Enea ha sviluppato nuovi strumenti
basati sull'intelligenza artificiale per misurare e migliorare
sicurezza ed efficienza nei luoghi di lavoro. I primi test sono
stati condotti con risultati positivi in due contesti lavorativi
diversi, una multinazionale farmaceutica e un'azienda italiana
di lavorazione dei metalli.
La ricerca è stata pubblicata sulla rivista internazionale
Journal of Industrial Information Integration e rientra nel
progetto internazionale "Human-Centred Safety Crowd-Sensitive
Indicators", al quale hanno partecipato Enea (coordinamento),
Sapienza Università di Roma, Middlesex University di Londra,
l'azienda Human Factors Everywhere e Inail che ha finanziato la
quota italiana.
"La metodologia e gli strumenti software che abbiamo
sviluppato sono pensati per garantire l'efficienza e la
sicurezza nelle imprese moderne dove i processi produttivi
prevedono l'interazione tra persone, strumentazione fisica e
componenti tecnologiche, tra cui robot, droni, software e
sensori. In gergo tecnico, ci riferiamo a sistemi
cyber-socio-tecnici", spiega Antonio De Nicola, ricercatore del
Laboratorio Enea di Analisi e protezione delle infrastrutture
critiche e coautore dello studio insieme alla collega Maria
Luisa Villani, Francesco Costantino, Andrea Falegnami e Riccardo
Patriarca di Sapienza Università di Roma, Mark Sujan di Human
Factors Everywhere e John Watt della Middlesex University.
Il team di esperti ha definito un nuovo indicatore di
resilienza per cogliere il disallineamento tra procedure formali
(Work-As-Imagined) e lavoro concretamente svolto dagli operatori
in fabbrica e nei cantieri (Work-As-Done). "Spesso efficienza e
sicurezza sono messi a rischio da questo disallineamento, in
quanto nella realtà esistono più modi di 'vedere' lo stesso
processo lavorativo e può succedere che i lavoratori possano
cambiare, per necessità, quanto stabilito dal protocollo. Ma
molti di questi cambiamenti possono essere potenzialmente
pericolosi se si è, ad esempio, in una centrale elettrica o in
un cantiere edile", sottolinea De Nicola.
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