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「同类型事故」总重复发生?安全管理「三板斧」帮你破解!

2022.11.28 IOT

驾驶员安全驾驶技能不足是导致事故发生的最主要直接原因。「同类型事故重复发生」是系统性事故预防屏障缺失或存在漏洞的表现!

“为什么货运安全管理过程中,同类型的事故总是重复发生”?相信这直戳众多货运企业的心声。总在事后发现驾驶员超速、跟车过近、过路口不减速等行为,明明公司的驾驶员都是“老司机”、路线更是不能再熟悉,但每年都会因此类行为发生事故。

如果你正备受困扰,不妨看看是哪一处「风险」没管好,因为安全管理的核心就是「管风险」。(文末附安全管理指南,欢迎领取下载)

究竟什么是「风险」?如何辨别导致事故发生的「主要风险」,考虑到行业属性的不同、每一家企业的运营场景和所处阶段不同,所以答案也并不惟一。

通常来看,自动驾驶尚未完全普及之前,在途风险的主要管理场景在于司机的驾驶行为。G7易流大数据平台分析,事故原因中占比最高的是司机因素,为37%。

因司机因素导致的事故中,我们通常会将其拆分为四类:

一、人为破坏,如故意遮挡或扭转摄像头等行为

二、违法违规,如不遵守四小时疲劳规定、玩手机、打电话、超高/低速等行为

三、驾驶状态不佳,如注意力分散、闭眼、打哈欠等疲劳驾驶行为

四、不良驾驶习惯,如跟车过近、过路口不减速、左右偏离行驶轨道等行为

从「司机不安全行为分类架构」来看,我们将上述一、二、三类人为破坏和触犯法律法规等行为看作是有意行为下的「知道自己不对却还要做」,第四类驾驶习惯行为则归类于「司机自认为对」,这是缺乏驾驶常识和经验主义使然。

这里我们着重解释一下三,司机驾驶状态不佳一直是横亘在货运企业安全管理上的阻力之一,一般司机出现闭眼、打哈欠等疲劳驾驶行为时,通过深挖背后的原因我们发现有两点:其一,你可以理解为司机执行任务的前一天晚上通宵看世界杯,这属于司机个人态度问题;其二,司机因公司调度排班不合理,导致加班作业,这属于企业优化下程序出现了BUG。

安全管理作为一个复杂且庞大的系统,需要找到不同阶段影响事故率下降的突破性窗口。于是,根据导致人类不安全行为的原因,G7易流总结出一套「降事故三板斧:抓行为、改习惯、搭体系」,即通过主动安全管理对司机直接暴露的人为破坏、违法违规等风险行为进行管控;再通过知识灌输、建立考核制度等改善司机不良驾驶习惯;最后通过搭建管理体系形成企业安全管理的自闭环。

文末附安全管理指南,欢迎领取下载

而想要真正落地「三板斧」,必须以数字化为基础,除了IoT智能装备做事中监管外,还要有端云算法做到事前风险预判,最后再通过SaaS平台和运营服务做到随时随地管理风险和事后分析、持续优化管理机制。基于此,G7易流推出行业首个「IoT+端云算法+SaaS平台+运营服务」四位一体的全链安全解决方案。

说到这里,也许你会觉得缺少画面感,下面我们便基于真实的客户案例和场景来聊聊货运安全管理。


抓行为

管控驾驶员直接暴露的风险

如果企业安全管理信息化程度低,缺失过程管理,在途安全只能简单依赖驾驶员自觉,那结果一定是高风险日积月累下的高事故率。解决问题的第一步就是抓行为。

顾名思义就是通过主动安全服务的方式对一些直接暴露的风险进行管控,例如接打电话、超速、疲劳驾驶等一系列安全监管部门严令禁止的行为,货运企业一般在这个阶段都具备非常高的主动性和积极性,并且可以通过实践向数字化技术要结果。

基于G7易流超20万的安全IoT连接数来看,在使用G7易流主动安全管理服务15天后,车辆风险指数显著下降10%,90天后下降13%,180天后下降18%,货运在途风险有改善明显。

