Ｂを適用することによって、作業環境８Ｂと類似の作業環境８のクラスターを特定することができる。このような実施例では、作業環境のクラスタは、標的作業環境８Ｂと、作業環境８のサブセットとを含み、作業環境のサブセットは、作業環境８Ｂに類似すると判定された作業環境を含む。
【００８３】
いくつかの実施例では、ＣＡＳ６８Ｆは、１つ以上のパフォーマンスモデル７４Ｂの適用に基づいて（例えば、クラスタリングアルゴリズムを利用）いったんエンティティのクラスタを生成し、継時的にデータセットに追加される追加エンティティを定期的に考慮に入れる、又は各標的エンティティのマッピング前に、継時的にデータセットに追加される追加のエンティティを考慮に入れることができる。ＣＡＳ６８Ｆは、１回以上のエンティティを分析し、分析に基づいて各エンティティを特定のクラスタに割り当てるクラスタリングアルゴリズムを実行してもよい。このようにして、ＣＡＳ６８Ｆは、ＣＡＳ６８Ｆが他の類似のエンティティに対する標的エンティティのパフォーマンスを決定する度に、クラスタリングアルゴリズムを再実行しなくてもよい。このような実施例では、新たなエンティティ（例えば、新しい作業員又は新たな作業環境）に関するデータを受信すると、ＣＡＳ６８Ｆは、クラスタリングアルゴリズムを再実行することなく、どのクラスタを新しいエンティティに割り当てるかを判定することができる。
【００８４】
ＣＡＳ６８Ｆが類似性アルゴリズムを使用してクラスタリングを生成する実施例では、ＣＡＳ６８Ｆは、標的エンティティに最も類似する所定量のエンティティを判定して、標的エンティティを含むエンティティのクラスタを生成することができる。いくつかの実施例では、ＣＡＳ６８Ｆは、新しいエンティティに関するデータの受信に応じて、どのクラスタに新しいエンティティを割り当てるかを判定する類似のアルゴリズムを再実行してもよい。
【００８５】
標的エンティティを含むエンティティのクラスタを特定することに応答して、ＣＡＳ６８Ｆは、標的エンティティによるパフォーマンスと、エンティティのクラスタ内の１つ以上のエンティティのパフォーマンスとの間の差を判定することができる。いくつかの実施例では、ＣＡＳ６８Ｆは、例えば、定期的に（例えば、毎時、毎日、毎週など）パフォーマンス間の差を自動的に求めてもよい。別の実施例として、ＣＡＳ６８Ｆは、コンピューティングデバイス６０のユーザからクエリを受信したことに応じて、パフォーマンスの差を判定することができる。
【００８６】
場合によっては、ＣＡＳ６８Ｆは、安全イベントに関するパフォーマンス間の差を判定する。例えば、コンピューティングデバイス６０のユーザからの比較のための、標的エンティティ及び安全メトリックスを示すクエリ（例えば、事故の数、傷害の数、保険金請求の額など）の受信に応じて、パフォーマンス間の差を判定することができる。ＣＡＳ６８Ｆは、例えば、作業環境データ７４Ａ及び／又は作業員データ７４Ｃに記憶された安全データに基づいて、標的エンティティに関する安全メトリックスの値を判定することができる。同様に、ＣＡＳ６８Ｆは、標的エンティティ、エンティティのクラスタ内の各エンティティに関する安全メトリックスの値、又はその両方を含む、エンティティのクラスタに関する安全メトリックスの値を判定してもよい。
【００８７】
いくつかのシナリオによれば、ＣＡＳ６８Ｆは、作業員１０に関連付けられたタスクに関するパフォーマンス間の差を判定することができる。ＣＡＳ６８Ｆは、標的作業員１０Ａによって実行される１つ以上のタスクを判定してもよい。いくつかの実施例では、ＣＡＳ６８Ｆは、作業員１０Ａに関連付けられた１つ以上のセンサ（例えば、運動センサ２３又は生理学的センサ２２）によって生成された行動データに基づいて、標的作業員１０Ａによって実行されるタスクを判定する。一例として、ＣＡＳ６８Ｆは、機械学習を使用して、作業員１０によって実行される様々なタスクにセンサデータを分類することができる。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、作業員１０Ａに関連付けられた（例えば、作業員データ７４Ｃに記憶された）行動データに１つ以上のモデル７４Ｂを適用して、特定時間に作業員１０Ａに関連付けられた動作データが、作業員１０Ａがこの特定時間に重い機器を持ち上げていたデータであると判定することができる。本開示全体を通して使用されるとき、「時間」は、瞬間ではなく、１分、数分、１時間などの期間を指す。
【００８８】
一実施例によれば、ＣＡＳ６８Ｆは、センシングステーション２１からのデータに基づいて１人以上の作業員１０Ａによって実行される１つ以上のタスクを判定する。例えば、センシングステーション２１は、カメラ及び／又はマイクロフォンを含んでもよい。このような実施例では、センシングステーション２１は、機器の１つ以上の物品によって発生された音を検出することができ、ＣＡＳ６８Ｆは、センシングステーション２１からの音響データを分析することによって作業員１０が実行しているタスクを判定し、機器作業員１０Ａが利用している機器を判定することにより、作業員１０が実行しているタスクを指示することができる。別の実施例として、センシングステーション２１は、カメラを使用して作業環境８Ｂ内の作業員１０の動きを監視することができ、画像認識技術及び／又は運動追跡技術を使用して作業員１０Ａが実行しているタスクを判定することができる。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、分類子（例えば、ランダムフォレスト、ＳＶＭなど）とペアリングされた特徴抽出のための映像方法（例えば、ＳＨＩＦＴ、ＳＵＲＦ、ガボールフィルタ、ＬＢＰ、ＧＩＳＴなど）を利用して、作業員１０によって実行されるタスクを特定してもよい。
【００８９】
いくつかの実施例では、ＣＡＳ６８Ｆは、機器（例えば、ＰＰＥ１３）の使用、位置データ、又はその両方に基づいて、作業員１０Ａによって実行されるタスクを判定する。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、作業員１０Ａに関連付けられたＰＰＥ１３Ａがオンにされたという指標を受信し、これにより、ＣＡＳ６８Ｆは、作業員１０ＡがＰＰＥ１３Ａに関連付けられた特定のタスクを実行していたと判定することができる。別の実施例として、ＣＡＳ６８Ｆは、機器の物品が特定の時間、動作し続けており、作業員１０Ａの位置が機器の特定の物品の位置に対応することを、作業員１０Ａに対応する位置データ（例えば、ＧＰＳ座標）に基づいて判定することができる。これに応答して、ＣＡＳ６８Ｆは、作業員１０Ａが機器の特定の物品に関連付けられたタスクを実行していたと判定することができる。
