Shell põe IA em pulseira para evitar queda de trabalhador

por | ago 30, 2021 | Branded Content

Pulseira com IA - Shell Brasil | Foto: Divulgação

Pulseira com IA – Shell Brasil | Foto: Divulgação

A Shell Brasil está utilizando tecnologias de inteligência artificial e Internet das Coisas (IoT) para garantir a segurança das operações e dos trabalhadores, uma das principais preocupação da indústria de Óleo & Gás e Energia. Em parceria com o Senai e com a startup Dersalis, do Espírito Santo, a companhia está desenvolvendo um projeto com uso de inteligência artificial para predizer eventos de risco humano, por meio de uma pulseira inteligente e algoritmo de inteligência artificial.

A iniciativa faz parte do programa de Pesquisa e Desenvolvimento da Shell e visa compreender melhor a fadiga e os riscos de queda durante a jornada de trabalho. A pulseira inteligente foi programada a interagir por meio de alertas diretamente com o colaborador, mesmo em ambiente sem conectividade, sendo uma solução tecnológica que auxilia no desempenho das atividades laborais, agindo com previsibilidade ao informar estágios gradativos de cansaço, além de indicar movimentos bruscos sugestivos de queda para evitar acidentes de trabalho.

Trata-se de projeto incentivado com os recursos obrigatoriamente destinados a Pesquisa & Desenvolvimento, além de atender às diretrizes da Shell de incentivo às startups e saúde e segurança dos colaboradores e das operações. “Os primeiros resultados são animadores e acreditamos que, juntamente aos parceiros, poderemos fazer a diferença na indústria com essa nova tecnologia”, destaca Carolina Rio, assessora Sênior de Parcerias e Startups da Shell Brasil.

Piloto na Planta de Lubrificantes

O projeto, em teste na planta de lubrificantes no Rio de Janeiro, está coletando e processando dados biométricos reais de funcionários. Os testes ocorrem apenas durante as atividades laborais e a ferramenta utilizada garante a confidencialidade dos dados dos usuários.

“O projeto foi iniciado no final do ano passado  por meio de uma parceria com o Senai, que ajudou a desenvolver os componentes. A solução é composta por uma pulseira que emite o sinal via celular para uma caixa, a DS Box, encarregada de transmitir o dado coletado para o sistema da Dresalis na nuvem da Amazon. A solução tem sensores como o acelerômetro que identifica se há queda, ao detectar um movimento brusco”, diz Carolina Rio.

Depois de um período inicial de calibragem do equipamento, os trabalhadores começaram a receber alertas e indicações sobre seus níveis de fadiga. Em seguida, a interação aumenta a partir da ativação de funcionalidade que permite que cada um indique a sua percepção individual do cansaço, ajudando a compreender melhor os diferentes estágios da fadiga, ajustando os padrões de análise e a predição de fatores de risco.

Carolina conta que, a partir de consultas à Shell no mundo inteiro, definiram-se as funcionalidades. A opção foi focar em queda e fadiga, pois são sinais de que não se trata apenas de cansaço físico, mas que geram um estado de alerta. As pulseiras medem o batimento cardíaco, sua frequência, temperatura, sinais que mostram o grau de vigilância das pessoas.

“Se o funcionário entra em algum grau de fadiga, passa a receber alerta em cores: verde, início da fadiga; amarelo e laranja indicam que a pessoa deve dar um volta ou beber uma água; e vermelho deve parar de vez e tirar um tempo para descanso. A pessoa também informa sua percepção individual”, explica Carolina.

Os dados foram ananomizados a fim de respeitar a proteção de dados pessoais. Quando estiver em produção, será possível oferecer um dashboard indicando o funcionário que sofreu alguma queda e o número de pessoas usando a tecnologia  em tempo real. O teste na planta de lubrificantes envolve 30% dos funcionários entre os da própria Shell e os terceirizados entre 100 e 150 trabalhadores.

“O teste também visa a passar as informações para a direção, sem que isso seja punitivo para o funcionário. Mesmo sem ter dados individuais, temos dados generalizados que mostram quando as pessoas se sentem mais fatigadas. Pela LGPD, não usamos nem a identificação nem a geolocalização”, ressalta Carolina. A ideia do projeto é levar a solução para o ambiente offshore com uma segundo fase prevista para 2022.

“O teste na fábrica é importante para vermos como expandir. O teste terminou este mês e o projeto será encerrado em setembro. Como é um projeto de P&D, o próximo passo é enviar os relatórios para a ANP.  Se formos para offshore haverá uma segunda fase de testes”, sinaliza Carolina.