การจัดการอุบัติการณ์

กรณีศึกษา
15 มิถุนายน 2021 🇷🇺 ภาษาต้นฉบับ: русский

จากการสืบสวนสู่การจัดการ: แนวทางของบริษัท Danone

ในอุตสาหกรรมสมัยใหม่ การสืบสวนอุบัติการณ์เป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของการจัดการความเสี่ยง สิ่งที่สำคัญกว่าคือการสร้างระบบการจัดการอุบัติการณ์ที่จะช่วยป้องกันไม่ให้เกิดขึ้นอีกในอนาคต ในการนำเสนอของ Dmitry Zubov ผู้อำนวยการฝ่ายอาชีวอนามัย ความปลอดภัย และสิ่งแวดล้อม (HSE) ของบริษัท Danone ได้แบ่งปันประสบการณ์จริงและเล่าถึงวิธีที่บริษัทเปลี่ยนจากการค้นหาคนผิดมาเป็นการวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริงอย่างลึกซึ้งและการคาดการณ์ความเสี่ยง

หลักการความปลอดภัย: จากอุบัติเหตุเป็นศูนย์สู่ความรับผิดชอบส่วนบุคคล

วิทยากรเน้นย้ำว่าระบบความปลอดภัยของ Danone ตั้งอยู่บนหลักการสำคัญหลายประการ ประการแรก บริษัทเชื่อว่าอุบัติเหตุทุกครั้งสามารถป้องกันได้ และเป้าหมายเดียวที่ยอมรับได้คืออุบัติการณ์ต้องเป็นศูนย์ ประการที่สอง ความปลอดภัยขึ้นอยู่กับพฤติกรรมของพนักงานทุกคน ประการที่สาม ความรับผิดชอบหลักด้านความปลอดภัยอยู่ที่ผู้จัดการสายงาน และสุดท้าย ไม่มีผลประโยชน์ใดที่คุ้มค่ากับการละเมิดกฎความปลอดภัย

การสืบสวนทุกอุบัติการณ์: ทำไมจึงสำคัญ

ที่ Danone มีการสืบสวนอุบัติการณ์ทุกกรณี รวมถึงการบาดเจ็บเล็กน้อย การปฐมพยาบาล และเหตุการณ์เกือบเกิดอุบัติเหตุ (near-miss) สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการมีพนักงานรับเหมาช่วงจำนวนมากในพื้นที่ปฏิบัติงาน บริษัทดึงผู้รับเหมาเข้ามามีส่วนร่วมในระบบความปลอดภัยบนพื้นฐานเดียวกับพนักงานประจำ แนวทางนี้ช่วยให้สามารถระบุปัญหาเชิงระบบและป้องกันอุบัติการณ์ที่ร้ายแรงกว่าได้

ระเบียบวิธีสืบสวน: การผสมผสานเครื่องมือ

สำหรับการสืบสวนอุบัติการณ์ใน Danone มีการใช้วิธีการผสมผสานกัน: แผนภาพอิชิกาวะ (5M/6M) และการวิเคราะห์ «ทำไม 5 ครั้ง» (5 Whys) วิทยากรได้วิเคราะห์ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยเมื่อใช้วิธีการเหล่านี้แยกกัน ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ «ทำไม 5 ครั้ง» โดยไม่มี 5M อาจไม่สามารถเปิดเผยสาเหตุทั้งหมดของเหตุการณ์ได้ และการใช้เพียง 5M อาจไม่นำไปสู่สาเหตุที่แท้จริง การผสมผสานวิธีการช่วยให้ได้ภาพรวมที่เป็นกลางและพัฒนาแผนปฏิบัติการแก้ไขที่มีประสิทธิภาพ

การคาดการณ์อุบัติการณ์: มองสู่อนาคต

ในการนำเสนอได้พิจารณารายละเอียดเกี่ยวกับการเปลี่ยนจากแนวทางเชิงรับเป็นเชิงรุก Danone กำลังพัฒนาระบบการคาดการณ์อุบัติการณ์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ระบบจะวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล: โปรไฟล์พนักงาน ระดับความเสี่ยงตามสถานที่ตั้ง ผลการตรวจสอบ สถานการณ์ทางธุรกิจ และปัจจัยอื่นๆ สิ่งนี้จะช่วยให้สามารถระบุ «สัญญาณเตือน» และป้องกันอุบัติการณ์ก่อนที่จะเกิดขึ้น

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้จากสัมมนาออนไลน์นี้:

  • วิธีสร้างระบบการรายงานอุบัติการณ์ที่มีประสิทธิภาพ
  • ทำไมจึงสำคัญที่ต้องสืบสวนการบาดเจ็บเล็กน้อยและเหตุการณ์ near-miss
  • วิธีผสมผสานวิธีการ 5M และ «ทำไม 5 ครั้ง» อย่างถูกต้องเพื่อค้นหาสาเหตุที่แท้จริง
  • วิธีประเมินประสิทธิภาพของมาตรการแก้ไข
  • ข้อมูลใดบ้างที่สามารถใช้ในการคาดการณ์อุบัติการณ์ด้วยความช่วยเหลือของโครงข่ายประสาทเทียม
สำหรับสมาชิก Pro และ VIP
สรุปโครงสร้างพร้อมงบประมาณ ระยะเวลา ทีมงาน และเครื่องมือ
เลือกแผน

600+ กรณีศึกษาและแนวปฏิบัติ

สำรวจห้องสมุดแนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยในอุตสาหกรรมฉบับสมบูรณ์

ไปที่ห้องสมุด
เราใช้คุกกี้เพื่อประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้น · ประกาศเกี่ยวกับคุกกี้

เข้าร่วมกับผู้นำ

14,000+ ผู้เชี่ยวชาญ · 128+ ประเทศ

1
ข้อมูลติดต่อ
2
โปรไฟล์

ลงทะเบียน

บอกเราเกี่ยวกับตัวคุณ

จำเป็นต้องกรอก
จำเป็นต้องกรอก
กรุณากรอกอีเมลที่ถูกต้อง
หมายเลขไม่ถูกต้อง

ลงทะเบียน

ข้อมูลวิชาชีพ

จำเป็นต้องกรอก
จำเป็นต้องกรอก
จำเป็นต้องกรอก

กรุณายินยอมรับจดหมายข่าว เพื่อประสบการณ์ที่ดีขึ้นบนแพลตฟอร์ม

ลงทะเบียนสำเร็จ

เราส่งข้อมูลการเข้าสู่ระบบไปยังอีเมลของคุณแล้ว ใช้รหัสผ่านที่ได้รับเพื่อเข้าสู่ระบบ

ไม่ได้รับอีเมล?
ตรวจสอบโฟลเดอร์สแปม

ยินดีต้อนรับ!

คุณเข้าสู่ระบบสำเร็จแล้ว

ยังไม่มีบัญชี? ลงทะเบียน · ลืมรหัสผ่าน?

กู้คืนรหัสผ่าน

กรอกอีเมลเพื่อกู้คืน

กรุณากรอกอีเมลที่ถูกต้อง

ส่งลิงก์แล้ว

ลิงก์รีเซ็ตรหัสผ่านถูกส่งไปยังอีเมลของคุณแล้ว ลิงก์ใช้ได้ 1 ชั่วโมง

ไม่ได้รับอีเมล?
ตรวจสอบโฟลเดอร์สแปม
จำรหัสผ่านได้แล้ว? เข้าสู่ระบบ · ลงทะเบียน