【００９０】
ＣＡＳ６８Ｆは、作業員１０Ａを含む作業員１０のクラスタ内の各作業員に対して、特定の作業に関連付けられたパフォーマンスメトリックスを判定することができる。ＣＡＳ６８Ｆは、運動センサ２３、生理学的センサ２２、センシングステーション２１、ＰＰＥ１３（例えば、機器センサ２６を含む）、ビーコン１７、又はそれらの組み合わせからのデータに少なくとも部分的に基づいて、パフォーマンスメトリックスを判定することができる。いくつかの実施例では、パフォーマンスメトリックスは、例えば、特定の行動中に費やされた全体的な時間、１つの行動に費やされた継続時間、デューティサイクル、休憩パターン、又は一連の行動を示す。
【００９１】
いくつかの実施例では、パフォーマンスメトリックスは、作業を実行するために作業員１０Ａが利用する時間量を示す。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、作業員１０Ａの位置の指標（例えば、作業員１０Ａによって装着されたＧＰＳからのＧＰＳ座標）、及び作業員１０Ａが着用したＰＰＥ１３の指標を受信し、作業員１０Ａが適切なＰＰＥを利用しているか否か（例えば、位置を前提として）、各作業員がその位置で費やす時間量、又はその両方を判定することができる。別の実施例として、パフォーマンスメトリックスは、標的作業員１０Ａがタスクを実行するのに利用する時間量を示し、作業員１０ＡがＰＰＥ１３の１つ以上の物品を利用してタスクを実行する場合、ＣＡＳ６８Ｆは、ＰＰＥ１３Ａがオンにされた時間量又はＰＰＥ資源の量（例えば、電池寿命、酸素など）を示すデータを、ＰＰＥ１３Ａ（例えば、ＳＣＢＡタンク）から受信してもよい。このようにして、ＣＡＳ６８Ｆは、標的作業員１０Ａが作業している時間量を判定することができる。したがって、例えば、期間を前提とし、ＣＡＳ６８Ｆは、作業員が各タスクに費やした時間の割合を計算することができる。
【００９２】
いくつかの実施例では、ＣＡＳ６８Ｆによって受信された行動データは、作業員が行動していたであろうときに、作業員が静止していたことを示すことがある。例えば、ＣＡＳ６８Ｆによって受信された行動データは、２つの１０分間の行動間の１分間の「非行動」期間を示してもよく、これは、作業員が１分間の休憩をとったこと、又は作業員が２１分間にわたって作業していたとしても、行動データ内に１分間の間隙があったことを示すことができる。したがって、いくつかの実施例では、ＣＡＳ６８Ｆは、フィルタリング又は平滑化方法を行動データに適用して、パフォーマンスメトリックスを判定することができる。
【００９３】
いくつかのシナリオでは、ＣＡＳ６８Ｆは、複数のソースからのデータに少なくとも部分的に基づいて、パフォーマンスメトリックスを判定する。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、動作センサ２３Ａ及びＰＰＥ１３Ａからのデータに基づいて作業員１０Ａが作業している時間量を判定してもよい。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、いつ作業員１０Ａが行動していて（例えば、物理的に移動していて）、ＰＰＥ１３がオンにされたかを判定して、作業員１０Ａがタスクを実行した時間量を判定することができる。このようにして、いくつかの実施例では、ＣＡＳ６８Ｆは、パフォーマンスメトリックスをより正確に判定して、例えば、１つのソースからのデータが作業員のパフォーマンスを示さない場合（例えば、昼食休憩中にＰＰＥ１３を不注意でオンにしたままにすると、作業員の効率を歪曲させる場合がある）のエラーを低減することができる。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、作業員１０Ａのデューティサイクルをより正確に判定することができる。
【００９４】
いくつかの実施例では、安全イベントは、作業員によって実行されるタイプの行動に対応し、安全イベントに関するパフォーマンスは、作業員が特定のタイプの行動を実行する頻度に対応する。例えば、酷使傷害などの特定の安全イベントは、行動が実行される頻度に対応してもよい。したがって、いくつかの実施例では、ＣＡＳ６８Ｆは、頻繁に実行される行動に対応する酷使傷害に関する標的エンティティのパフォーマンスを判定する。同様に、ＣＡＳ６８Ｆは、特定のタイプの行動を実行する頻度に対応する安全イベントに関する、標的エンティティを含むクラスタのパフォーマンスを判定することができる。
【００９５】
ＣＡＳ６８Ｆは、１つ以上の作業環境に関するパフォーマンスメトリックスを判定することができる。いくつかの実施例では、個々の作業員１０Ａのパフォーマンスを集約して、作業環境におけるすべての作業員１０のパフォーマンスを判定することができる。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、特に、機器の物品を設置するか、又は作業環境を除染するなどの所与のタスクを実行するために、異なる作業環境で作業員が利用する時間量を決定してもよい。
【００９６】
標的エンティティのパフォーマンスメトリックスの判定に応じて、通知サービス６８Ｅは、標的エンティティによるパフォーマンスと、標的エンティティを含むエンティティのクラスタのパフォーマンス間の差の指標を出力することができる。例えば、図５に更に示すように、通知サービス６８Ｅは、標的エンティティ（例えば、作業員１０Ａ又は職場８Ｂ）のパフォーマンス及び標的エンティティを含むエンティティのクラスタのパフォーマンスを示すグラフィカルユーザインタフェースの指標を（例えば、コンピューティングデバイス６０のうちの１つによって表示するための）出力する。いくつかの実施例では、グラフィカルユーザインタフェースの指標は、エンティティのクラスタ内の各エンティティのパフォーマンスの指標を含む。場合によっては、グラフィカルユーザインタフェースは、安全パフォーマンスの指標、タスクパフォーマンスの指標、又はその両方の指標を含む。例えば、グラフィカルユーザインタフェースは、標的エンティティに関する安全メトリックスと、標的エンティティを含む安全メトリックス間の差のグラフィカル指標、標的エンティティのパフォーマンスメトリックスと、標的エンティティを含むパフォーマンスメトリックス間の差のグラフィカル指標、又はその両方を含んでもよい。
