Come la computer vision aumenta la sicurezza dei magazzini 24 ore su 24

La sicurezza e l'efficienza sono fondamentali quando si parla di magazzini. Spesso ospitano carrelli elevatori, nastri trasportatori e sistemi automatizzati che devono funzionare in continuazione, e a volte possono verificarsi incidenti. Ad esempio, la sicurezza dei carrelli elevatori è una delle principali preoccupazioni: l'Occupational Safety & Health Administration (OSHA) ha stimato che ogni anno si verificano 61.800 lesioni minori, 34.900 lesioni gravi e 85 decessi.

Le misure di sicurezza tradizionali, come i segnali di pericolo, gli specchi e la supervisione manuale, hanno dei limiti. Punti ciechi, errori umani e reazioni ritardate possono rendere difficile prevenire gli incidenti prima che accadano. In poche parole, per garantire la sicurezza dei magazzini è necessario un monitoraggio costante, che l'uomo non può fare da solo.

Tuttavia, la computer vision, una branca dell'intelligenza artificiale (AI), può migliorare la sicurezza dei magazzini fornendo un monitoraggio in tempo reale e un rilevamento proattivo dei pericoli. In particolare, i modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 possono consentire il rilevamento di oggetti e persone per aiutare a prevenire le collisioni in tempo reale.

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In questo articolo daremo un'occhiata più da vicino a come la computer vision può migliorare la sicurezza del magazzino e migliorare le operazioni logistiche.

Le sfide legate alla sicurezza del magazzino

I magazzini sono ambienti in rapido movimento dove macchine e lavoratori operano in stretta vicinanza, aumentando il rischio di incidenti. Garantire la sicurezza dei lavoratori è fondamentale, soprattutto nelle aree affollate dove la visibilità limitata aumenta il rischio di collisioni. Ad esempio, i carrelli elevatori, gli AGV (Automated Guided Vehicles) e i transpallet operano in continuazione e, senza un adeguato monitoraggio, le collisioni tra le attrezzature o i lavoratori possono causare gravi lesioni.

Allo stesso modo, i nastri trasportatori possono rappresentare un rischio per la sicurezza se i lavoratori non fanno attenzione, soprattutto in prossimità dei punti di accesso o degli indumenti larghi vicino alle parti in movimento. Anche i carriponte e le attrezzature di sollevamento richiedono attenzione, perché carichi instabili o problemi meccanici possono creare pericoli. Essere consapevoli di questi rischi e affrontarli in tempo reale aiuta a mantenere il magazzino sicuro per tutti.

Una delle maggiori sfide legate alla sicurezza del magazzino è la visibilità limitata. Punti ciechi, visuali ostruite e scaffali alti rendono difficile individuare i pericoli prima che si verifichino incidenti. 

Scivolare, inciampare e cadere sono rischi comuni, soprattutto in ambienti molto frequentati. Inoltre, gli errori umani, come le reazioni ritardate, gli errori di valutazione e la stanchezza, continuano a giocare un ruolo fondamentale negli incidenti di magazzino, anche in presenza di rigidi protocolli di sicurezza. 

Le misure di sicurezza tradizionali, come specchi e segnali di pericolo, possono essere utili, ma dipendono dal fatto che i lavoratori si accorgano dei pericoli e reagiscano rapidamente. Al contrario, la computer vision adotta un approccio proattivo, utilizzando un monitoraggio in tempo reale guidato dall'intelligenza artificiale per identificare i rischi e prevenire gli incidenti prima che si verifichino.

Come la computer vision migliora la sicurezza dei magazzini

La computer vision aiuta le macchine ad analizzare e rispondere ai dati visivi. Può essere utilizzata per elaborare immagini e video in tempo reale, consentendo ai sistemi di computer vision warehouse di rilevare oggetti, tracciare movimenti e prevenire incidenti.

Rispetto al monitoraggio manuale, l'automazione basata sull'AI rende la sicurezza del magazzino più efficiente e affidabile. Questo è possibile grazie a modelli di computer vision come YOLO11, che possono analizzare i feed video in tempo reale.

In particolare, le attività di computer vision come il rilevamento degli oggetti e la segmentazione delle istanze supportate da YOLO11 possono identificare ostacoli come carrelli elevatori, transpallet e inventari mal posizionati per ridurre i rischi di collisione in ambienti affollati. 

Può anche essere utilizzato per rilevare i lavoratori e monitorare la loro vicinanza a carrelli elevatori e altri macchinari, prevenendo gli incidenti. Questi sistemi Vision AI possono essere programmati per fornire avvisi in tempo reale e notificare agli operatori i potenziali pericoli, consentendo di intervenire rapidamente prima che si verifichino incidenti.

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Applicazioni chiave di YOLO11 nella sicurezza dei magazzini

Parliamo poi di applicazioni specifiche di computer vision che possono aiutare a migliorare la sicurezza dei magazzini. Inoltre, vedremo come YOLO11 può essere utilizzato per migliorare la prevenzione degli incidenti e la gestione dei rischi.

Tracciamento degli oggetti per evitare le collisioni

L'object tracking è un'attività di computer vision che monitora continuamente il movimento degli oggetti in tempo reale. A differenza del rilevamento degli oggetti, che identifica ed etichetta gli oggetti in un singolo fotogramma, il tracciamento degli oggetti li segue in più fotogrammi, consentendo al sistema di analizzare i modelli di movimento e di prevedere le loro traiettorie. 

