
Predictive Safety Analytics: Reducing Risk Through Modeling and Machine Learning
Fast alle unsere Systeme zur Erfassung und Meldung von Sicherheitsdaten sind rückwärtsgerichtet: Berichte über Vorfälle, Dashboards, Systeme zur Überwachung der Einhaltung von Vorschriften usw. Dieses Buch zeigt, wie wir Sicherheitsdaten in einem vorausschauenden, prädiktiven Sinn nutzen können.
Prädiktive Sicherheitsanalysen: Verringerung von Risiken durch Modellierung und maschinelles Lernen enthält reale Anwendungsfälle, in denen Unternehmen durch den Einsatz von vorausschauender Analytik zur Vorhersage und Minderung künftiger Risiken Vorfälle verringert haben. Es wird erörtert, wie Predictive Safety Analytics eine Möglichkeit bietet, das Plateauproblem zu durchbrechen, bei dem die Verbesserung der Sicherheitsrate in vielen Unternehmen stagniert. Das Buch zeigt, wie die Nutzung von Daten in Verbindung mit fortschrittlichen Analysetechniken, einschließlich des maschinellen Lernens, zu einer bewährten und erfolgreichen Innovation geworden ist. Der Schwerpunkt liegt darauf, wie das Buch Sie dort abholt, wo Sie stehen", indem es einen Weg aufzeigt, wie Sie Ihr Ziel erreichen können, beginnend mit einfachen Daten, die dem Unternehmen wahrscheinlich bereits vorliegen. Ein Highlight des Buches sind die realen Beispiele und Fallstudien, die dabei helfen, Gedanken und Ideen zu entwickeln, was für den einzelnen Leser funktionieren könnte und wie er die Informationen an seine spezielle Situation anpassen kann.
Das Buch richtet sich an Fachleute und Forscher in den Bereichen Systemzuverlässigkeit, Risiko- und Sicherheitsbewertung, Qualitätskontrolle, Betriebsleiter in ausgewählten Branchen, Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure. Auch für Studenten, die Kurse in diesen Bereichen belegen, ist dieses Buch von Interesse.