【００９７】
ＣＡＳ６８Ｆは、いくつかの実施例では、標的エンティティのパフォーマンスメトリックスがパフォーマンスメトリックスの閾値を満たすか否かを判定することができる。例えば、パフォーマンスメトリックスがタスク効率を示すシナリオでは、ＣＡＳ６８Ｆは、作業員１０Ａに関するタスク効率が閾値タスク効率を満たすか否かを判定することができる。一実施例では、パフォーマンスメトリックスの閾値は予め定義されてもよい。いくつかの実施例では、パフォーマンスメトリックスの閾値は、標的エンティティを含むエンティティのクラスタのパフォーマンスメトリックスに基づく。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、標的エンティティのパフォーマンスと、標的エンティティを含むエンティティのクラスタのパフォーマンス間の差が閾値差（例えば、１つの標準偏差）を満たすか否かを判定することができる。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、作業環境８Ｂが経験する安全イベントの数と、作業環境８Ｂを含む作業環境群が経験する安全イベントの平均数間の差が、閾値数の安全イベントよりも大きいか否かを判定してもよい。同様に、ＣＡＳ６８Ｆは、標的作業員１０Ａの効率と、標的作業員１０Ａを含む作業員のクラスタの効率間の差が閾値効率よりも大きいか否かを判定してもよい。
【００９８】
標的エンティティのパフォーマンスメトリックスがパフォーマンスメトリックスの閾値を満たす、又は標的エンティティのパフォーマンスと標的エンティティを含むエンティティのクラスタのパフォーマンス間の差が閾値差を満たすと判定することに応答して、ＣＡＳ６８Ｆは、その差に寄与する１つ以上の因子を判定することができる。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、標的エンティティのパフォーマンスメトリックスを改善する１つ以上の行動を決定することができる。
【００９９】
ＣＡＳ６８Ｆは、少なくとも１つのパフォーマンスモデル７４Ｂの適用に基づいて、標的エンティティのパフォーマンスメトリックスを改善する可能性がある１つ以上の行動を決定することができる。いくつかの実施例では、パフォーマンスモデル７４Ｂは、作業員１０の履歴行動データを使用して訓練された１つ以上のモデルを含んでもよい。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、作業環境８Ｂにおける作業員が他の作業環境における作業員よりも速くタスクを実行することを可能にする作業員の動きのパターンを、パフォーマンスモデル７４Ｂに基づいて判定することができる。ＣＡＳ６８Ｆは、運動感知及び／又は位置に基づいて実行されているタスクを識別し、その後のセンサデータを、識別されたタスクに関連付けられているとして記録することができる。又は、システムは、各作業員のタイムスタンプされた情報としてすべての運動センサデータを記憶し、その後に分析される他のすべてのセンサ（身体装着、ツール、環境、又はクラウドベース）からタイムスタンプされたデータを記憶することができる。場合によっては、作業員のパフォーマンスは、センサデータから判定されてもよい。場合によっては、作業員のパフォーマンスは、パフォーマンスレビュー、傷害記録、安全違反記録などの他の記録の自動データマイニングによって判定されてもよい。場合によっては、クラウドベースの環境センサデータは、信頼できるＩｏＴセンサから発信され、環境データ７４Ａを動作させるために記憶されてもよい。
【０１００】
ＣＡＳ６８Ｆは、単一の作業員１０のパフォーマンスを同じ作業員で、改善サイクルにおいて単一の人物のみで継時的に比較して、最も生産的な期間と相関する運動及び行動を促すことができる。ＣＡＳ６８Ｆは、代替的に又は追加的に、単一の作業員１０と、同じ作業環境８内の他の作業員と、会社の作業員１０のうちの他の作業員と、及び／又は複数の会社にわたる他の作業員とを比較してもよい。
【０１０１】
別の実施例として、ＣＡＳ６８Ｆは、作業員が特定のタイプの行動を行う頻度に対応する安全イベントに寄与する行動を決定してもよい。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、特定のタイプの行動（例えば、品物を持ち上げる）を頻繁に実行することによって引き起こされる酷使傷害に寄与する動きを判定することができる。ＣＡＳは、例えば、作業員１０Ａの動きを経時的に追跡し、１つ以上のパフォーマンスモデル７４Ｂを移動に適用することによって、特定の作業員１０Ａが経験する酷使傷害に寄与する動きを判定することができる。ＣＡＳ６８Ｆは、パフォーマンスモデル７４Ｂの動きへの適用に基づいて、作業員１０Ａが特定のタイプの行動を実行する頻度に対応する安全イベント（例えば、酷使傷害）を低減する見込みのある代替動作を特定してもよい。
【０１０２】
別の実施例では、ＣＡＳ６８Ｆは、作業環境８に関連付けられた行動データを分析して、平均数よりも多くの安全イベントを作業環境８Ｂに経験させる行動を特定し、安全イベントの数を減らすことができる矯正行動を特定することができる。更に別の実施例として、ＣＡＳ６８Ｆは、作業員１０Ａを類似の作業員よりも特定の作業において生産的にすることができる１つ以上の行動を決定してもよい。
【０１０３】
標的エンティティのパフォーマンスを向上させる可能性が高い１つ以上のアクティビティの判定に応じて、通知サービス６８Ｅは、１つ以上のアクティビティの指標を出力することができる。例えば、通知サービス６８Ｅは、コンピューティングデバイス６０のうちの１つによる表示のために、標的エンティティのパフォーマンスメトリックスと、標的エンティティのパフォーマンスメトリックスを改善する見込みのある１つ以上の行動とを示すグラフィカルユーザインタフェースを出力してもよい。
【０１０４】
いくつかの実施例では、ＣＡＳ６８Ｆは、パフォーマンス間の差に基づいて１つ以上のモデル７４Ｂを更新してもよい。例えば、モデル７４Ｂへの新しいタスクの追加に応じて、ＣＡＳ６８Ｆは、モデル７４Ｂを更新して、他の類似のタスクを実行する時間に基づいて新しいタスクを実行する時間量を推定することができる。
