Cas d’usage

Beaucoup d’accidents arrivent quand les sécurités sont débranchées “pour maintenance”, quand une caisse est laissée dans le passage, quand la matière première est empilée de manière désordonnée, quand une pièce encore chaude n’est pas sécurisée, quand un bain de traitement de surface est laissé sans supervision… 

Dans chacune de ces situations, il est possible d’apprendre à un réseau de neurones à reconnaître les risques à partir d’exemples. Pour cela, par exemple, des photos représentant diverses situations normales et diverses situations à risque sont fournies au réseau de neurones. D’autres données non visuelles peuvent être intégrées, comme le statut de fonctionnement d’une machine. Le réseau de neurones apprend à partir de ces situations et vous alerte si il estime se trouver dans un cas similaire à un cas à risque déjà rencontré.

L’objectif de cette démarche n’est pas de remplacer les bonnes vieilles barrières immatérielles ou les capteurs, mais de doubler la sécurité en disposant d’un contrôle supplémentaire qui ne peut pas être débranché et qui est en mesure de vous alerter sur les risques potentiels afin d’éviter les accidents.

D’autres approches plus spécialisées et programmatiques peuvent être déployées pour apporter des solutions à des problématiques précises.

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