In che modo una startup per mettere al primo posto la sicurezza dei lavoratori 

Picchi e cali imprevedibili della domanda, combinati con la catena di fornitura cronica e la carenza di manodopera, stanno accelerando il ritmo della trasformazione digitale nel settore manifatturiero, a cominciare dalla sicurezza dei lavoratori. Secondo uno studio di KPMG, il 48% dei produttori afferma che i propri progressi nelle iniziative di trasformazione digitale sono accelerati così tanto che sono anni in anticipo rispetto a quanto originariamente previsto . Mantenere i lavoratori al sicuro e connessi è l’obiettivo principale della maggior parte dei piani di trasformazione e assunzione digitale, con la distanza in loco e la sicurezza sul posto di lavoro elencate come le due priorità più alte.

Everguard.ai , una startup con sede a Irvine, in California, combina intelligenza artificiale, visione artificiale e fusione di sensori per ridurre il rischio di lesioni e incidenti prevenendoli prima che si verifichino. La piattaforma SENTRI360 dell’azienda si dimostra efficace nella prevenzione degli infortuni sul lavoro e dei tempi di fermo operativo in diverse aziende manifatturiere ad alto contenuto di acciaio, tra cui Zekelman Industries e SeAH Besteel.

 
La sicurezza dei lavoratori è il futuro della produzione
Dalla riprogettazione delle officine al rispetto delle linee guida sul distanziamento sociale e al raddoppiamento degli investimenti in formazione e sviluppo, la sicurezza dei lavoratori ora domina la produzione, ancora di più a causa della pandemia. I lavoratori in prima linea hanno salvato molte aziende manifatturiere dal fallimento applicando le loro competenze e conoscenze in tempo reale, consentendo a interi impianti di ruotare e produrre nuovi prodotti a velocità record. Le continue tensioni commerciali, le tariffe e la carenza di fornitori esercitano una maggiore pressione sui produttori per ripristinare la produzione e disporre ora di programmi per la sicurezza dei lavoratori. Con il ritorno della produzione negli Stati Uniti, l’intelligenza artificiale e la visione artificiale si stanno intensificando per migliorare la sicurezza dei lavoratori.

 
I lavoratori in prima linea hanno riconfigurato intere linee di produzione e macchine e hanno anche appreso nuove istruzioni di lavoro per produrre dispositivi di protezione individuale (DPI), forniture mediche, dispositivi e prodotti, in alcuni casi durante la notte. Quella che era iniziata come una risposta di emergenza alla carenza mondiale di DPI e prodotti medici si è rapidamente trasformata in un evento di convalida che ha dimostrato che proteggere e connettere i lavoratori è il futuro della produzione. Gartner afferma che i produttori che danno priorità alla sicurezza, alla formazione e allo sviluppo dei lavoratori creano una solida base per il futuro di una forza lavoro connessa. Secondo la ricerca di Gartner, i dispositivi ottimizzati per l’assistenza sanitaria, i braccialetti e la protezione dei lavoratori solitari sono sull’orlo dell’illuminazione.

Sopra: le tecnologie di collaborazione, sicurezza e protezione dei lavoratori stanno fornendo risultati nelle aziende di distribuzione e produzione oggi, guidate dalla combinazione di progressi negli algoritmi di apprendimento automatico supervisionati e non e nella visione artificiale.

Immagine di credito: Gartner Hype Cycle for Frontline Worker Technologies, 2021.
Migliorare la sicurezza sul lavoro con AI e computer vision  
La visione artificiale è passata da una tecnologia sperimentale a una in grado di interpretare i modelli nelle immagini e classificarli utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per ridimensionarli. I progressi nel deep learning e nelle reti neurali consentono alle aziende di aumentare l’utilizzo della visione artificiale, migliorando la sicurezza dei lavoratori nel processo. Le tecniche di visione artificiale per ridurre gli infortuni dei lavoratori e migliorare la sicurezza all’interno dell’impianto si basano su algoritmi di apprendimento automatico non supervisionati che eccellono nell’identificare modelli e anomalie nelle immagini. Le piattaforme di visione artificiale, tra cui SENTRI360 di Everguard, si affidano a reti neurali convoluzionali per classificare le immagini e i flussi di lavoro industriali su larga scala.

 
La qualità dei set di dati utilizzati per addestrare algoritmi di machine learning supervisionati e non supervisionati determina la loro accuratezza. Le reti neurali convoluzionali richiedono anche grandi quantità di dati per migliorare la loro precisione nella previsione degli eventi, messa a punto attraverso cicli iterativi di modelli di apprendimento automatico. Ogni iterazione di un modello di machine learning estrae quindi attributi specifici di un’immagine e, nel tempo, classifica gli attributi. Everguard utilizza feed video in tempo reale dagli impianti di produzione combinati con i dati dei sensori Industrial Internet of Things (IIoT) per creare i dati che le reti neurali convoluzionalinecessarie per migliorare la loro accuratezza predittiva di potenziali incidenti e inconvenienti di sicurezza. Maggiore è il volume e la qualità dei dati forniti ai modelli di apprendimento automatico, maggiore sarà l’accuratezza predittiva e l’analisi prescrittiva più efficace diventeranno.

La piattaforma SENTRI360 si differenzia dai sistemi basati sulla pura visione artificiale perché si basa su un approccio proprietario di fusione dei sensori. La fusione dei sensori sfrutta vari sensori fusi insieme ai margini per aiutare a contestualizzare l’ambiente difficile dei lavoratori in modo più completo di quanto potrebbe mai fare qualsiasi approccio a sensore singolo.

