IL RILEVAMENTO ANOMALIE PER LA SICUREZZA SUL LAVORO

IL PROBLEMA

Un'azienda cliente, esperta in consulenza per la sicurezza dei cantieri edili e navali, riscontrava problemi nel tracciamento e nell'individuazione di eventi a rischio nelle darsene e nei siti di costruzione.

L'azienda cliente si trovava di fronte a una serie di problemi legati alla complessità e alla vastità dei siti da monitorare: l'impiego dei tradizionali metodi di controllo, come la videosorveglianza manuale e le checklist cartacee, risultava inefficiente e poco affidabile.
I controlli su operatori e veicoli, in un ambiente dinamico come un cantiere, richiedevano una grande quantità di risorse umane e materiali, senza garantire risultati certi e accurati.

In questo senso, in settori, come quello edile, dove i lavoratori si trovano spesso in condizioni di rischio, l’adozione di tecnologie innovative come l’IA e l’Internet of Things, può d’altronde risultare di primaria importanza. Questi sistemi, infatti, garantiscono monitoraggi costanti e grande precisione di controllo, favorendo un’adesione più puntuale alle normative di legge e una rete di protezione più flessibile.

D’altra parte, il nostro partner aveva già testato degli strumenti di videosorveglianza automatizzata ma senza ottenere i risultati desiderati.
Perciò, dopo una lunga fase di analisi, abbiamo deciso di sviluppare una soluzione quanto più personalizzata alle esigenze e alle peculiarità del contesto di lavoro del cliente.

LA SOLUZIONE

Per il partner abbiamo realizzato un sistema di monitoraggio integrato con devices e sensori connessi alla rete.
Il sistema permette di tracciare in tempo reale le attività degli operatori: ne segue i movimenti, monitora tramite analisi video le postazioni più a rischio, si assicura che vengano rispettati gli standard di sicurezza.

Per raggiungere questo risultato, i nostri ingegneri hanno lavorato su due filoni, parzialmente parallelizzati. Il team di sviluppo IA, infatti, si è preoccupato della ricerca e della messa a punto dei modelli di monitoraggio e di rilevamento anomalie più adatti; mentre gli sviluppatori IoT si sono dedicati alle integrazioni del sistema nei devices di monitoraggio.

Il team IA si è concentrato sullo sviluppo di un software che riuscisse a registrare e analizzare, in tempo reale, varie tipologie di dati: le immagini raccolte dalle telecamere di sicurezza e i dati grezzi provenienti dalla sensoristica indossata dagli operatori.

Vari algoritmi di Computer Vision, Anomaly Detection e Data Science sono stati quindi implementati e integrati in un unico software - per individuare, negli eventi registrati, ed eventualmente segnalare potenziali situazioni di pericolo o comportamenti anomali.
Le anomalie da segnalare includevano errori operativi, posizionamenti in aree pericolose del cantiere, l’esecuzione di attività ad alto rischio o una cattiva applicazione delle regole di prevenzione

La complessità e diversificazione delle situazioni, inoltre, ha reso necessario l’adozione di alcune pratiche più tradizionali, già in uso, come quella delle checklist - rinnovandole tramite funzioni di verifica automatica.

Mentre gli specialisti in Machine Learning si occupavano dell’implementazione del sistema di analisi e rilevamento, il team embedded era impegnato nello sviluppo delle funzioni di monitoraggio e allerta sui devices fisici e sull'interfacciamento tra il software di IA e i dispositivi.
In questo modo è stata assicurata la costante comunicazione tra funzioni in cloud e sensori e si è ottimizzato il monitoraggio continuo di ogni componente.

Dopo una lunga fase finale di testing (operata anche in situ, per verificare la piena affidabilità del sistema), il nostro partner ha adottato presso tutti i suoi clienti questa nuova tecnologia, che si è dimostrata velocemente più affidabile ed efficace nell'identificare situazioni a rischio, rispetto ai sistemi di controllo in vigore in precedenza.
Sono aumentate le segnalazioni di rischio e sono nettamente diminuiti incidenti e difformità di comportamento.

IL RISULTATO

Riduzione degli incidenti del 32%

Miglioramento dell'analisi di rischio

Maggiore rispetto delle regole di sicurezza

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