Misurare e migliorare sicurezza ed efficienza nei luoghi di lavoro: è l’obiettivo dei test condotti da Enea con l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, condotti in una prima fase sperimentale nel contesto di una multinazionale farmaceutica e di un’azienda italiana di lavorazione dei metalli. L’attività, i cui risultati sono stati pubblicati sulla rivista specializzata “Journal of industrial Information Integration”, fa parte del progetto “Human-Centred Safety Crowd-Sensitive Indicators”, coordinato a livello internazionale da Enea e a cui prendono parte l’università Sapienza di Roma, Middlesex University di Londra, l’azienda Human Factors Everywhere e Inail, che ha finanziato la quota italiana.
“La metodologia e gli strumenti software che abbiamo sviluppato – spiega Antonio De Nicola, ricercatore del Laboratorio Enea di Analisi e protezione delle infrastrutture critiche e coautore dello studio – sono pensati per garantire l’efficienza e la sicurezza nelle imprese moderne dove i processi produttivi prevedono l’interazione tra persone, strumentazione fisica e componenti tecnologiche, tra cui robot, droni, software e sensori. In gergo tecnico, ci riferiamo a sistemi cyber-socio-tecnici”. A firmare la ricerca anche i ricercatori Maria Luisa Villani, Francesco Costantino, Andrea Falegnami e Riccardo Patriarca della Sapienza, Mark Sujan di Human Factors Everywhere e John Watt della Middlesex University.
Un nuovo indicatore di resilienza
Al centro della ricerca c’è la definizione di un nuovo indicatore di resilienza che misura il disallineamento tra procedure formali e lavoro concretamente svolto dagli operatori in fabbrica e nei cantieri. “Spesso efficienza e sicurezza sono messi a rischio da questo disallineamento – sottolinea De Nicola – in quanto nella realtà esistono più modi di ‘vedere’ lo stesso processo lavorativo e può succedere che i lavoratori possano cambiare, per necessità, quanto stabilito dal protocollo. Ma molti di questi cambiamenti possono essere potenzialmente pericolosi se si è, ad esempio, in una centrale elettrica o in un cantiere edile”.
Una delle caratteristiche principali del nuovo indicatore è la metodologia parzialmente automatizzata basata su questionari ‘dinamici’ e sull’intelligenza artificiale, per analizzare e quantificare il gap tra “Work-As-Imagined” e “Work-As-Done”.
I risultati dei monitoraggi
Nel caso dell’azienda di produzione di semilavorati in alluminio, l’indicatore – spiega Enea in una nota – ha permesso di individuare la tipologia di funzioni da monitorare con più attenzione per garantire ai lavoratori una maggiore sicurezza. Nell’impianto di produzione farmaceutica, invece, sono state evidenziate anche le principali azioni da intraprendere per migliorare l’efficienza delle operazioni.
“A volte il disallineamento tra procedure lavorative formali e il lavoro concreto sono ‘deprecabili’ per il mancato rispetto delle procedure di sicurezza, mentre altre volte il completamento di un processo lavorativo richiede effettivamente che i lavoratori si discostino dai protocolli formali – conclude De Nicola – In ogni caso questa diversità di prospettive può causare tensioni organizzative nell’intero sistema e portare a un basso livello di prestazione o, addirittura, a incidenti legati al mancato rispetto delle procedure di sicurezza”.
