Un recente progetto denominato “Human-Centred Safety Crowd-Sensitive Indicators”, frutto di una collaborazione tra istituzioni accademiche, aziende e enti di ricerca, sta rivoluzionando il panorama della sicurezza sul lavoro grazie all’impiego dell’Intelligenza Artificiale (IA). Questo innovativo progetto ha introdotto un indicatore di resilienza progettato per individuare e misurare le discrepanze tra le procedure ufficiali e l’effettiva attuazione sul campo, fornendo così indicazioni cruciali per migliorare la sicurezza e l’efficienza nei complessi ambienti industriali.
L’Agenzia Nazionale per le Nuove Tecnologie, l’Energia e lo Sviluppo Economico Sostenibile (ENEA) è all’avanguardia di questa rivoluzione, combinando l’IA con metodologie innovative per creare strumenti all’avanguardia. I primi test hanno dimostrato il successo di questa tecnologia in contesti lavorativi diversificati, inclusi settori farmaceutici e di lavorazione dei metalli. I risultati positivi di questi test sono stati recentemente pubblicati sul Journal of Industrial Information Integration, una rivista di rilievo internazionale.
Il progetto “Human-Centred Safety Crowd-Sensitive Indicators” è stato realizzato in collaborazione con prestigiose istituzioni accademiche come la Sapienza Università di Roma e la Middlesex University di Londra, insieme a partner industriali come Human Factors Everywhere e l’Istituto Nazionale Assicurazione contro gli Infortuni sul Lavoro (INAIL), che ha finanziato la quota italiana del progetto.
La metodologia e gli strumenti software sviluppati da ENEA sono concepiti per garantire sicurezza ed efficienza nei contesti lavorativi moderni, caratterizzati da interazioni complesse tra individui, macchinari e tecnologie avanzate come robotica, droni, software e sensori. Antonio De Nicola, ricercatore presso il Laboratorio ENEA di Analisi e Protezione delle Infrastrutture Critiche, spiega che questa complessità è nota tecnicamente come “sistemi cyber-socio-tecnici”.
Una delle innovazioni chiave introdotte è rappresentata dall’indicatore di resilienza, progettato per individuare le discrepanze tra le procedure formali (Work-As-Imagined) e il lavoro concretamente svolto sul campo (Work-As-Done). Questo divario può comportare rischi per la sicurezza e l’efficienza, poiché i lavoratori potrebbero essere costretti ad adattarsi o deviare dai protocolli ufficiali in situazioni critiche.
Per misurare questo indicatore, il team di esperti ha sviluppato una metodologia parzialmente automatizzata basata su questionari dinamici, in grado di rilevare le differenze tra il lavoro previsto e quello effettivamente svolto. L’impiego dell’IA si è rivelato fondamentale per analizzare e quantificare in modo efficiente il divario tra queste due modalità di lavoro.
In un caso di studio condotto presso un’azienda di produzione di semilavorati in alluminio, l’indicatore ha identificato le aree che richiedono un monitoraggio più attento per garantire la sicurezza dei lavoratori. In un contesto farmaceutico, invece, sono emerse indicazioni chiare su come ottimizzare le operazioni per migliorare l’efficienza complessiva.
Il divario tra le procedure formali e il lavoro effettivo può generare tensioni organizzative e potenzialmente portare a incidenti legati al non rispetto delle procedure di sicurezza. La comprensione di queste discrepanze è fondamentale per migliorare le prestazioni e garantire un ambiente di lavoro sicuro ed efficiente.