Sopra: l’intelligenza artificiale e le piattaforme basate sulla visione artificiale si stanno evolvendo dalla fornitura di analisi descrittive di base che spesso sono indicatori in ritardo di eventi di sicurezza ad analisi più predittive e prescrittive che si dimostrano efficaci nell’evitare incidenti e lesioni. Combinare l’intelligenza artificiale e la visione artificiale significa controllare ed eliminare i rischi di infortuni sul lavoro.
La piattaforma SENTRI360 di Everguard si basa su queste tecniche per generare indicatori anticipatori e produrre metriche e interventi prescrittivi in ​​tempo reale per proteggere la sicurezza dei lavoratori. Il loro obiettivo è fornire avvisi in tempo reale basati su analisi predittive per ridurre i rischi di infortuni dei lavoratori e migliorare la produttività dell’officina.

 
Le tecniche di analisi avanzate sono state utilizzate per anni per fornire metriche descrittive e a posteriori sulla sicurezza dei lavoratori. Ciò che Everguard.ai afferma che rende il suo approccio unico è fornire avvisi attuabili prima che si verifichi un potenziale evento, combinando l’intelligenza artificiale e la fusione dei sensori per fornire un approccio più pratico per evitare incidenti e lesioni. Come molte aziende la cui tecnologia principale è l’analisi predittiva e i risultati basati sull’intelligenza artificiale, Everguard.ai si basa su dati sintetici e simulazioni di potenziali incidenti e lesioni per mettere a punto l’analisi predittiva e prescrittiva.

I produttori stanno riprogettando le officine, reindirizzando i flussi di lavoro e modificando le celle di lavoro per garantire la sicurezza dei lavoratori. Proteggere i propri lavoratori dal COVID-19 e garantire che ogni impianto sia sicuro è la massima priorità che perseguono oggi. La visione artificiale identifica quali lavoratori dispongono di dispositivi DPI in conformità con le linee guida OSHA. I sistemi di localizzazione in tempo reale (RTLS) identificano un lavoratore, a condizione che abbia scelto di partecipare. La tecnologia Sensor Fusion di Everguard.ai unisce visione artificiale e RTLS per fornire una valutazione della sicurezza in tempo reale di un determinato impianto e fornisce avvisi ai dipendenti tramite dispositivi indossabili. Messaggi sonori, tattili, LED e basati su testo tengono i lavoratori informati in tempo reale su potenziali rischi o condizioni pericolose. L’indossabile è stato progettato da Everguard e può anche rilevare dati biometrici, come la disidratazione.

Sopra: la fusione dei sensori combina la visione artificiale e i sistemi di localizzazione in tempo reale (RTLS) per produrre avvisi di condizioni potenzialmente pericolose per i lavoratori. L’immagine sopra è dell’acciaieria SeAH Besteel in Corea del Sud. I modelli di visione artificiale di Everguard.ai si sono dimostrati efficaci nel rilevare diverse posture umane e nella ricerca di attività non sicure, inclusi movimenti ripetitivi, postura di sollevamento del carico non sicura, mano impropria sulla movimentazione del carico e orientamento del lavoratore rispetto all’attrezzatura pesante (se il lavoratore si trova di fronte alla gru in arrivo o carico del veicolo)
Dare priorità  alla privacy dei lavoratori
Il CEO di Everguard, Sandeep Pandya, ha condiviso i dettagli sulla privacy dei lavoratori, data l’enorme quantità di dati che acquisisce e analizza presso i siti dei clienti. “La cosa più importante è dare ai lavoratori dell’officina e ai loro leader [la] visibilità completa su come vengono utilizzati i dati raccolti. I nostri team di implementazione lavorano con loro e forniscono l’accesso completo ai nostri sistemi, come i dati vengono resi anonimi per attività specifiche e come siamo attenti a proteggere l’identità di ciascun lavoratore”, ha affermato Sandeep.

 
“Tutta la gestione efficace del cambiamento inizia in officina. Il nostro obiettivo è essere trasparenti con i lavoratori lì perché la loro scelta di possedere il sistema farà la differenza se avrà successo o meno”, ha affermato.

Sandeep ha detto a VentureBeat che “i lavoratori possono scegliere di indossare il dispositivo che può avvisarli di un problema di sicurezza per qualsiasi dato acquisito o meno. Consigliamo ai clienti di avere i sistemi opt-in al 100% per migliorare i tassi di adozione e proteggere la privacy dei lavoratori”.

Tieni presente che alcune piattaforme per la sicurezza sul lavoro, tra cui Everguard, non rivelano come hanno addestrato i loro algoritmi di visione artificiale o se conservano registrazioni dei lavoratori. Al posto di queste informazioni, come o se queste aziende garantiscano che i dati rimangano anonimi è una domanda aperta, così come se richiedono ai propri clienti di avvisare i dipendenti che i loro movimenti vengono analizzati.

Forzare qualcuno a indossare un sensore per i dati biometrici è un modo sicuro per perdere preziosi dipendenti. Gli addetti alla produzione negli stabilimenti dei suoi clienti sono così preziosi che Sandeep ha affermato: “I nostri clienti stanno facendo tutto il possibile per mantenerli. I lavoratori di talento della produzione sono molto richiesti e quasi impossibili da sostituire oggi”. Invece di usare i dati per r la produttività dei dipendenti ank o minacciare i dipendenti a produrre di più o di essere lasciato andare, Everguard dice funzione primaria del suo sistema è la prevenzione degli incidenti, ed i dati vengono utilizzati per istruire i lavoratori, in modo da rimanere al sicuro.

Di ihal

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