Risultati dell'implementazione dei sistemi di monitoraggio dello stato dell'operatore

La guida di pesanti mezzi da miniera è un lavoro monotono che richiede la massima concentrazione per turni di 10–12 ore. Secondo le statistiche, fino al 65% degli incidenti stradali nelle imprese minerarie è causato proprio dalla stanchezza dei conducenti, e l'uso del cellulare alla guida aumenta il rischio di incidenti di quattro volte. Risolvere questo problema richiede il passaggio da misure amministrative a un controllo hardware automatizzato.

Nell'intervento di Eduard Bondarev viene analizzato in dettaglio il caso su larga scala dell'azienda Kuzbassrazrezugol riguardante l'implementazione del sistema di monitoraggio dello stato dell'operatore (sviluppato da OKO Systems). Il progetto ha coinvolto 683 autocarri da miniera e, nella fase di espansione, è stato esteso ad autobus passeggeri, veicoli per il trasporto del personale, trattori stradali e autocisterne. Oggi, circa 3500 conducenti sono sotto monitoraggio continuo, una parte significativa dei quali circola su strade pubbliche.

Base hardware e integrazione nel panorama IT

Il sistema funziona sulla base di un metodo ottico senza contatto per la registrazione della direzione dello sguardo. Nella cabina vengono installati sensori ottici, un avvisatore acustico e un vibromotore. Quando vengono rilevati segni di sonnolenza o distrazione (ad esempio, chiusura degli occhi per più di 3 secondi), si attivano segnali sonori e vibranti, che si disattivano automaticamente non appena il conducente riporta lo sguardo sulla strada.

Una fase importante è stata l'integrazione della soluzione con i sistemi aziendali esistenti. L'unione con il sistema di dispacciamento ha permesso di ricevere in tempo reale i dati dei fogli di viaggio (nome, numero di matricola), semplificando il lavoro degli specialisti sul campo. L'integrazione con il sistema di visione perimetrale ha eliminato la necessità di montare un secondo monitor in cabina: tutte le informazioni sono ora disponibili in un'unica interfaccia.

Il mantenimento dell'efficienza di un tale parco macchine richiede un supporto tecnico ben strutturato. Il servizio di assistenza tecnica distribuito consente di risolvere i guasti entro un massimo di 96 ore, garantendo un coefficiente di disponibilità tecnica pari al 95%. Inoltre, una parte delle richieste viene gestita da remoto. Nelle istruzioni per la sicurezza sul lavoro è fissata una regola ferrea: l'utilizzo del veicolo con il sistema di monitoraggio non funzionante è categoricamente vietato.

Disciplina, sabotaggio e riduzione dell'incidentalità

Il controllo 24 ore su 24 da parte dei supervisori dell'azienda e del centro di monitoraggio dello sviluppatore ha permesso di ottenere risultati impressionanti. L'incidentalità sui trasporti tecnologici è diminuita del 50%. Nel periodo di riferimento, il sistema ha prevenuto oltre 6000 casi di colpi di sonno alla guida e ha rilevato oltre 28 000 episodi di distrazione dalla strada.

Il relatore parla apertamente del problema della resistenza del personale nelle fasi iniziali. Il sistema ha registrato 160 casi di sabotaggio intenzionale (interferenza con il funzionamento dell'attrezzatura da parte dei conducenti). Tutti i fatti sono stati provati tramite l'archivio video e i trasgressori sono stati sottoposti a provvedimenti disciplinari, il che ha permesso di migliorare radicalmente la cultura di guida.

Espansione delle funzionalità: dal controllo dello sguardo all'analisi delle attività estrattive

Oltre all'obiettivo primario — il controllo della vigilanza — la mole di dati video accumulata (circa 20 GB per macchina al mese) ha permesso di risolvere compiti produttivi correlati. Le telecamere vengono utilizzate per monitorare lo stato delle strade tecnologiche, i fronti di scavo degli escavatori, il carico del cassone, nonché il rispetto dei tempi di lavoro e di riposo.

Grazie alle reti neurali, è stato automatizzato il controllo dell'uso delle cinture di sicurezza da parte dei passeggeri dei veicoli di trasporto personale e l'identificazione di spostamenti di persone all'interno dell'abitacolo durante il movimento. Nei piani dell'azienda c'è l'utilizzo dei terabyte di dati accumulati per l'addestramento dell'IA. In particolare, si stanno sviluppando algoritmi per analizzare il profilo di carico della piattaforma e rilevare automaticamente la caduta di materiale minerario sulle strade, fattore che influisce direttamente sulla durata degli pneumatici di grandi dimensioni.

Cosa imparerai da questo intervento

• Come è stata realizzata tecnicamente l'integrazione del sistema di controllo della fatica con il software di dispacciamento e le telecamere perimetrali?
• Quale regolamento viene applicato in caso di rilevamento di guasti alle apparecchiature o tentativi di sabotaggio da parte dei conducenti?
• Come è organizzato il monitoraggio 24 ore su 24 dello stato di 3500 operatori di macchine da miniera e ausiliarie?
• In che modo i dati video dei veicoli vengono utilizzati per indagare sugli incidenti e controllare la qualità delle operazioni minerarie?
• Come aiuta la visione artificiale a controllare l'uso dei DPI e delle cinture di sicurezza nel trasporto passeggeri?