Como uma startup usa IA para colocar a segurança do trabalhador em primeiro lugar

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Picos e quedas imprevisíveis na demanda combinados com a cadeia de suprimentos crônica e escassez de mão de obra estão acelerando o ritmo da transformação digital na manufatura, começando com a segurança do trabalhador. Quarenta e oito por cento dos fabricantes afirmam que seu progresso nas iniciativas de transformação digital acelerou tanto que está anos à frente do que foi inicialmente previsto, de acordo com um estudo da KPMG. Manter os funcionários seguros e conectados é o principal objetivo da maioria dos planos de transformação e contratação digital, com distanciamento e segurança no local de trabalho listadas como as duas maiores prioridades.

Everguard.ai, uma startup com sede em Irvine, Califórnia, combina IA, visão computacional e fusão de sensores para reduzir o risco de lesões e acidentes, evitando-os antes que aconteçam. A plataforma SENTRI360 da empresa se mostra eficaz na prevenção de acidentes de trabalho e paralisações operacionais em várias empresas de manufatura pesada de aço, incluindo Zekelman Industries e SeAH Besteel.

A segurança do trabalhador é o futuro da manufatura

Desde o redesenho do chão de fábrica até o cumprimento das diretrizes de distanciamento social e a duplicação de seus investimentos em treinamento e desenvolvimento, a segurança do trabalhador agora domina a manufatura – ainda mais devido à pandemia. Os funcionários da linha de frente salvaram muitas empresas de manufatura de fecharem as portas, aplicando sua experiência e percepções em tempo real, permitindo que fábricas inteiras girassem e produzissem novos produtos em velocidade recorde. Continuadas tensões comerciais, tarifas e escassez de fornecedores colocam mais pressão sobre os fabricantes para restabelecer a produção e implementar programas de segurança do trabalhador agora. Com o retorno da manufatura aos EUA, a IA e a visão computacional estão se intensificando para melhorar a segurança do trabalhador.

Os trabalhadores da linha de frente reconfiguraram linhas de produção e máquinas inteiras e também aprenderam novas instruções de trabalho para produzir os tão necessários Equipamentos de Proteção Individual (EPI), suprimentos médicos, dispositivos e produtos – em alguns casos durante a noite. O que começou como uma resposta de emergência à escassez mundial de EPIs e produtos médicos rapidamente se transformou em um evento de validação que provou que proteger e conectar os trabalhadores é o futuro da manufatura. Gartner diz que os fabricantes que priorizam a segurança, o treinamento e o desenvolvimento do trabalhador criem uma base sólida para o futuro de uma força de trabalho conectada. Dispositivos otimizados para saúde, pulseiras e proteção do trabalhador solitário estão à beira do esclarecimento, de acordo com a pesquisa do Gartner.

Colaboração do trabalhador, segurança e tecnologias de segurança estão entregando resultados em empresas de distribuição e manufatura hoje, impulsionadas pela combinação de avanços em algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados e visão computacional.

Acima: Colaboração do trabalhador, segurança e tecnologias de segurança estão entregando resultados em empresas de distribuição e manufatura hoje, impulsionadas pela combinação de avanços em algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados e visão computacional.

Melhorando a segurança no trabalho com IA e visão computacional

A visão computacional evoluiu de uma tecnologia experimental para uma que pode interpretar padrões em imagens e classificá-los usando algoritmos de aprendizado de máquina em escala. Os avanços no aprendizado profundo e nas redes neurais permitem que os usos da visão computacional aumentem para as empresas, melhorando a segurança do trabalhador no processo. As técnicas de visão computacional para reduzir os acidentes de trabalho e melhorar a segurança na fábrica são baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados que se destacam na identificação de padrões e anomalias em imagens. As plataformas de visão computacional, incluindo o SENTRI360 da Everguard, contam com redes neurais convolucionais para categorizar imagens e fluxos de trabalho industriais em escala.

A qualidade dos conjuntos de dados usados ​​para treinar algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados determina sua precisão. As redes neurais convolucionais também requerem grandes quantidades de dados para melhorar sua precisão na previsão de eventos, ajustadas por meio de ciclos iterativos de modelos de aprendizado de máquina. Cada iteração de um modelo de aprendizado de máquina extrai atributos específicos de uma imagem e, com o tempo, classifica os atributos. Everguard usa feeds de vídeo em tempo real de plantas de produção combinados com dados do sensor Industrial Internet of Things (IIoT) para criar os dados que as redes neurais convolucionais precisam para melhorar sua precisão preditiva de acidentes potenciais e incidentes de segurança. Quanto maior o volume e a qualidade dos dados fornecidos aos modelos de aprendizado de máquina, maior será a precisão preditiva e mais eficaz a análise prescritiva se tornará.

A plataforma SENTRI360 é diferenciada dos sistemas puramente baseados em visão computacional porque conta com uma abordagem proprietária de fusão de sensores. A fusão de sensores alavanca vários sensores fundidos juntos na borda para ajudar a contextualizar o ambiente hostil dos trabalhadores de forma mais completa do que qualquer abordagem de sensor único poderia.

As plataformas baseadas em IA e visão computacional estão evoluindo do fornecimento de análises descritivas de linha de base, que muitas vezes são indicadores de atraso de eventos de segurança, para análises mais preditivas e prescritivas que provam ser bem-sucedidas na prevenção de acidentes e lesões.  Combinar IA e visão computacional é controlar e eliminar os riscos de lesões no local de trabalho.

Acima: As plataformas baseadas em IA e visão computacional estão evoluindo do fornecimento de análises descritivas de linha de base, que muitas vezes são indicadores de atraso de eventos de segurança, para análises mais preditivas e prescritivas que provam ser bem-sucedidas na prevenção de acidentes e lesões. Combinar IA e visão computacional é controlar e eliminar os riscos de lesões no local de trabalho.

