O papel da IA na resposta a materiais perigosos

A inteligência artificial (IA) é excelente na análise de dados com precisão e eficiência. Embora essas vantagens se apliquem a praticamente qualquer indústria, os ambientes de trabalho de alto risco podem beneficiar delas mais do que a maioria. A resposta a materiais perigosos é um dos casos de uso mais específicos, mas promissores, para esta tecnologia.

O que é resposta a materiais perigosos?

A resposta a materiais perigosos refere-se à gestão de incidentes envolvendo materiais perigosos. OSHA reconhece mais de 130 desses produtos químicos , todos os quais exigem procedimentos adequados de manuseio, armazenamento e resposta a emergências. Embora seja melhor prevenir um acidente com esses materiais, as empresas devem ter um plano formal para lidar com incidentes de segurança, caso eles surjam.

Esses planos de resposta normalmente seguem oito etapas:

1. Gerenciamento de site
2. Identificação de perigo
3. Avaliação de risco
4. Equipamento de proteção
5. Gestão de informação
6. Implementando um plano de ação
7. Descontaminação
8. Revisão pós-incidente

A aparência de cada uma dessas etapas varia entre os incidentes. Em todos os casos, as organizações devem abordar cada um deles com cuidado, mas rapidamente, para minimizar os danos aos equipamentos e proteger as pessoas próximas. Embora isso normalmente caiba a especialistas humanos, a IA traz as melhorias necessárias para todo o processo.

Como a IA melhora a resposta a materiais perigosos

O uso de IA na resposta a materiais perigosos é uma prática relativamente nova, mas tem várias aplicações promissoras. Aqui estão algumas das maneiras mais significativas pelas quais a IA pode melhorar essa área.

1. Manutenção automatizada de registros

O potencial da IA na resposta a materiais perigosos começa antes que um incidente ocorra. Um plano de limpeza informado só é possível com uma manutenção minuciosa de registros – a IA garante que essa documentação esteja atualizada e precisa.

A EPA exige relatórios anuais para qualquer instalação que armazene 10.000 libras ou mais de um produto químico perigoso. No entanto, manter registros tão detalhados manualmente introduz uma margem significativa para erros. A IA pode automatizar a entrada e a organização de dados necessárias para garantir que esses relatórios estejam livres de erros e cheguem às autoridades apropriadas a tempo.

A manutenção automatizada de registros é importante fora dos relatórios regulatórios. A IA pode ajustar automaticamente os documentos à medida que os níveis ou condições de armazenamento mudam, para que as equipes de emergência tenham as informações mais atualizadas possíveis quando ocorre um acidente. Da mesma forma, a IA pode coletar dados de toda uma organização para fornecer um registro abrangente que seja mais fácil de acessar e ler.

2. Alertas Automáticos

Quando ocorre um incidente com materiais perigosos, a IA permite uma resposta mais rápida. Os modelos de aprendizado de máquina podem analisar dados da Internet das Coisas (IoT) para detectar vazamentos, derramamentos e outros perigos em tempo real. Eles podem então alertar as partes interessadas relevantes da mesma forma que as soluções de monitoramento de segurança fazem durante uma violação de dados.

Como a IA pode responder em tempo real, minimiza os tempos de resposta a emergências, mesmo quando a escassez de mão-de-obra limita o pessoal disponível. Da mesma forma, a IA do lado dos socorristas pode atender chamadas para garantir que apenas emergências reais cheguem aos call centers, dando-lhes mais tempo e recursos para reagir adequadamente. Algumas instalações já usam IA para gerenciar 36% -40% de suas ligações , destacando esse potencial.

Quando reconhecer e comunicar um incidente leva menos tempo, as organizações podem contê-lo antes que cause muitos danos. Esta velocidade tornar-se-á ainda mais valiosa à medida que a escassez de trabalhadores aumentar.

3. Identificação de perigos

A IA também pode ajudar os respondentes a materiais perigosos a identificar materiais com mais rapidez e precisão. Os fabricantes geram cerca de 1.800 petabytes de dados anualmente, fornecendo contexto mais do que suficiente para aprender como são os diferentes materiais em diversas situações. A visão mecânica ou soluções semelhantes podem então classificar materiais perigosos em tempo real para uma resposta mais informada.

Os seres humanos podem não ser capazes de identificar materiais perigosos a olho nu, exigindo testes para determinar sua composição se não houver documentação disponível. A IA pode realizar testes semelhantes analisando dados de sensores juntamente com leituras de visão de máquina. Como a IA pode realizar essa análise com mais rapidez e precisão, essa automação permite que as equipes respondam adequadamente em menos tempo.

Depois que a IA identifica um material, fica claro como limpá-lo com segurança. Tomar essa decisão num tempo mínimo é muitas vezes fundamental para proteger a saúde dos funcionários, especialmente a dos socorristas.

4. Automação Física

Em alguns casos, a IA pode até automatizar tarefas de resposta física. Limpar um derramamento de produto químico é um trabalho perigoso. Consequentemente, faz sentido usar robôs para chegar perto dos materiais perigosos, e a IA torna essas máquinas mais confiáveis.

A visão mecânica e a análise de sensores em tempo real permitem que os robôs identifiquem perigos enquanto os operadores humanos permanecem a uma distância segura. Drones equipados com IA detectaram pequenas quantidades de material radioativo a centenas de metros de distância em algumas manifestações. Melhorias como essa garantem que os socorristas possam controlar a situação sem se colocarem em perigo.

À medida que a tecnologia robótica avança, os robôs alimentados por IA também podem limpar e conter derrames químicos. Quando esta prática se tornar generalizada, os incidentes com materiais perigosos causarão muito menos danos.

5. Prevenção de incidentes futuros

A IA também melhora a última etapa da resposta a materiais perigosos. Muitas organizações já usar IA para agilizar cadeias de suprimentos destacando ineficiências e sugerindo alternativas. O mesmo conceito pode gerar otimização contínua nos planos de resposta a incidentes com materiais perigosos.

Com o tempo, as empresas acumularão dados sobre acidentes anteriores com materiais perigosos. As soluções de análise preditiva podem analisar esses conjuntos de dados para encontrar tendências, como erros frequentes ou causas comuns desses incidentes. Os gerentes de segurança podem usar esses insights para refinar suas operações e evitar situações semelhantes no futuro.

Quanto mais dados os modelos de IA obtêm sobre esse assunto, mais precisos eles se tornam. Consequentemente, as respostas a materiais perigosos podem se tornar cada vez mais confiáveis ao longo do tempo.

AI fornece suporte crucial para respostas de emergência

A resposta a materiais perigosos pode não ser a aplicação de IA mais glamorosa, mas é crítica. A velocidade e a precisão da IA garantem que as empresas possam prevenir muitos acidentes químicos e minimizar os danos em incidentes que ocorram.

As respostas de emergência tornam-se cada vez mais cruciais à medida que as operações da cadeia de abastecimento aceleram, mas os desafios da força de trabalho aumentam. A automação por meio de IA é a resposta ideal. À medida que mais organizações aproveitam esta oportunidade, esta tecnologia poderá remodelar a saúde e a segurança industriais.