Levi Strauss использует блокчейн для контроля за условиями труда работников

Fallback Image

Гарвардский университет, аналитический центр New America и компания Levi Strauss исследуют применение блокчейна для улучшения благополучия работников.

Грант в размере $800 тысяч на двухлетний пилотный проект по разработке блокчейн-системы для отслеживания условий труда рабочих выделил Государственный департамент США.

Первый этап будет запущен во втором квартале на трех фабриках в Мексике, которые производят продукцию для Levi Strauss — одного из крупнейших мировых производителей джинсов.

Система будет отслеживать условия труда, состояние здоровья и благополучие в общей сложности 5 тысяч работников.

Блокчейн-система будет создана Etereum-студией ConsenSys на основе Индекса благополучия, который с 2015 года внедряет инициативу по устойчивому развитию и здоровью глобальной окружающей среды для NetPositive Enterprise (SHINE) при Гарвардской школе общественного здравоохранения.

Директор SHINE Эйлин Макнили (Eileen McNeely) отметила, что большинство сценариев применения блокчейна связано с отслеживанием материалов — цепочки поставок.

Поэтому создание решения для отслеживания условий жизни людей является “захватывающей инновацией с широким потенциалом для положительного воздействия на благополучие работников во всем мире”, считает она.

По словам основателя ConsenSys Джо Любина (Joe Lubin), технологии Ethereum позволят создать для работников прозрачную среду безопасного и анонимного обмена критически важной информацией.

Напомним, ранее IBM запустила пилотный блокчейн-проект по отслеживанию поставок кобальта из Демократической Республики Конго (ДРК), который должен предотвратить использование подневольного и детского труда.

Еще один блокчейн-пилот технологического гиганта будет отслеживать цепочку поставок с золотодобывющего рудника в Мексике.

Источник: anycoin.news

Нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.

Читайте также

Вверх

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: