Monitoraggio DPI, le soluzioni IoT e AI che risolvono il problema

Il monitoraggio DPI è indispensabile se si vuole che questi strumenti, fondamentali per evitare incidenti sul lavoro, svolgano il loro ruolo e siano davvero efficaci. I DPI in dotazione devono infatti essere indossati correttamente e in modo completo anche quando potrebbero essere percepiti dal lavoratore come un fastidio o un intralcio al lavoro.

Per prevenire le cadute dall’alto, una causa frequente di incidenti spesso mortali, è ad esempio disponibile una grande varietà di specifici DPI, che vanno ben oltre il casco. Fra questi, i sistemi di trattenuta prevedono generalmente una cintura o una sorta imbracatura per il corpo connessa a sistemi di ancoraggio.

In un altro caso, come quello relativo alle attività di installazione di apparecchiature elettriche, è indispensabile indossare, contemporaneamente e nel modo corretto, casco, guanti, scarpe e divisa, capaci di creare una sorta di arco elettrico per salvare la vita alla persona nel momento in cui dovesse venire a contatto con l’elettricità.


Come identificare le soluzioni per il monitoraggio DPI

Ma quali caratteristiche dovrebbe avere un sistema di monitoraggio DPI efficace? Innanzitutto i dispositivi di protezione in dotazione devono diventare intelligenti tramite sensoristica avanzata in logica IoT per poter effettuare il monitoraggio DPI sia a livello locale sia a distanza. I sensori utilizzati dovranno essere di piccole dimensioni per non procurare disagio nell’indossarli e avere un’autonomia di alimentazione superiore al tempo di vita dei dispositivi in cui sono inseriti.

Per essere efficace, il monitoraggio DPI deve a sua volta basarsi su una piattaforma di controllo semplice ed intuitiva, che raccolga i segnali in arrivo dai sensori integrati nei DPI e li rielabori per “capire” se sono indossati nel modo corretto. Il modo più avanzato per farlo è impiegare una soluzione basata sull’intelligenza artificiale che, analizzando i dati trasmessi dai sensori, sia in grado di dare risposte affidabili in tempi brevissimi, non limitandosi a segnalare il problema ma indicando le azioni per risolverlo.

L’allarme inviato al lavoratore stesso, eventualmente attraverso lo smartphone, avrà come primo risultato di richiamare la sua attenzione inducendolo a indossare in modo corretto il singolo DPI o il kit di dispositivi in dotazione. Un secondo effetto sarà la segnalazione alla centrale che può intervenire tempestivamente, tramite operatore o in automatico, bloccando le attività e, in ogni caso, registrando l’evento a fini statistici o per successivi provvedimenti. In linea generale, la possibilità di registrare a sistema tutti gli allarmi generati dai DPI distribuiti agli operatori sul campo e la presenza di personale che monitorando gli allarmi possa intervenire rapidamente, consente all’azienda di mantenere un’attenzione costante sul rispetto delle norme di sicurezza e una capacità di azione tale da favorire l’adozione di iniziative mirate ad una sempre maggiore sensibilizzazione dei lavoratori sull’uso di strumenti “salvavita”.

Può inoltre essere utile prevedere il funzionamento del monitoraggio DPI anche in assenza di segnale, evento non raro per interventi in aree isolate o schermate (ad esempio sotto il livello del suolo) e la rilevazione di “uomo a terra”.

Il monitoraggio DPI presuppone un’infrastruttura di comunicazione sulla base dell’architettura prescelta per il sistema IoT nel suo complesso, che richiede esperienza specifica e capacità di progettazione.


L’identikit del partner giusto per il monitoraggio DPI

Da quanto fin qui detto, è chiaro che un sistema di monitoraggio DPI richiede una molteplicità di competenze ed esperienze sulle problematiche della sicurezza relativa ad attività rischiose sul campo che comportano l’impiego dei DPI e che può possedere solo chi opera concretamente nel settore. D’altra parte, in campo informatico, sono indispensabili competenze specialistiche nell’utilizzo di reti neurali, robotica e sensoristica, abbinate alla capacità di sviluppo applicativo con i linguaggi di programmazione più avanzati e diffusi.


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