【０１０５】
いくつかの実施例では、ＣＡＳ６８Ｆは、標的エンティティと類似のエンティティのクラスタとを比較するのではなく、特定のエンティティの現在のパフォーマンスとそのエンティティの履歴パフォーマンスとを比較してもよい。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、作業員１０Ａのパフォーマンスを継時的に比較して、作業員１０Ａのパフォーマンス間の差を判定し、作業員１０Ａがパフォーマンスを向上させることを可能にする動作変化を判定することができる。例えば、ＣＡＳ６８Ｆは、作業員１０Ａが最も生産的になる期間を特定し、生産性が高い期間に寄与した行動を決定し、作業員１０Ａを指導する行動の指標を出力してもよい。上述したように、作業員のパフォーマンスは、センサデータに基づいてもよい。
【０１０６】
図３は、本開示の技術による、作業員安全管理システムのための例示的なグラフィカルユーザインタフェースを示す。例えば、図１及び２のＳＭＳ６は、標的エンティティ（例えば、作業員又は作業環境）によるパフォーマンスと、標的エンティティを含むエンティティのクラスタによるパフォーマンス間の差の指標を出力することができる。換言すれば、ＳＭＳ６は、類似のエンティティのクラスタのパフォーマンスに対する標的エンティティのパフォーマンスの指標を出力することができる。
【０１０７】
ＳＭＳ６は、表示のために、１つ以上のエンティティのクラスタを示すグラフィカルユーザインタフェース３００を出力することができる。図３の例では、グラフィカルユーザインタフェース３００は、エンティティの第１のクラスタ３０２を示すグラフィカル要素（例えば、アイコン）と、第２のエンティティのクラスタ３０４を示すグラフィカル要素と、を含む。いくつかの実施例では、クラスタ３０２は、標的エンティティ３２０を含む。ＳＭＳ６は、クラスタ３０２内の各エンティティのパフォーマンスのグラフィカル指標を出力することができる。図３の実施例では、グラフィカルユーザインタフェース３００は、オブジェクトエンティティ３２０のパフォーマンスを示すグラフィカル要素を含む、クラスタ３０２内の各エンティティのパフォーマンスを示すグラフィカル要素を含む。
【０１０８】
グラフィカルユーザインタフェース３００は、安全イベント（例えば、事故数）に関するパフォーマンスに関する指標を表す縦軸と、施設の記述変数（例えば、作業員の数、ジョブの数、ジョブの長さなど）を表す横軸とを有するグラフを表示する。本グラフは、様々なエンティティ群及び各エンティティによる安全イベントに関するパフォーマンスの様々な指標を含む。
【０１０９】
グラフィカルユーザインタフェース３００は、標的エンティティ３２０のパフォーマンスとクラスタ３０２のパフォーマンス間の差の指標を含む。いくつかの実施例では、グラフィカルユーザインタフェース３００は、第１のエンティティクラスタのパフォーマンスを示すグラフィカル要素３０８（例えば、線）と、第２のエンティティのクラスタのパフォーマンスを示すグラフィカル要素３１０と、を含む。例えば、グラフィカル表示３０８、３１０は、第１クラスタ３０２及び第２クラスタ３０４の平均（例えば、中央、メジアン、又は最頻値）パフォーマンスを示すことができる。いくつかの実施例では、クラスタ３０８のパフォーマンスを表すグラフィカル要素３０８の位置に関する標的エンティティ３０２のパフォーマンスを表すグラフィカル要素の位置は、標的エンティティ３２０のパフォーマンスとクラスタ３０２のパフォーマンス間の差を示す。
【０１１０】
グラフィカルユーザインタフェース３００に表示されるデータは、本開示の技術的利点を示す。（クラスタ３０２のメンバーとして特定された三角形及びクラスタ３０４のメンバーとして特定された円によって表される）各点は、エンティティ（この場合は、様々な施設）を表す。クラスタ３０２のほとんどの点は、すべての点の指標平均（グラフィカル要素３０６によって示される）よりも下にあり、クラスタ３０４のほとんどの点は、すべての点の指標平均の上にある。しかしながら、標的エンティティ３２０などのクラスタ３０２の多くの点は、グラフィカル要素３０８によって示されるクラスタ３０２の指標平均の上にあるが、グラフィカル要素３０６によって示される指標の下にある。このような点は、全施設の平均未満だが、グループ平均よりも大きい指標を有する施設を表す。標的施設３２０は、例えば、すべての施設よりも安全メトリックスに関して良好に機能するが、クラスタ３０２内の施設と比較した場合には、平均を下回る（すなわち、より高い指標を有する）である。上記では、グラフィカルユーザインタフェース３００に示される指標は、マイナスの指標（例えば、施設の事故数）であると仮定する。
【０１１１】
いくつかの実施例では、安全イベントに関するエンティティのうちの標的エンティティによるパフォーマンスと、安全イベントに関する標的エンティティ３２０を含むクラスタ３０２によるパフォーマンス間の差の指標は、グラフィカルユーザインタフェース３００のようにグラフでなくてもよく、その代わりに、標的エンティティ３２０の値とクラスタ３０２の値（例えば、クラスタ３０２のメンバーであるすべてのエンティティの平均）間の差、標的エンティティ３２０とクラスタ３０２の他のエンティティのランク、標的エンティティ３２０の値が、クラスタ３０２の値と比べて大きい／小さい、高い／低い、若しくは他の比較級での表示、又はその他の表示として計算及び出力されてもよい。
【０１１２】
図４は、本開示の技術による、作業員安全管理システムの例示的なユーザインタフェースを示す。図４は、図１及び２に記載されている作業員安全管理システム６を参照して説明される。
【０１１３】
ＳＭＳ６は、エンティティパフォーマンスクエリを表すグラフィカルユーザインタフェース４００を出力することができる。図４の例では、グラフィカルユーザインタフェース４００は、コンピューティングデバイス１６１８のユーザ２０、２４が標的エンティティを特定することを可能にするグラフィカル要素４０２と、ユーザ２０、２４が期間を特定することを可能にするグラフィカル要素４０４と、ユーザ２０、２４が１つ以上のパフォーマンスメトリックスを選択することを可能にするグラフィカル要素４０６〜４１２と、を含む。
