Con il termine dispositivi di protezione individuale (acronimo DPI), nel linguaggio internazionale identificati come PPE Personal Protective Equipment, si intendono i dispositivi che hanno la funzione di salvaguardare la persona che l’indossi o comunque li porti con sé, da rischi per la salute e la sicurezza. I DPI sono diversi, sono legati all’attività svolta dal lavoratore e permettono di tutelare lo stesso da molteplici rischi intrinseci alla loro attività. In riferimento ai DPI utilizzati in ambito sanitario, quelli impiegati più frequentemente sono: DPI per la protezione respiratoria, per la protezione congiuntivale, per la protezione delle mani, per la protezione del corpo, per la protezione dei piedi e per la protezione della testa. Senza tralasciare che, con il Covid-19, abbiamo cambiato le nostre abitudini indossando quotidianamente le mascherine protettive come DPI. Ecco le migliori tecnologie per il controllo dell’adozione dei DPI da parte dei lavoratori.
Come controllare l’effettivo utilizzo dei DPI
Appurata l’esigenza di aumentare la protezione alla persona, nasce l’esigenza di controllare/verificare che i DPI siano effettivamente indossati. Se prendiamo ad esempio il DPI della mascherina in tutti gli accessi a locali, il responsabile alla sicurezza deve controllare che venga effettivamente indossata. A maggior ragione quando si tratta di ambienti industriali, l’utilizzo dei DPI e il loro corretto utilizzo è fondamentale per qualsiasi azienda per ridurre il numero di infortuni. Se parliamo di numeri Il Dipartimento del lavoro degli Stati Uniti, stima che i costi annuali associati a infortuni e malattie professionali ammontino a 170 miliardi di dollari, una cifra elevatissima che fa capire quanto la prevenzione e il controllo siano aspetti fondamentali. Nel controllo dei DPI vengono in aiuto le tecnologie.
Le tecnologie Bluetooth e RFID UHF
Tra le tecnologie utilizzate per il controllo dei DPI vi è il Bluetooth, il cui funzionamento è semplice: si tratta di applicare un TAG BLE in ogni DPI e utilizzare un transponder wearable che rileva i segnali da ciascun DPI per ritrasmetterlo al sistema centrale per processare gli eventuali allarmi. Questa soluzione, assolutamente efficace, presenta notevoli limiti che ne fanno una soluzione adatta per un numero limitato di persone, poiché:
- i DPI devono essere certificati con il tag associato (limite nella scelta di acquisto dei DPI e della loro tipologia)
- gestione della batteria, in molti casi si preferisce non cambiarla, ma acquistare un nuovo DPI con TAG associato. Si considera anche che i DPI sono soggetti a scadenza e usura
- ricarica del transponder, a seconda della tecnologia utilizzata si necessita di ricariche anche giornaliere
- non per tutti i DPI è possibile applicare un TAG (es. i tappi di protezione per l’udito)
- costi dei DPI che aumentano considerevolmente, poiché devono avere integrato il TAG BLE
Sulla base di queste considerazioni la tecnologia Bluetooth è adatta ad aziende che necessitano un controllo continuativo e su pochi lavoratori poiché i costi di messa in esercizio sono molto alti. La soluzione Bluetooth non è scalabile.
Sul mercato si trovano altre soluzioni per il controllo dei DPI, come l’adozione delle tecnologie RFID UHF; quest’ultima rispetto alla tecnologia Bluetooth è scalabile, ma richiede lettori di prossimità costosi e le predisposizioni di gate per il controllo.
Telecamere e intelligenza artificiale
La disponibilità di sistemi in locale, in grado di elaborare le immagini in modo rapido e l’utilizzo di algoritmi sempre più veloci e affidabili fanno sì che l’uso dell’intelligenza artificiale sia lo tecnologia più adatta per il riconoscimento e il corretto uso dei DPI. I sistemi precedenti, oltre che di difficile implementazione, presentano il limite di verificare la presenza del DPI, ma difficilmente sono in grado di verificarne l’indossabilità (es.: con l’uso dei TAG è possibile capire se il casco è presente, ma non se è indossato correttamente, il lavoratore potrebbe tenerlo in mano e il sistema non è in grado di rilevarlo).
Attraverso l’uso delle telecamere è possibile rilevare flussi video in tutte le aree di interesse, il flusso video sarà elaborato in locale e sarà in grado di inviare in tempo reale l’informazione al responsabile alla sicurezza della mancata conformità e avvisare anche il lavoratore. È fondamentale che l’elaborazione delle immagini sia eseguita in locale e che non sia memorizzata nessuna immagine, ma solo l’esito dell’elaborazione in modo da essere pienamente conforme alle tematiche relative alla gestione della privacy. Altro aspetto, importante, il tutto deve essere gestito in modalità anonima per rispondere alla normativa sul controllo dei lavoratori.
Le tecnologie richieste per soddisfare questa esigenza sono differenti: per quanto riguarda le telecamere si consiglia di utilizzare delle classiche IP CAM e per l’elaborazione AI si richiede l’utilizzo di gateway dotati di GPU. Sul mercato stanno nascendo anche telecamere già con integrata la scheda GPU che semplifica ulteriormente il processo di installazione. Dal punto di vista degli algoritmi di intelligenza artificiale da utilizzare, sul mercato ne esistono differenti, il seguente diagramma ne mostra la velocita di esecuzione. Tra quelli più performanti sicuramente si contraddistingue l’algoritmo YOLOv4.
L’adozione dell’intelligenza artificiale presenta il considerevole vantaggio di essere modificata senza modificare l’infrastruttura, se pensiamo all’adozione di un nuovo DPI, ad esempio, occorrerà solo addestrare la rete a riconoscerlo. Al contrario se pensiamo alla tecnologia a TAG occorre acquistare, nel migliore dei casi, o realizzare, nel peggiore dei casi, un nuovo DPI con il TAG integrato. La rete può essere addestrata, oltre per riconoscere il DPI, anche per verificarne il suo corretto utilizzo e può evolvere nel tempo a seconda delle esigenze dei lavoratori e datori di lavoro.
Un ultimo aspetto su cui tenere conto: l’infrastruttura così realizzata, oltre al controllo dei DPI, può essere evoluta anche per monitorare alcune situazioni di sicurezza come la presenza di lavoratori in aree non consentite o per l’individuazione di altri elementi specifici dell’attività produttiva.
Conclusioni
Si è ricondotta la verifica dei DPI negli ambienti lavorativi, in particolari quelli industriali, dove l’esigenza è molto sentita, ma l’intelligenza artificiale può venire in aiuto anche per il semplice controllo della presenza della mascherina nei locali pubblici, per rispondere alle direttive anti-Covid-19. In questo caso è possibile adottare dei totem, davanti ai quali le persone debbano soffermarsi per attestare che indossino il DPI correttamente.
Per concludere possiamo dire che l’intelligenza artificiale è una tecnologia:
- affidabile
- veloce
- scalabile
- adattabile
- sicura
- adatti a differenti ambienti e mercati
probabilmente ad oggi è la migliore tecnologia per il controllo e verifica dei DPI integrata con un’architettura Internet of Things per il trasporto dell’informazione.
