Servizi digitali per la sicurezza: ecologia e flotta sotto controllo

Digitalizzazione della sicurezza: dal controllo della flotta all'analisi predittiva

La gestione dei rischi legati ai trasporti rimane tradizionalmente uno dei compiti più complessi per i dipartimenti HSE. La probabilità di gravi incidenti stradali nelle grandi flotte aziendali è statisticamente alta e le conseguenze variano dai danni d'immagine fino al completo fallimento dell'azienda. Durante il webinar, il fondatore dell'azienda Sky (ecosistema MTS) Yuri Visnevsky analizza come il passaggio dal monitoraggio passivo a sistemi attivi con l'uso dell'intelligenza artificiale stia cambiando l'approccio alla sicurezza stradale.

Piramide degli incidenti e scoring dei conducenti

Il relatore dimostra, prendendo ad esempio le flotte aziendali, che la riduzione del numero di incidenti gravi è impossibile senza lavorare alla base della "piramide degli incidenti": le piccole infrazioni e le azioni pericolose alla guida. Per risolvere questo problema viene implementato un sistema di telematica e di scoring personale.

La valutazione dello stile di guida si basa sui dati relativi all'eccesso di velocità, alle frenate brusche e ai cambi di corsia. Un elemento importante del sistema è l'avviso acustico (cicalino) nell'abitacolo: il conducente riceve un segnale al momento dell'infrazione, il che gli consente di correggere il comportamento "qui e ora". Tuttavia, il controllo tecnico funziona in modo efficace solo in combinazione con decisioni gestionali. L'intervento esamina in dettaglio il meccanismo di feedback correttivo, in cui i dati sulle infrazioni vengono trasmessi ai responsabili di linea per condurre colloqui e integrarli nel sistema di incentivazione del personale.

Analisi video con IA: prevenzione degli incidenti in tempo reale

La fase successiva nello sviluppo dei sistemi di sicurezza è rappresentata dalle dash cam intelligenti con analisi basata su reti neurali a bordo. A differenza delle telecamere classiche, che vengono utilizzate solo per analizzare gli incidenti già avvenuti, l'analisi video con IA lavora in anticipo.

• Controllo dello stato del conducente: il sistema riconosce i segni di sonnolenza, la distrazione causata dallo smartphone o dal fumo.
• Monitoraggio della situazione stradale: la telecamera rileva l'avvicinamento pericoloso, l'infrazione di corsia o il rischio di investire un pedone.
• Reazione immediata: quando viene rilevato un rischio critico (ad esempio, un colpo di sonno), il sistema sveglia il conducente con un avviso vocale e invia immediatamente un frammento video al dispatcher per prendere provvedimenti.

I casi pratici presentati nella relazione dimostrano una riduzione multipla della frequenza delle azioni pericolose e la prevenzione di centinaia di potenziali incidenti stradali grazie al tempestivo intervento dell'automazione.

Automazione dell'analisi e ruolo del monitoraggio ecologico

La raccolta di un'enorme mole di dati richiede strumenti di elaborazione adeguati. Il relatore analizza il modello di esternalizzazione del dispacciamento, in cui l'aggregazione dei dati provenienti da diversi sistemi viene riunita in dashboard unificate. Per ridurre il carico sui dirigenti, vengono utilizzati bot di Telegram basati sull'IA, che generano automaticamente report personalizzati e raccomandazioni per i conducenti.

Nella seconda parte del webinar (presentata dalla responsabile della divisione "Monitoraggio ecologico" Olesya Sukhanos), l'attenzione si sposta sulle soluzioni digitali per la sicurezza ambientale, sottolineando l'approccio integrato alla gestione dei rischi operativi.

Cosa imparerai da questo webinar:

• Come giustificare al top management gli investimenti nella sicurezza della flotta utilizzando esempi di rischi finanziari e reputazionali reali?
• Come funziona il sistema di influenza a due livelli sul conducente (cicalino + feedback del responsabile)?
• Qual è la differenza fondamentale tra l'analisi video con IA e il monitoraggio GPS standard?
• Come automatizzare il lavoro di routine con i conducenti problematici utilizzando reti neurali e chatbot?
• Quali risultati porta l'implementazione di sistemi di sicurezza predittiva sull'esempio di grandi aziende logistiche e industriali?