Visão Computacional em HSE

A visão computacional está sendo cada vez mais integrada aos sistemas de saúde ocupacional e segurança industrial. Realizamos testes rigorosos e analisamos diversas soluções oferecidas pelos fornecedores. Estudamos atentamente vários sistemas de visão computacional para determinar suas capacidades e entender como podem auxiliar em questões de HSE. Com base em nossa experiência, estamos prontos para compartilhar tanto as vantagens quanto as desvantagens desta tecnologia.

Entendemos que a implementação da visão computacional não deve ocorrer sem uma preparação prévia. Acreditamos que as tecnologias modernas podem dar uma contribuição significativa para garantir a segurança na produção, mas com algumas ressalvas e a compreensão de suas limitações.

Como funciona a visão computacional: testando diferentes soluções

A visão computacional funciona com base na aplicação de câmeras e algoritmos de inteligência artificial que analisam vídeos e fotos em tempo real. Durante os testes, avaliamos como os sistemas registram as ações dos colaboradores, o estado dos equipamentos e outros parâmetros de segurança. Estudamos a eficácia das opções oferecidas por diferentes fornecedores para a análise automática de grandes volumes de dados.

Um exemplo do uso da visão computacional é o controle do uso de equipamentos de proteção individual (EPI). Em algumas das soluções que testamos, as câmeras reconheceram a presença de capacetes, coletes e outros elementos de EPI com base em algoritmos de visão computacional. Essa solução moderna ajudará as empresas a evitar lesões relacionadas à violação das regras de uso de EPI. Uma característica desta tecnologia foi o uso de identificadores nos equipamentos dos colaboradores, o que permitiu ao sistema distinguir seus funcionários de estranhos sem recorrer ao reconhecimento facial.

Aplicação da visão computacional em HSE: nossa experiência

No processo de teste de vários sistemas de visão computacional, destacamos as principais áreas de sua aplicação para HSE:

1. Verificação do uso de EPI. A visão computacional lida eficazmente com o controle automático da presença de equipamentos de proteção individual nos colaboradores. Isso é especialmente útil para grandes empresas, onde o controle pessoal de todos os funcionários é fisicamente impossível.
2. Controle de dispositivos de bloqueio. Verificamos como os sistemas de monitoramento rastreiam a instalação de dispositivos de bloqueio nos equipamentos durante a manutenção ou reparo. Os dispositivos de bloqueio reduzem o risco de partida acidental de máquinas, o que é especialmente importante em indústrias perigosas. O próprio sistema de monitoramento dos dispositivos de bloqueio permitirá evitar o desligamento não autorizado.
3. Controle de áreas perigosas. Os testes mostraram que as câmeras de visão computacional podem monitorar a entrada de colaboradores em áreas perigosas na produção. Caso sejam detectadas violações, o sistema interrompe automaticamente o equipamento, prevenindo incidentes e acidentes.
4. Rastreamento de movimentação de colaboradores e equipamentos. As câmeras de visão computacional conseguiram rastrear o deslocamento de funcionários e máquinas pelo território da empresa, o que é especialmente relevante para o cumprimento de rotas seguras e a prevenção de acidentes de trânsito.
5. Identificação de colaboradores pelo EPI. O sistema reconhece os trabalhadores não pelo rosto, mas por identificadores aplicados ao EPI, o que permite garantir um controle mais preciso do acesso a diferentes áreas da empresa e, claro, não afeta as questões éticas e morais do reconhecimento facial.

Vantagens das tecnologias: resultados dos testes

Com base nos testes realizados, concluímos que a visão computacional oferece vantagens significativas para os serviços de HSE:

• Monitoramento contínuo. As câmeras garantem o controle 24 horas por dia do cumprimento das normas de segurança, permitindo uma resposta imediata às violações.
• Automação de processos. Muitas tarefas rotineiras, como a verificação de EPI ou o controle de áreas perigosas, podem ser automatizadas, liberando os especialistas para tarefas mais importantes.
• Análise preditiva. Os sistemas de visão computacional acumulam dados gradualmente e, com base neles, preveem possíveis falhas, incidentes e acidentes, permitindo sua prevenção.

Desvantagens e desafios

No entanto, nem tudo é tão simples. Também identificamos uma série de limitações que podem ser encontradas ao implementar o sistema. Primeiramente, para seu funcionamento correto, é necessária uma enorme quantidade de dados de qualidade — fotos e vídeos de alta resolução. Isso acarreta custos significativos com equipamentos e tempo para configuração do sistema.

Além disso, os sistemas podem apresentar instabilidade em condições de baixa iluminação ou forte poluição ambiental. Isso é especialmente relevante para empresas onde as condições mudam constantemente.

Заключение: будем ли внедрять?

Após testar várias soluções de visão computacional, concluímos que as tecnologias podem realmente ajudar os especialistas da nossa empresa, especialmente em questões de automação de processos e análise preditiva. Pretendemos implementar esses sistemas em nossas unidades, mas instamos os colegas à cautela e a uma abordagem ponderada. É importante avaliar a eficácia de cada sistema em modos de teste e considerar suas limitações antes da transição total para a automação. Nossa experiência mostra que as tecnologias são capazes de elevar significativamente o nível de segurança, mas exigem uma implementação cuidadosa e gradual.