Poiché la domanda mondiale di beni di consumo aumenta di giorno in giorno, è diventato fondamentale mettere a punto un nuovo tipo di industria, dotata delle più recenti tecnologie, volte a ottimizzare il processo di produzione, ma pur sempre in linea con i più recenti standard di sostenibilità. Ciò ha portato alla quarta generazione dell'industria, o "Industria 4.0" che prevede la digitalizzazione degli attuali sistemi di produzione, con l'ausilio di sensori, reti di comunicazione e analisi dei big data insieme a robot e macchine intelligenti che promettono maggiore produttività, personalizzazione, riduzione degli sprechi delle materie prime e migliore qualità dei prodotti. Questo cambiamento epocale nel modo in cui operano le industrie ha anche alterato lo scenario degli attuali test e standard di sicurezza. Man mano che i macchinari diventano più sofisticati, con le nuove tecnologie che sostituiscono quelle precedenti, i protocolli e gli standard di sicurezza devono adattarsi di pari passo.
Capire le questioni di sicurezza nell'industria
La maggiore sofisticatezza nello scenario odierno equivale quasi sempre all'integrazione di intelligenza artificiale (IA) e apprendimento automatico (ML) con cloud computing e Internet delle cose (IoT). L'intelligenza artificiale viene rivelata da qualsiasi agente in grado di ottimizzare le possibilità di raggiungere i propri obiettivi grazie alla percezione dell'ambiente circostante. L'apprendimento automatico è lo studio di algoritmi informatici in grado di migliorare automaticamente attraverso esperienza e dati. Questi sistemi sono in rapida integrazione per contribuire al raggiungimento degli obiettivi principali della nuova rivoluzione industriale: il miglioramento della produzione tramite sistemi aggiornati.
Un esempio di macchinari aggiornati sono i robot mobili. Questi macchinari offrono una maggiore flessibilità rispetto ai robot standard utilizzati oggi nelle industrie. Dotati di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, sono progettati in modo da essere in grado di calcolare in tempo reale il percorso più efficiente per completare le proprie attività. Tale percorso incrocerà sicuramente gli elementi umani che condividono lo stabilimento con questi robot, fornendo quindi uno scenario per un potenziale incidente, che comporterebbe costi sia sociali che economici per l'azienda e i suoi lavoratori. Ciò richiede l'elaborazione di rigorosi standard di sicurezza per il contesto in cui si muovono tali robot dotati di intelligenza artificiale e apprendimento automatico.
(Fonte: Green World Group)
Un'altra applicazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico in cui il rischio di perdita è elevato, sono i veicoli autonomi. Un veicolo autonomo deve elaborare più punti dati (ad esempio, velocità, posizione relativa rispetto ad altre auto, ostacoli sulla strada, ecc.) con i propri algoritmi. Ciò richiede solidi standard di test per garantire che eventuali errori in tali algoritmi non superino i limiti consentiti, poiché qualsiasi errore può rappresentare un pericolo magari per centinaia di veicoli che circolano sulle strade. Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale integrati adattano le proprie funzionalità nel tempo e ciò può portare all'emergere di processi e prodotti radicalmente diversi da quelli implementati inizialmente, che quindi richiedono revisioni periodiche della valutazione dei rischi.
La combinazione di tutti questi fattori ha portato a un ambiente in continua evoluzione e questa evoluzione sta ora esercitando pressione sulle istituzioni responsabili della definizione degli standard di sicurezza, poiché ogni cambiamento nel funzionamento di processi ed entità, provoca modifiche nei passaggi che garantiscono la sicurezza di ogni entità coinvolta. Oltre all'evidente rischio di danni fisici dovuti a malfunzionamenti, la natura interconnessa dell'Industria 4.0 introduce nuove minacce a cui un tempo si prestava poca attenzione se considerate nel contesto industriale: intrusione nella privacy, minacce informatiche, problemi di connettività e così via. Ciò significa che gli standard di sicurezza dovranno ora includere tutte queste nuove potenziali aree di problemi per la sicurezza.
In che modo l'Industria 4.0 risponde alle richieste di maggiore sicurezza
Un esempio di sistemi di sicurezza nella nuova industria viene implementato utilizzando l'edge computing e l'intelligenza artificiale integrata. L'edge computing, ovvero l'elaborazione dei dati dove avviene la loro raccolta, ha aperto nuove strade nel contesto dei sistemi di sicurezza. L'elaborazione dei dati senza l'invio al cloud consente un processo decisionale in tempo reale, se utilizzata con le tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico integrate in questi sistemi. Queste tecnologie garantiscono un'azione rapida e il potenziale per salvare vite umane è enorme. Questi programmi di intelligenza artificiale integrati che si occupano di sicurezza avranno bisogno dell'applicazione di standard robusti per garantire che tali componenti critici abbiano probabilità di errore davvero minime.
Per quanto riguarda gli aspetti tecnici, la valutazione del rischio, i test e l'elaborazione di standard in linea con le relative definizioni di sicurezza sono le fasi più importanti per garantire la fattibilità della nuova rivoluzione industriale rispetto alle misure di sicurezza. Garantire costantemente che gli standard rimangano aggiornati rispetto ai rapidi progressi tecnologici diventerà la sfida più significativa per i comitati incaricati di salvaguardare la sicurezza delle entità che utilizzano queste nuove tecnologie.
Un vantaggio sotto mentite spoglie?
Oltre a cambiare il modo in cui operano le macchine, l'Industria 4.0 cambia anche il modo in cui vengono gestite delle risorse critiche, ovvero le risorse umane. I macchinari e le apparecchiature intelligenti che possono, in termini decisamente esagerati, imitare il processo decisionale degli uomini hanno già iniziato a sostituire i lavoratori umani in molti settori, aprendo contemporaneamente la strada a requisiti per la manodopera qualificata che deve essere in grado di progettare, gestire, risolvere i problemi e mantenere questo ecosistema di macchine per la produzione in costante evoluzione.
Con la delega a macchine autonome intelligenti delle attività fisicamente faticose, del processo decisionale e del monitoraggio degli stabilimenti, la natura delle attività svolte dall'elemento umano dell'industria sta cambiando rapidamente. Come accennato in precedenza, si stanno aprendo sempre più posizioni che coinvolgono compiti intellettuali come la progettazione e la risoluzione dei problemi e ciò costringe la forza lavoro ad aggiornare le proprie competenze. Questo cambiamento nella natura delle attività svolte dagli esseri umani modifica due cose: innanzitutto i lavori diventano meno monotoni e più creativamente stimolanti e appaganti e, in secondo luogo, cambiano gli standard di salute e sicurezza sul lavoro. L'aspetto del cambiamento degli standard di salute e sicurezza implica che lo stress psicologico, il benessere generale, ecc. inizieranno a acquisire più peso come parametri primari per la salute, portando, in definitiva, a individui le cui esigenze psicologiche saranno considerate allo stesso livello delle necessità legate alla salute fisica.