A plataforma SENTRI360 da Everguard conta com essas técnicas para gerar indicadores avançados e produzir métricas e intervenções prescritivas em tempo real para proteger a segurança dos trabalhadores. Seu objetivo é fornecer alertas baseados em análises preditivas em tempo real para reduzir os riscos de acidentes de trabalho e melhorar a produtividade do chão de fábrica.

Técnicas analíticas avançadas têm sido usadas há anos para fornecer métricas descritivas e posteriores sobre a segurança do trabalhador. O que o Everguard.ai diz que torna sua abordagem única é fornecer alertas acionáveis ​​antes que um evento potencial ocorra, combinando IA e fusão de sensores para fornecer uma abordagem mais prática para evitar acidentes e ferimentos. Como muitas empresas cuja tecnologia principal é análise preditiva baseada em IA e resultados, Everguard.ai conta com dados sintéticos e simulações de acidentes e lesões potenciais para ajustar análises preditivas e prescritivas.

Os fabricantes estão redesenhando o chão de fábrica, redirecionando os fluxos de trabalho e modificando as células de trabalho para garantir a segurança do trabalhador. Proteger seus trabalhadores contra o COVID-19 e garantir que todas as fábricas estejam seguras é a maior prioridade que eles buscam hoje. A visão computacional identifica quais trabalhadores possuem equipamentos de EPI em conformidade com as diretrizes da OSHA. Os sistemas de localização em tempo real (RTLS) identificam um trabalhador, desde que ele tenha optado por participar. A tecnologia Sensor Fusion de Everguard.ai combina visão computacional e RTLS para fornecer uma avaliação de segurança em tempo real de uma determinada planta e fornece alertas aos funcionários por meio de dispositivos vestíveis. Mensagens audíveis, táteis, LED e baseadas em texto mantêm os trabalhadores informados sobre riscos potenciais ou condições perigosas em tempo real. O wearable foi projetado por Everguard e também pode detectar dados biométricos, como desidratação.

A fusão de sensores combina visão computacional e sistemas de localização em tempo real (RTLS) para produzir alertas de condições potencialmente perigosas para os trabalhadores.  A foto acima é da usina siderúrgica SeAH Besteel, na Coréia do Sul.  Os modelos de visão computacional da Everguard.ai provaram ser eficazes na detecção de diferentes posturas humanas e na procura de atividades inseguras, incluindo movimentos repetitivos, postura insegura de levantamento de carga, mão inadequada no manuseio de carga e orientação do trabalhador em relação a equipamentos pesados ​​(se o trabalhador estiver de frente para um guindaste ou carga do veículo)

Acima: A fusão de sensores combina visão computacional e sistemas de localização em tempo real (RTLS) para produzir alertas de condições potencialmente perigosas para os trabalhadores. A foto acima é da usina siderúrgica SeAH Besteel, na Coréia do Sul. Os modelos de visão computacional da Everguard.ai provaram ser eficazes na detecção de diferentes posturas humanas e na procura de atividades inseguras, incluindo movimentos repetitivos, postura insegura de levantamento de carga, mão inadequada no manuseio de carga e orientação do trabalhador em relação a equipamentos pesados ​​(se o trabalhador estiver de frente para um guindaste ou carga do veículo)

Priorizando privacidade dos trabalhadores

O CEO da Everguard, Sandeep Pandya, compartilhou detalhes sobre a privacidade dos funcionários, dada a enorme quantidade de dados que captura e analisa nas instalações dos clientes. “O mais importante é dar aos trabalhadores do chão de fábrica e seus líderes [the] visibilidade completa de como os dados coletados são usados. Nossas equipes de implementação trabalham com eles e fornecem acesso completo aos nossos sistemas, como os dados são anônimos para tarefas específicas e como tomamos cuidado para proteger a identidade de cada funcionário ”, disse Sandeep.

“Todo gerenciamento de mudança eficaz começa no chão de fábrica. Nosso objetivo é ser transparente com os trabalhadores, porque a escolha de possuir o sistema fará a diferença no sucesso ou não ”, disse ele.

Sandeep disse à VentureBeat que “os trabalhadores podem escolher usar o dispositivo que pode alertá-los sobre um problema de segurança para quaisquer dados sendo capturados ou não. Aconselhamos os clientes a ter os sistemas 100% opt-in para melhorar as taxas de adoção e proteger a privacidade dos trabalhadores. ”

Observe que algumas plataformas de segurança no local de trabalho, incluindo o Everguard, não divulgam como eles treinaram seus algoritmos de visão computacional ou se mantêm quaisquer gravações dos trabalhadores. Em vez dessas informações, como – ou se – essas empresas garantem que os dados permaneçam anônimos é uma questão em aberto, assim como se elas exigem que seus clientes alertem os funcionários de que seus movimentos estão sendo analisados.

Forçar alguém a usar um sensor para dados biométricos é uma maneira segura de perder funcionários valiosos. Os trabalhadores da produção nas fábricas de seus clientes são tão valiosos que Sandeep disse: “nossos clientes estão fazendo tudo o que podem para mantê-los. Trabalhadores de manufatura talentosos estão em alta demanda e quase impossíveis de substituir hoje. ” Em vez de usar os dados para classificar a produtividade dos funcionários ou ameaçar os funcionários a produzir mais ou serem dispensados, a Everguard diz que a função principal de seu sistema é a prevenção de acidentes e os dados são usados ​​para treinar os trabalhadores, para que fiquem seguros.

VentureBeat

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Source: VentureBeat by venturebeat.com.

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