【０１１４】
ＳＭＳ６は、グラフィカル要素４０２、４０４にデータを入力し、１つ以上のグラフィカル要素４０６〜４１２を選択するユーザ入力を受信することができる。いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、本開示に記載されるように、ユーザ入力の受信に応じて、標的エンティティを含むエンティティのクラスタを判定することができる。ユーザ入力の受信に応じて、ＳＭＳ６は、図５に更に示されるように、標的エンティティのパフォーマンス、クラスタ内の他のエンティティのパフォーマンスを判定し、クラスタのパフォーマンスを判定し、パフォーマンスの指標を出力することができる。
【０１１５】
図５は、本開示の技術による、作業員安全管理システムの例示的なユーザインタフェースを示す。図５は、図１及び２に記載されている作業員安全管理システム６を参照して説明される。
【０１１６】
ＳＭＳ６は、標的エンティティによるパフォーマンスと標的エンティティを含むクラスタによるパフォーマンス間の差の指標を出力することができる。換言すれば、ＳＭＳ６は、標的エンティティのパフォーマンスと、標的エンティティに類似するエンティティのクラスタのパフォーマンス間の差の指標を出力することができる。
【０１１７】
ＳＭＳ６は、表示のために、１つ以上の安全メトリックスに関する標的エンティティのパフォーマンスと類似のエンティティのクラスタのパフォーマンス間の差、パフォーマンスメトリックスに関する標的エンティティと類似のエンティティのクラスタ間の差、又はその両方を示すグラフィカルユーザインタフェースを出力することができる。例えば、図５に示すように、グラフィカルユーザインタフェース５００は、総遺失時間などのパフォーマンスメトリックスに関する、標的エンティティと類似エンティティのクラスタ間の差を示すグラフィカル要素５１０（例えば、チャート）を含む。グラフィカル要素５１０は、標的エンティティのパフォーマンス（例えば、遺失時間量）を示すグラフィカル要素５１２と、標的エンティティを含むエンティティのクラスタのパフォーマンスを示すグラフィカル要素５１４と、を含む。例えば、グラフィカル要素５１４は、クラスタの平均パフォーマンス（例えば、遺失時間の平均量）を示すことができる。
【０１１８】
同様に、図５の例に示すように、グラフィカルユーザインタフェース５００は、事故数などの安全メトリックスに関する、標的エンティティのパフォーマンスと類似のエンティティのクラスタのパフォーマンス間の差を示すグラフィカル要素５２０（例えば、チャート）を含む。グラフィカル要素５２０は、標的エンティティのパフォーマンス（例えば、事故の数）を示すグラフィカル要素５２２と、標的エンティティを含むエンティティのクラスタのパフォーマンスを示すグラフィカル要素５２４と、を含む。例えば、グラフィカル要素５２４は、クラスタの平均パフォーマンス（例えば、平均事故数）を示すことができる。
【０１１９】
図６は、本開示に記載された技術による、作業員安全管理システムの動作の例示的なモードを示すフローチャートである。図６は、図１及び２に記載されている作業員安全管理システム６を参照して説明される。
【０１２０】
ＳＭＳ６は、１つ以上のセンサによって生成された行動データを受信することができ、行動データは、１つ以上の作業環境内で動作する１人以上の作業員の行動を示す（６０２）。例えば、ＳＭＳ６は、１つ以上のセンサから、ほぼリアルタイムで行動データを受信してもよく、及び／又は作業環境データ７４Ａ若しくは作業員データ７４Ｃなどの１つ以上のデータリポジトリから行動データを受信してもよい。１つ以上のセンサが、１人以上の作業員によって装着されたパーソナル保護機器（ＰＰＥ）デバイス内に含まれてもよい。
【０１２１】
ＳＭＳ６は、作業環境８内で動作する作業員１０の行動を示す行動データに少なくとも部分的に基づいて、それぞれが１つ以上のエンティティを含む複数のクラスタを特定することができる（６０４）。各エンティティは、１人以上の作業員に関連付けられてもよい。例えば、エンティティは、作業員１０のうちの作業員、又は作業環境８のうちの作業環境を指してもよく、各作業環境は１人以上の作業員１０に関連付けられる。複数のクラスタを特定するために、ＳＭＳ６は、エンティティデータから、構成要素のそれぞれのｄ次元ベクトルを生成することができ、ｄ次元ベクトルのそれぞれは、ｄ次元の各次元について、対応するエンティティの当該次元の値を示す、ｌ対応値を有する。次いで、ＳＭＳ６は、１つ以上のエンティティの複数のクラスタを特定するために、クラスタリングアルゴリズムを使用してｄ次元ベクトルを処理してもよく、エンティティの各エンティティは、１人以上の作業員に関連付けられる。
【０１２２】
ＳＭＳ６は、１つ以上のパフォーマンスモデル７４Ｂに基づいて複数のクラスタを特定することができる。ＳＭＳ６は、機械学習アルゴリズム又は類似性アルゴリズムを利用して、パフォーマンスモデル７４Ｂを訓練することができる。いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、作業環境データ７４Ａ、作業員データ７４Ｃ、又はその両方に基づいて、パフォーマンスモデル７４Ｂを訓練してもよい。更に、ＳＭＳ６は、パフォーマンスモデル７４Ｂを行動データ（例えば、作業環境データ７４Ａ、作業員データ７４Ｃ、又はその両方と共に記憶されたデータ）に適用して、互いに類似しているエンティティのクラスタを判定することができる。
【０１２３】
いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、標的エンティティによるパフォーマンスと、標的エンティティを含むクラスタによるパフォーマンス間の差の指標を出力する（６０６）。いくつかの実施例では、標的エンティティのパフォーマンス及び標的エンティティを含むクラスタのパフォーマンスは、安全イベントに関するパフォーマンスと関連付けられる。換言すれば、いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、標的エンティティの安全パフォーマンスとクラスタの安全パフォーマンス間の差の指標を出力する。例えば、ＳＭＳ６は、表示のために、安全に関する標的エンティティのパフォーマンスと、標的エンティティを含むエンティティクラスタのパフォーマンス（例えば、平均パフォーマンス）とを示すグラフィカルユーザインタフェースを出力してもよく、グラフィックは、標的エンティティのパフォーマンスと、類似のエンティティのクラスタのパフォーマンス間の差を更に示す。例えば、グラフィカルユーザインタフェースは、（例えば、標的エンティティを含む）クラスタ内のそれぞれのエンティティが経験する安全イベントの数、及びクラスタ内のエンティティが経験する安全イベントの平均数を示すことができる。
