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从近乎错过到预测性见解：潜在的严重伤害或死亡（PSIF）
探讨PSIF分析如何帮助近乎失误转换为数据驱动的见解，以主动防止严重的工作场所伤害和死亡。
来源:viAct.ai在高风险行业（建设，石油和天然气，采矿和制造业）中，遭受了严重的伤害（SIF）仍然是一个清醒的现实。尽管EHS计划的进步，人为错误，系统失误和不可预测的事件继续导致可预防的生命或改变生活的伤害。
在高风险行业（建设，石油和天然气，采矿和制造业） 严重伤害（SIF） 仍然是一个清醒的现实。尽管EHS计划的进步，人为错误，系统失误和不可预测的事件继续导致可预防的生命或改变生活的伤害。根据美国最新的劳工统计局，仅在美国就记录了5283名工作场所死亡，这使得费率为每100,000名全职同等工人的死亡人数为3.5。
根据最新 美国劳工统计局 ，仅在美国就记录了5283个工作场所死亡，这使得费率为每100,000名全职同等工人的死亡人数为3.5。由于工作中受伤，该回合最多每99分钟死亡一次。
许多组织已经实施了事件报告系统和安全审计，但一个关键的问题徘徊：
识别出足够多的遗漏以防止下一次严重伤害或死亡？
在2025年的工作场所安全差不多的小姐报告中是否有足够的报告？
传统上，接近小姐的报告被认为是捕获安全差距的宝贵工具。但是，在当今数据驱动的环境中，仅依靠基于AI的近乎遗漏的检测和事件文档是不够的。
传统上， 接近报告 被认为是捕获安全差距的宝贵工具。但是，在当今数据驱动的环境中，仅依靠基于AI的近乎遗漏的检测和事件文档是不够的。 使用 高级AI视频分析近距离和PSIF
in 快速案例： 62％ 38