2年将业务从重庆发展到海外的金冀兴(水泥行业)也曾在2016年因司机疲劳驾驶导致安全事故高发而头疼不已。由于贵州山路较多,加上司机的运输场景晚上居多,一年下来15台车共发生48次事故。在接触到G7易流安全管家服务后,通过给车辆加装智能IoT安全产品、7*24小时不间断管理、实时监测在途高风险行为并及时进行有效干预,事故率下降70%。

透过大量客户案例,我们笃定「技术和数据改变公路货运安全」正在发生。物联网驱动下的主动安全管理体系可以显著降低货运风险。而在途安全风险的有效控制,也是公路货运行业整体走向更加成熟的标志之一 。


改习惯

培养真正懂安全驾驶的司机

不少企业发现,在通过数字化手段管理违规后,虽然事故率在短期有明显的下降,但接下来却进入很长一段的瓶颈期。

一方面数据显示,仅针对驾驶违规行为进行管控和干预,对于驾驶习惯较差的司机效果不明显,不良行为持续未得到改善。另一方面通过事故后数据分析发现,有些事故的导火索并非是司机接打电话或者疲劳驾驶等违规违法行为,而是「转弯变道不注意观察、过路口不减速、跟车距离过近」等潜在风险所导致,也就是大家常说的不良驾驶习惯,但这些在日常安全管理很难被发现。

相较于抓行为,改习惯则是通过防御性驾驶培训从管理员、司机意识层面让其认可正确的操作,例如四秒跟车判断、路口操作四步法、转弯三步法等,并辅以理论考试和道路训练的方式来逐步培养驾驶员正确的习惯。一经实施,事故率下降又将突破一个新的层级。此时,四位一体安全管理则通过「领先算法+大数据」为企业提供管控依据和数据决策,为每一位司机在改习惯的过程中提供一面数字化的镜子。

作为大宗物流行业的标杆企业,国家5A级物流企业建华物流在与G7易流的合作中,前期凭借「IoT+端云算法+SaaS平台+运营服务」四位一体的全链安全解决方案有针对性干预在途风险车辆, 并通过风险算法发现隐患驾驶员,后期引入防御性驾驶培训,并结合司机驾驶行为数据给管理员、司机制定考试制度和奖惩措施持续优化。双举措下,建华物流千公里高风险次数下降50%、事故率下降40%。


搭体系

构建安全管理自驱飞轮

如果说「抓行为,改习惯」是帮助企业实现短期安全管理显著提升的主要手段,那么搭体系则是保证企业安全管理业绩维持长久的自闭环、自驱动体系。

一方面,以物联网技术为核心的 IoT 智能安全解决方案,在技术层面填补企业安全管理的硬实力与关键底座,另一方面结合数据重新制定司机招聘、培训、监控、考核机制与流程,对司机群体进行全生命周期的体系化管理,树立安全为本的驾驶文化,最大限度降低人为因素对风险的影响。

数据显示,危化行业作为安全管理体系相对完善的行业,不仅源于行业严苛的安全标准,更是其早在近10年前便投身安全管理体系搭建的决心,所以百万公里事故数和货运风险指数都远低于大宗和快递行业。

作为全球工业与健康领域气体、技术的领导者,液化空气集团业务遍布80个国家和地区。出于危化行业对安全管理的重视,液化空气早在2013年便开始投入,直至2019年牵手G7易流进行升级,共建安全管理数字化运营中心,充分发挥数据在管理过程中的作用,协助50+承运商建立安全管理标准。

同时,建立驾驶员画像库,深挖700+驾驶行为背后的原因,并通过四位一体的手段进行管控和改善。

与G7易流合作的6年里,液化空气集团百万公里事故率下降6.7倍,真正实现安全管理0事故。

一直以来,有关货运行业安全管理,市场一直在回答WHY的问题。我们相信无论是监管角度还是行业上下游企业自我管理角度,对于「WHY」都已经有了非常明确的答案。而透过各类客户案例,我们看到眼下大家对于「HOW」又有了新的思考。只有不断深究事故背后的原因,根据自身运营场景找寻适合的解决方案,才能不断提升安全管理水平,让安全管理成为可复制的成功。


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