【０１２４】
図７は、本開示に記載された技術による、作業員安全管理システムの動作の例示的なモードを示すフローチャートである。図７は、図１及び２に記載されている作業員安全管理システム６を参照して説明される。
【０１２５】
ＳＭＳ６は、安全イベントに関する１つ以上のエンティティのパフォーマンスを示すエンティティデータを受信することができる（７０２）。例えば、ＳＭＳ６は、作業環境データ７４Ａ又は作業員データ７４Ｃなどの１つ以上のデータリポジトリからエンティティデータを受信することができる。いくつかの実施例では、エンティティデータは、１つ以上のセンサによって生成された行動データ、又は作業員１０に関連付けられたバイオグラフィカルデータなどの作業員データ７４Ｃを含む。１つ以上のセンサは、１人以上の作業員によって装着された個人保護機器（ＰＰＥ）デバイス内に含まれてもよい。バイオグラフィカルデータは、人口学的データ、作業員の種類データ、トレーニングデータ、安全データ（例えば、負傷回数、安全違反など）を含んでもよい。作業環境データ７４Ａは、安全イベント統計、作業環境特性（例えば、作業環境のサイズ、場所、種類、実行される仕事の種類など）を含んでもよい。いくつかの実施例では、作業環境データ７４Ａは、作業環境、作業員数、保険データなどの機器を示すデータを含む。
【０１２６】
作業環境データ７４Ａ及び作業員データ７４Ｃはそれぞれ、図１の作業環境データ２９Ａ及び作業員データ２９Ｂの例を表すことができる。環境データ７４Ａ及び作業員データ７４Ｃは、非構造化データ、構造化データ、及び／又は非構造化データから生成される構造化データを含んでもよい。
【０１２７】
ＳＭＳ６は、エンティティデータに少なくとも部分的に基づいて、それぞれが１つ以上のエンティティを含む複数のクラスタを特定することができる（７０４）。各エンティティは、１人以上の作業員に関連付けられてもよい。例えば、エンティティは、作業員１０のうちの作業員、又は作業環境８のうちの作業環境を指してもよく、各作業環境は１人以上の作業員１０に関連付けられている。複数のクラスタを特定するために、ＳＭＳ６は、エンティティデータから、エンティティのｄ次元ベクトルを生成することができ、ｄ次元ベクトルはそれぞれ、対応するエンティティに関する次元内の値を示すｄ次元の各次元の対応値を有する。次いで、ＳＭＳ６は、１つ以上のエンティティの複数のクラスタを特定するために、クラスタリングアルゴリズムを使用してｄ次元ベクトルを処理してもよく、エンティティの各エンティティは、１つ以上の作業員に関連付けられる。
【０１２８】
ＳＭＳ６は、１つ以上のパフォーマンスモデル７４Ｂに基づいて複数のクラスタを特定することができる。ＳＭＳ６は、機械学習アルゴリズム又は類似性アルゴリズムを利用して、パフォーマンスモデル７４Ｂを訓練することができる。いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、作業環境データ７４Ａ、作業員データ７４Ｃ、又はその両方などのエンティティデータに基づいて、パフォーマンスモデル７４Ｂを訓練してもよい。更に、ＳＭＳ６は、パフォーマンスモデル７４Ｂをエンティティデータ（例えば、作業環境データ７４Ａ、作業員データ７４Ｃ、又はその両方と共に記憶されたデータ）に適用して、互いに類似するエンティティのクラスタを判定することができる。
【０１２９】
いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、安全イベントに関する標的エンティティによるパフォーマンスと、安全イベントに関する標的エンティティを含むクラスタによるパフォーマンス間の差の指標を出力する（７０６）。換言すれば、いくつかの実施例では、ＳＭＳ６は、標的エンティティの安全パフォーマンスとクラスタの安全パフォーマンス間の差の指標を出力する。例えば、ＳＭＳ６は、表示のために、安全に関する標的エンティティのパフォーマンスと、標的エンティティを含むエンティティクラスタのパフォーマンス（例えば、平均パフォーマンス）とを示すグラフィカルユーザインタフェースを出力してもよく、グラフィックは、標的エンティティのパフォーマンスと、類似のエンティティのクラスタのパフォーマンス間の差を更に示す。例えば、グラフィカルユーザインタフェースは、クラスタ内のそれぞれのエンティティ（例えば、標的エンティティを含む）が経験する傷害の数、及びクラスタ内のエンティティが経験する傷害の平均数を示すことができる。
【０１３０】
以下のいくつかの実施例は、本開示の１つ以上の態様を例示し得る。
【０１３１】
実施例１．方法であって、コンピューティングシステムによって、１つ以上のセンサによって生成され、１つ以上の作業環境内で作業する作業員の行動を示す行動データに少なくとも基づいて、１つ以上のエンティティの複数のクラスタであって、エンティティの各エンティティが１つ以上の作業員に関連付けられている複数のクラスタを特定することと、安全イベントに関する標的エンティティによるパフォーマンスと、安全イベントに関する標的エンティティを含むクラスタによるパフォーマンス間の差の指標を出力することと、を含む方法。
【０１３２】
実施例２．行動データが、作業員に関するＰＰＥ使用データと生理学的データとのうちの１つ以上を含む、実施例１に記載の方法。
【０１３３】
実施例３．コンピューティングシステムによって、エンティティのそれぞれに関するエンティティデータを受信することであって、エンティティデータが、エンティティに対応する作業員の特性と作業環境の特性とのうちの少なくとも１つを示すことと、少なくともエンティティデータに基づいて、１つ以上のエンティティの複数のクラスタを特定することと、を更に含む、実施例１に記載の方法。
【０１３４】
実施例４．エンティティデータが、作業員に関する人口学的データと作業環境の安全イベント統計値とのうちの１つ以上を含む、実施例３に記載の方法。
