IA e visione artificiale in ambito HSE: dall'idea al lancio

Dall'idea al sistema funzionante: la visione artificiale nella produzione alimentare

L'implementazione delle tecnologie di intelligenza artificiale e visione artificiale sta diventando una fase naturale nello sviluppo dei sistemi di sicurezza sul lavoro. Questo è particolarmente vero per l'industria alimentare, dove i requisiti HACCP impongono regole rigorose per l'igiene e la presenza del personale nelle camere bianche. Ivan Maksimov, rappresentante dell'azienda FoodTech "Qummy", condivide l'esperienza pratica nella creazione e implementazione di un sistema di visione artificiale basato su soluzioni Open Source.

Il relatore analizza il percorso dall'idea iniziale fino al lancio di uno strumento funzionante che aiuta a monitorare il rispetto delle norme sanitarie e delle regole HSE senza ricorrere a costose soluzioni pronte all'uso.

Scelta del modello linguistico e processo di addestramento

La base del sistema è il modello linguistico aperto MoonDream. La scelta di un prodotto Open Source ha permesso all'azienda di risparmiare notevolmente all'inizio e di personalizzare il sistema in modo flessibile per le proprie esigenze. La presentazione esamina in dettaglio il processo di addestramento del modello:

• Addestramento iniziale su dati sintetici: il modello è stato addestrato a riconoscere fumo, assenza di mascherine, copricapi e guanti, nonché situazioni anomale (ad esempio, una persona sdraiata sul pavimento). Ciò ha permesso di stabilire i modelli di riconoscimento di base.
• Perfezionamento su flusso video reale: il sistema è stato collegato alle telecamere della cucina industriale. Il modello ha iniziato ad analizzare i fotogrammi in tempo reale, rilevando le violazioni (ad esempio, l'ingresso nell'area di produzione senza abbigliamento sanitario). Ciò ha garantito un'elevata precisione nelle condizioni specifiche dell'azienda.
• Integrazione con i sistemi di allerta: per una risposta rapida, è stato configurato l'invio di notifiche tramite un bot Telegram ai responsabili e ai tecnologi. Il tempo che intercorre tra il rilevamento di una violazione e la ricezione del segnale non supera i 15 secondi.

Psicologia dell'implementazione: dalle punizioni ai premi

La realizzazione tecnica è solo una parte del successo. Il relatore mostra, attraverso l'esempio della sua azienda, quanto sia importante strutturare correttamente il lavoro con il team durante l'implementazione dei sistemi di controllo. Il principio fondamentale è l'abbandono delle sanzioni pecuniarie basate sui dati della visione artificiale.

• Il sistema come assistente: ai lavoratori viene spiegato che la visione artificiale è l'equivalente dei sistemi di sicurezza passiva in un'auto (ABS, airbag). È progettata per proteggere, non per multare.
• Motivazione positiva: invece delle "bacheche della vergogna", l'azienda utilizza un sistema di premi. I dipendenti che non commettono violazioni per un mese ricevono piccoli bonus o regali. Questo riduce la resistenza del personale e crea una cultura della sicurezza consapevole.
• Preparazione preliminare: prima del lancio del sistema, sono stati condotti corsi di formazione e colloqui, che hanno permesso di alleviare l'ansia e persino di suscitare interesse tra i lavoratori.

Economia del progetto e prospettive di sviluppo

La creazione di un sistema proprietario richiede investimenti, ma a lungo termine risulta più conveniente rispetto all'acquisto di soluzioni pacchettizzate pronte all'uso. I costi principali riguardano la retribuzione del programmatore (circa 6 mesi di lavoro) e l'acquisto di apparecchiature server (circa 2-3 milioni di rubli). Tuttavia, lo sviluppo interno consente di scalare il sistema gratuitamente, aggiungere nuove funzioni (ad esempio, il riconoscimento facciale) e integrarlo con i prodotti IT interni dell'azienda (1C, Bitrix).

Cosa imparerai da questo webinar:

• Come scegliere e addestrare un modello Open Source di visione artificiale per le esigenze HSE?
• Come organizzare la notifica tempestiva ai dirigenti in caso di violazioni tramite bot Telegram?
• Come superare la resistenza del personale durante l'implementazione di sistemi di videosorveglianza totale?
• Quali sono i costi reali per lo sviluppo di un sistema di visione artificiale proprietario rispetto all'acquisto di soluzioni pronte all'uso?
• Come la visione artificiale aiuta a ridurre il livello di micro-infortuni sul lavoro?