Identificação e Enquadramento

Tipo: Plataforma Digital / Sistema Inteligente de Apoio à Decisão

Área de aplicação: Segurança e Saúde no Trabalho / Retalho

Estado de desenvolvimento: Em utilização no setor

TRL:  7,8

O iSafety é um sistema inteligente desenvolvido para apoiar a prevenção de acidentes de trabalho e a identificação antecipada de situações de risco no setor do retalho. A solução combina tecnologias digitais, métodos estatísticos, análise de dados e algoritmos de Machine Learning para identificar padrões associados a potenciais acidentes ou ao desenvolvimento de problemas relacionados com a atividade profissional. O sistema integra informação proveniente de variáveis locais e globais correlacionadas, permitindo uma análise mais abrangente dos diferentes contextos de risco.

Como funciona

O iSafety agrega informação proveniente do contexto de trabalho e combina-a com variáveis externas que apresentem correlação relevante com os dados locais. Após o tratamento e análise da informação, são aplicadas estratégias estatísticas e algoritmos de Machine Learning para identificar padrões e condições potencialmente associados à ocorrência de acidentes ou outros riscos profissionais.

O iSafety foi desenvolvido como uma solução digital orientada à utilização integrada de dados, métodos estatísticos e técnicas de Machine Learning para apoiar a prevenção de acidentes e a identificação antecipada de riscos profissionais.

  • A solução assenta numa arquitetura orientada à integração e análise de dados provenientes de diferentes fontes. O processamento combina métodos estatísticos, técnicas de análise de dados e algoritmos de Machine Learning, permitindo explorar relações entre variáveis locais, diretamente associadas ao contexto de trabalho, e variáveis globais com influência relevante sobre essas condições. Esta abordagem permite gerar indicadores de risco e informação de suporte à identificação antecipada de situações potencialmente críticas.

  • Prevenção baseada em dados – Promove uma abordagem preventiva através da utilização sistemática de informação associada às condições de trabalho.
  • Capacidade preditiva – A aplicação de Machine Learning permite identificar padrões e tendências associados a potenciais situações de risco.
  • Análise contextual integrada – Combina variáveis locais e globais, proporcionando uma caracterização mais abrangente dos fatores associados ao risco.
  • Apoio à decisão – Transforma dados operacionais em informação relevante para apoiar responsáveis pela Segurança e Saúde no Trabalho.
  • Segurança e Saúde no Trabalho;
  • Prevenção de acidentes no setor do retalho;
  • Identificação de contextos e condições de maior risco;
  • Apoio aos responsáveis de segurança;
  • Análise de fatores associados a acidentes de trabalho;
  • Definição e avaliação de medidas preventivas.