【０１３５】
実施例５．コンピューティングシステムによって、行動データ及びエンティティデータから、エンティティのそれぞれのｄ次元ベクトルを生成することであって、ｄ次元ベクトルのそれぞれが、ｄ次元の各次元について、対応するエンティティの当該次元の値を示す、対応値を有することと、コンピューティングシステムによって、クラスタリングアルゴリズムを使用してｄ次元ベクトルを処理して、１つ以上のエンティティの複数のクラスタを特定することと、を更に含む方法。
【０１３６】
実施例６．行動データが、作業員によって行動に費やされた時間、行動毎に作業員によって費やされた継続時間、作業員によるデューティサイクル、及び行動パターンのうちの１つ以上を含む、実施例１に記載の方法。
【０１３７】
実施例７．エンティティの各エンティティが、１人以上の作業員のうちの作業員である、実施例１に記載の方法。
【０１３８】
実施例８．エンティティの各エンティティが、エンティティに関連付けられた１人以上の作業員が作業している１つ以上の作業環境のうちの作業環境である、実施例１に記載の方法。
【０１３９】
実施例９．行動データが、作業員に関する１つ以上の安全メトリックスの指標であり、複数のクラスタ及び１つ以上のエンティティに基づいて、コンピューティングシステムによって、標的エンティティに関する安全メトリックス、及び標的エンティティを含むクラスタに関する安全メトリックスを計算することを更に含み、差の指標を出力することが、標的エンティティに関する安全メトリックスと、標的エンティティを含むクラスタに関する安全メトリックスとの間の差の指標を出力することを含む、実施例１に記載の方法。
【０１４０】
実施例１０．行動データが、作業員に関する１つ以上のパフォーマンスメトリックスの指標であり、
コンピューティングシステムによって、複数のクラスタ及び１つ以上のエンティティに基づいて、標的エンティティのパフォーマンスメトリックス、及び標的エンティティを含むクラスタのパフォーマンスメトリックスを計算することを更に含み、差の指標を出力することが、標的エンティティのパフォーマンスメトリックスと、標的エンティティを含むクラスタのパフォーマンスメトリックス間の差の指標を出力することを含む、実施例１に記載の方法。
【０１４１】
実施例１１．行動データが、作業員に関する１つ以上のパフォーマンスメトリックスの指標であり、
コンピューティングシステムによって、標的エンティティのパフォーマンスメトリックスがパフォーマンスメトリックスの閾値を満たすか否かを判定することと、パフォーマンスメトリックスがパフォーマンスメトリックスの閾値を満たさないと判定することに応じて、コンピューティングシステムによって、少なくとも作業員に関する履歴行動データを使用して訓練された行動モデルに基づいて、標的エンティティのパフォーマンスメトリックスを改善する見込みのある１つ以上の行動を決定することと、コンピューティングシステムによって、１つ以上の行動の指標を出力することと、を更に含む、実施例１に記載の方法。
【０１４２】
実施例１２．安全イベントが、作業員によって実行されるタイプの行動に対応し、安全イベントに関する標的エンティティによるパフォーマンスが、標的エンティティに関連付けられた１人以上の作業員がタイプの行動を実行する頻度に対応し、
安全イベントに関する標的エンティティを含むクラスタによるパフォーマンスが、標的エンティティを含むクラスタの１つ以上のエンティティに関連付けられた１人以上の作業員がタイプの行動を実行する頻度に対応する、実施例１に記載の方法。
【０１４３】
実施例１３．ＰＰＥデバイスのうちの少なくとも１つが、コンピューティングデバイスを含む通信ハブである、実施例１に記載の方法。
【０１４４】
実施例１４．コンピューティングデバイスによって、安全イベントに関する１つ以上のエンティティによるパフォーマンスを示すエンティティデータを受信することと、コンピューティングデバイスによって、少なくともエンティティデータに基づいて、１つ以上のエンティティの複数のクラスタを特定することであって、エンティティの各エンティティが１人以上の作業員に関連付けられていることと、コンピューティングデバイスによって、安全イベントに関する標的エンティティによるパフォーマンスと、安全イベントに関する標的エンティティを含むクラスタによるパフォーマンスとの間の差の表示を出力することと、を含む方法。
【０１４５】
実施例１５．エンティティの各エンティティが、そのエンティティに関連付けられた１人以上の作業員が作業している１つ以上の作業環境のうちの作業環境であり、エンティティデータが、作業環境の特性及び作業環境の安全イベント統計値の指標である、実施例１４に記載の方法。
【０１４６】
実施例１６．エンティティの各エンティティが、１人以上の作業員のうちの一作業員であり、エンティティデータが、作業員の特性及び作業員の安全イベント統計値の指標である、実施例１４に記載の方法。
【０１４７】
実施例１７．コンピューティングデバイスによって、エンティティデータから、エンティティのそれぞれのｄ次元ベクトルを生成することであって、ｄ次元ベクトルのそれぞれが、ｄ次元の各次元について、対応するエンティティの当該次元の値を示す、対応値を有することと、コンピューティングデバイスによって、クラスタリングアルゴリズムを使用してｄ次元ベクトルを処理して、１つ以上のエンティティの複数のクラスタを特定することと、更に含む実施例１４の方法。
【０１４８】
実施例１８．安全イベントに関する標的エンティティを含むクラスタによるパフォーマンスが、標的エンティティを含むクラスタの１つ以上のエンティティの平均パフォーマンスに基づく、実施例１４に記載の方法。
【０１４９】
特定の例示的実施形態を参照して本開示の照明システムを説明したが、当業者には本発明の趣旨と範囲とから逸脱することなく変更及び変形をなし得ることは容易に理解できよう。
【０１５０】
好ましい実施形態の以下の詳細な説明において、本発明を実施できる具体的な実施形態を例示する添付図面を参照する。例示された実施形態は、本発明にかかる全ての実施形態を網羅することを意図するものではない。他の実施形態を利用することもでき、また、構造的又は論理的な変更が、本発明の範囲から逸脱することなくなされ得ることを理解されたい。したがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味で解釈されるべきではなく、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によって画定されるものである。
