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Industria 4.0: sicurezza sul lavoro e Intelligenza Artificiale

computer vision

Le tecnologie di Intelligenza Artificiale possono migliorare sensibilmente gli standard di sicurezza sul posto di lavoro. Sensori ambientali, dispositivi indossabili e telecamere di sorveglianza in grado di processare e trasformare in tempo reale i dati in indicatori da seguire sono estremamente utili in ambito Industria 4.0

Parlare di sicurezza nel mondo del lavoro porta inevitabilmente a riflettere su quanto ci sia ancora da fare per fronteggiare i fattori di rischio in ambito Industria 4.0. Così come parlare di tecnologie per la sicurezza sul lavoro fa pensare in particolare all’IoT e alle soluzioni offerte dall’Intelligenza Artificiale a supporto dei lavoratori.

Naturalmente questa premessa si lega in primis alle attività manifatturiere. Un comparto nel quale rientrano avanzati dispositivi quali i sensori ambientali, i dispositivi indossabili e le telecamere di sorveglianza.

I dispositivi indossabili

Vediamo più nello specifico i ‘wearable device’. Si tratta di dispositivi basati su sensori posizionati sugli indumenti o sugli accessori indossati dai lavoratori. Lo scopo è quello di controllare il loro stato di salute e sicurezza, misurando segni vitali e variabili ambientali.

Caratterizzati da una grande versatilità, possono essere collocati direttamente sugli abiti da lavoro, così come su particolari attrezzature di sicurezza (ad esempio gli elmetti, piuttosto che le giacche ad alta visibilità), ma anche su orologi e braccialetti. In questo modo il battito cardiaco, la temperatura della pelle e altri indicatori del benessere fisico vengono combinati con variabili ambientali come l’umidità e la temperatura dell’aria. Grazie alla varietà di sensori IoT disponibili sul mercato, una soluzione di questo tipo raggiunge interessanti livelli di personalizzazione in base allo specifico business.

Per esempio, è possibile impiegare gli stessi dati ambientali raccolti per controllare lo stato di funzionalità ed efficienza di un macchinario. Attraverso il monitoraggio costante e completo delle condizioni di salute e sicurezza dei lavoratori e delle condizioni ambientali, si può quantificare il grado di rischio di un’area dell’officina. Ma anche classificare i processi più rischiosi e quindi anticipare la maggior parte degli incidenti di produzione.

Soluzioni di Computer Vision per la sicurezza

Nell’ambito Industria 4.0 la Computer Vision rientra tra le applicazioni di Intelligenza Artificiale. Quelle che, nella percezione comune, hanno molto spesso un unico, ambizioso obiettivo: svolgere compiti tradizionalmente affidati agli esseri umani.

Ma se l’evoluzione ha dato all’uomo la capacità di riconoscere in modo efficace oggetti e situazioni all’interno di immagini, mettere una macchina nella condizione di fare altrettanto è decisamente più complesso. D’altro canto, la stessa capacità di controllo e riconoscimento di situazioni potenzialmente pericolose (se non letali) da parte di un supervisore umano ha indubbiamente dei limiti.

Ecco dunque che le applicazioni di Computer Vision per la sicurezza sui luoghi di lavoro cercano di sopperire a questi limiti, simulando artificialmente il controllo visivo di un operatore. Proprio sulla base di questi controlli (pensiamo ad esempio al riconoscimento facciale), la Computer Vision può garantire o interdire l’accesso a determinate aree macchinari.

Un altro vantaggio è la scalabilità, sia dal punto di vista funzionale che quantitativo. Grazie all’utilizzo della Computer Vision, indipendentemente dal numero dei lavoratori, è sufficiente posizionare una telecamera in ognuno dei punti che necessitano di monitoraggio. Nel caso poi il numero degli operatori aumentasse e si dovessero di conseguenza aggiungere dei controlli, basta aggiornare il software di elaborazione con nuovi modelli. Il dato in entrata, infatti, rimane sempre il flusso video.

Le applicazioni più performanti

Le applicazioni di Computer Vision per la sicurezza attualmente più performanti riguardano:

  • il monitoraggio di aree ad accesso limitato (l’uso di modelli di deep learning per la Computer Vision permette il rilevamento del profilo umano in un fotogramma con una precisione di quasi il 100%);
  • il controllo degli accessi (è possibile sostituire il badge personale con informazioni biometriche);
  • il monitoraggio in tempo reale dei DPI (l’implementazione nelle telecamere di modelli personalizzati di Computer Vision per rilevare i dispositivi di protezione richiesti).

 

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