Servicios digitales para la seguridad: ecología y flota bajo control

Digitalización de la seguridad: del control de flotas a la analítica predictiva

La gestión de riesgos de transporte sigue siendo tradicionalmente una de las tareas más complejas para los departamentos de HSE. La probabilidad de accidentes de tráfico graves en grandes flotas corporativas es estadísticamente alta, y las consecuencias varían desde pérdidas de reputación hasta la bancarrota total de la empresa. Durante el seminario web, el fundador de la empresa Sky (ecosistema MTS), Yuri Visnevsky, analiza cómo la transición del monitoreo pasivo a sistemas activos con inteligencia artificial cambia el enfoque de la seguridad vial.

Pirámide de incidentes y puntuación de conductores

El ponente demuestra, utilizando el ejemplo de flotas corporativas, que reducir el número de accidentes graves es imposible sin trabajar en la base de la «pirámide de incidentes»: infracciones menores y acciones peligrosas al volante. Para resolver este problema, se implementa un sistema de telemática y puntuación personal.

La evaluación del estilo de conducción se basa en datos sobre excesos de velocidad, frenados bruscos y cambios de carril. Un elemento importante del sistema es la alerta sonora (zumbador) en la cabina: el conductor recibe una señal en el momento de la infracción, lo que le permite corregir su comportamiento «aquí y ahora». Sin embargo, el control técnico solo funciona eficazmente en conjunto con decisiones de gestión. La presentación examina en detalle el mecanismo de retroalimentación correctiva, donde los datos sobre infracciones se transmiten a los gerentes de línea para realizar entrevistas e integrarlos en el sistema de motivación del personal.

Videoanalítica con IA: prevención de accidentes en tiempo real

La siguiente etapa en el desarrollo de los sistemas de seguridad son las cámaras de tablero inteligentes con análisis de redes neuronales a bordo. A diferencia de las cámaras clásicas, que solo se utilizan para analizar incidentes que ya han ocurrido, la videoanalítica con IA funciona de manera proactiva.

• Control del estado del conductor: el sistema reconoce signos de somnolencia, distracción con el teléfono inteligente o fumar.
• Monitoreo de la situación del tráfico: la cámara registra acercamientos peligrosos, violaciones de carril o el riesgo de atropellar a un peatón.
• Respuesta instantánea: al detectar un riesgo crítico (por ejemplo, microsueño), el sistema despierta al conductor con una advertencia de voz y envía inmediatamente un fragmento de video al despachador para que tome medidas.

Los casos prácticos presentados en el informe demuestran una reducción múltiple en la frecuencia de acciones peligrosas y la prevención de cientos de posibles accidentes gracias a la intervención oportuna de la automatización.

Automatización de la analítica y el papel del monitoreo ecológico

La recopilación de una gran cantidad de datos requiere herramientas de procesamiento adecuadas. El ponente analiza el modelo de subcontratación del despacho, donde la agregación de datos de diferentes sistemas se consolida en paneles únicos. Para reducir la carga de los gerentes, se utilizan bots de Telegram basados en IA que generan automáticamente informes personalizados y recomendaciones para los conductores.

En la segunda parte del seminario web (presentada por la jefa del departamento de «Monitoreo Ecológico», Olesya Sukhanos), el enfoque se desplaza hacia las soluciones digitales para la seguridad ambiental, lo que subraya un enfoque integral para la gestión de riesgos operativos.

Qué aprenderá en este seminario web:

• ¿Cómo justificar ante la alta dirección las inversiones en la seguridad de la flota utilizando ejemplos de riesgos financieros y de reputación reales?
• ¿Cómo funciona el sistema de impacto de dos niveles en el conductor (zumbador + retroalimentación del gerente)?
• ¿Cuál es la diferencia fundamental entre la videoanalítica con IA y el monitoreo GPS estándar?
• ¿Cómo automatizar el trabajo rutinario con conductores problemáticos utilizando redes neuronales y chatbots?
• ¿Qué resultados produce la implementación de sistemas de seguridad predictivos, utilizando el ejemplo de grandes empresas logísticas e industriales?