【０１５１】
別途断りがない限り、本明細書及び特許請求の範囲で用いる加工寸法（feature size）、量、及び物理的特性を表す全ての数は、全ての場合において、用語「約」によって修飾されていると理解するものとする。したがって、特に反対の指示がない限り、上記明細書及び添付の特許請求の範囲に記載されている数値パラメータは、本明細書で開示される教示を利用して当業者が得ようとする所望の特性に応じて変動し得る近似値である。
【０１５２】
本明細書及び添付の特許請求の範囲で使用される際、単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、内容的に別段の明確な定めがない限り、複数の指示対象を有する実施形態を包含する。本明細書及び添付の特許請求の範囲で使用する場合、用語「又は」は、内容が別途明示しない限り、「及び／又は」を含む意味で通常用いられる。
【０１５３】
「近位」、「遠位」、「下部」、「上部」、「〜の下」、「下側」、「上側」、及び「〜の上」などを含むが、それらに限定されない、空間に関連する用語は、本明細書で使用される場合、ある要素（複数可）の別の要素に対する空間的関係を述べる説明を容易にするために利用される。そのような空間に関する用語は、図に示され本明細書で説明される特定の向きに加えて、使用中又は動作中のデバイスの異なる向きを包含する。例えば、図面に示される物体が反転又は裏返された場合、その前の時点で、他の要素の下方又はその下にあるとして説明されていた部分は、したがって、これらの他の要素の上方又はその上となるであろう。
【０１５４】
本明細書で使用されるとき、ある要素、構成要素若しくは層が、例えば、別の要素、構成要素若しくは層と「一致する境界面」を形成する、これらの「上にある」、これらと「接続される」、「連結される」、「積層される」、若しくは「接触する」として説明される場合、その要素、構成要素若しくは層は、例えば、特定の要素、構成要素若しくは層の直接上にあるか、これらと直接接続されるか、直接連結されるか、直接積層されるか、直接接触してもよいか、又は、介在する要素、構成要素若しくは層が特定の要素、構成要素若しくは層の上にあるか、これらと接続されるか、連結されるか、若しくは接触し得る。例えば、ある要素、構成要素、又は層が、別の要素の「直接上にある」か、別の要素に「直接接続される」、「直接連結される」、又は「直接接触する」ものとして言及される場合、例えば介在する要素、構成要素、又は層は存在しない。本開示の技術は、サーバ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、タブレットコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、スマートフォンなど、多種多様なコンピュータデバイスにおいて実装され得る。機能的態様を強調するために、任意の構成要素、モジュール又はユニットについて記載してきたが、必ずしも、別々のハードウェアユニットによる実現が必要とは限らない。また、本明細書に記載の技法は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの任意の組み合わせによって実施され得る。モジュール、ユニット又は構成要素として説明した任意の特徴部は、集積論理デバイス中に一緒に実装してもよく、又は、個別であるが相互使用可能な論理デバイスとして別々に実装してもよい。いくつかの事例では、集積回路チップ又はチップセットなどの集積回路デバイスとして、様々な特徴を実装してもよい。更に、本明細書全体にわたって、それらの多くが固有の機能を実行するいくつかの別個のモジュールについて説明してきたが、モジュールの全ての全機能を単一のモジュールへと組み合わせてもよく、又は更なる追加のモジュールへと分割してもよい。本明細書で説明したモジュールは、例示的なものにすぎず、理解をより一層容易にするように記載したものである。
【０１５５】
ソフトウェアに実装される場合、当該技術は、プロセッサによって実行される時に、上記で説明した方法のうちの１つ以上を実行する命令を含む、コンピュータ可読媒体によって少なくとも部分的に実現され得る。コンピュータ可読媒体は、有形のコンピュータ可読記録媒体を含んでよく、梱包材料を含み得るコンピュータプログラム製品の一部を形成してよい。コンピュータ可読記憶媒体は、同期型ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）等のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、電気的消去型再書き込み可能な読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、磁気又は光学データ記憶媒体等を含み得る。また、コンピュータ可読記憶媒体は、ハードディスク、磁気テープ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク、ホログラフィックデータ記憶媒体又は他の不揮発性記憶デバイス等の不揮発性記憶デバイスを含み得る。
【０１５６】
本明細書で使用する場合「プロセッサ」という用語は、前述の構造のうちのいずれか、あるいは本明細書で説明した技法の実施に適した任意の他の構造を指し得る。加えて、いくつかの態様において、本明細書で説明した機能は、本開示の技法を実行するように構成された専用のソフトウェアモジュール又はハードウェアモジュール内に提供され得る。ソフトウェアで実施される場合であっても、当該技法は、ソフトウェアを実行するプロセッサ等のハードウェア、又はソフトウェアを記憶するメモリを使用し得る。このような場合には、本明細書で説明したコンピュータは、本明細書で説明した特定の機能を実行することが可能な特定のマシンを規定し得る。また、当該技法は、プロセッサと見なしてもよい１つ以上の回路又は論理素子に完全に実装してもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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