Negli ambienti di magazzino dinamici, il tracciamento degli oggetti è particolarmente utile quando i carrelli elevatori, gli AGV, i transpallet e persino i singoli colli sono costantemente in movimento. Capendo come gli oggetti si muovono e interagiscono, i magazzini possono migliorare la sicurezza e l'efficienza.

Le funzionalità di tracciamento degli oggetti di YOLO11consentono di monitorare facilmente il movimento di veicoli e attrezzature, di prevedere potenziali collisioni e di emettere avvisi quando gli oggetti si avvicinano troppo l'uno all'altro. Inoltre, la stima della profondità abilitata dall'intelligenza artificiale può migliorare il calcolo della distanza, riducendo i falsi allarmi e migliorando l'accuratezza degli avvisi di collisione. 

Oltre a tracciare i macchinari, YOLO11 è in grado di calcolare la distanza tra i colli, assicurando una spaziatura adeguata per i sistemi di stoccaggio e prelievo automatizzati. Se integrata con i sistemi di gestione del magazzino (WMS), questa tecnologia può inviare avvisi in tempo reale agli operatori o regolare dinamicamente i percorsi di spostamento. Un approccio proattivo aiuta a prevenire gli incidenti e ottimizza la navigazione del magazzino e l'organizzazione dell'inventario.

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La stima della posa può aumentare la sicurezza dei lavoratori 

Il supporto di YOLO11per la stima della posa può migliorare la sicurezza dei lavoratori analizzando la postura del corpo e rilevando i rischi ergonomici in tempo reale. La stima della postura funziona mappando la struttura scheletrica di un lavoratore utilizzando punti chiave, come le posizioni delle articolazioni e gli angoli degli arti, per analizzare i modelli di movimento. Tracciando questi punti in tempo reale, il sistema può determinare se una postura è sicura o potenzialmente dannosa.

In questo modo, i sistemi Vision AI integrati con YOLO11 sono in grado di rilevare piegamenti non sicuri, tecniche di sollevamento improprie e posture legate alla fatica che aumentano il rischio di lesioni da sforzo. 

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Quando una soluzione di computer vision riconosce una postura pericolosa, può avvisare immediatamente i lavoratori o i supervisori, consentendo un'azione correttiva prima che si verifichino infortuni. In questo modo è possibile ridurre gli infortuni sul lavoro, migliorare l'ergonomia e incoraggiare pratiche di sollevamento e movimento più sicure nei magazzini.

Utilizzo del rilevamento degli oggetti per il rilevamento dei pericoli 

Pallet caduti, scorte fuori posto o detriti possono creare rischi per la sicurezza in un magazzino se non vengono affrontati rapidamente. Le funzionalità di rilevamento degli oggetti di YOLO11possono essere d'aiuto grazie alla scansione continua del pavimento e all'identificazione degli ostacoli che potrebbero sfuggire ai supervisori umani.

Oltre a individuare gli oggetti solidi, la visione computerizzata può essere utilizzata anche per monitorare le condizioni del pavimento e rilevare le fuoriuscite di liquidi che potrebbero causare scivolamenti o sbandamenti dei carrelli elevatori. Analizzando i riflessi e le texture delle superfici, il sistema può distinguere tra aree sicure e aree pericolose, aiutando a prevenire gli incidenti.

Il rilevamento delle persone aggiunge un ulteriore livello di sicurezza, assicurando che le uscite di emergenza e i percorsi di sicurezza rimangano liberi. Se viene rilevata un'ostruzione, come un gruppo di persone che si attarda, il sistema avvisa il personale affinché intervenga, aiutando le organizzazioni a rispettare le norme di sicurezza e riducendo i rischi in situazioni di emergenza.

I pro e i contro della computer vision nella sicurezza dei magazzini

Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'utilizzo della computer vision per la sicurezza dei magazzini

• Scalabilità: I sistemi di visione computerizzata integrati con YOLO11 possono essere implementati in magazzini di tutte le dimensioni, dalle piccole strutture di stoccaggio ai grandi centri di distribuzione, adattandosi alle diverse esigenze operative.
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• Formazione personalizzata per condizioni specifiche del magazzino: YOLO11 può essere addestrato su set di dati specifici del magazzino per riconoscere rischi, attrezzature e modelli di flusso di lavoro unici, migliorando l'accuratezza del rilevamento.
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• Sorveglianza e monitoraggio costanti: A differenza dei supervisori umani, i sistemi di visione computerizzata possono operare 24 ore su 24 e monitorare continuamente l'attività del magazzino senza affaticarsi o perdere l'attenzione.

Tuttavia, come ogni altra tecnologia, ci sono anche alcune limitazioni da considerare quando si implementano soluzioni di computer vision: 

• Limitazioni ambientali: I sistemi di computer vision per magazzini possono avere difficoltà in caso di scarsa illuminazione, superfici riflettenti o abbagliamento, richiedendo la fusione di più sensori per migliorare la precisione.
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• Integrazione con i sistemi esistenti: Le piattaforme di automazione del magazzino esistenti potrebbero richiedere modifiche o infrastrutture aggiuntive per supportare pienamente i modelli di visione computerizzata.
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• Occlusione e punti ciechi: Oggetti o lavoratori possono essere bloccati da attrezzature o scaffali, riducendo l'accuratezza del rilevamento. Per risolvere questo problema, le telecamere possono essere posizionate in modo strategico per coprire tutti gli angoli e ridurre al minimo i punti ciechi.

Il futuro della sicurezza dei magazzini guidata dall'intelligenza artificiale

Guardando al futuro, il futuro della sicurezza dei magazzini e del rilevamento dei pericoli con l'AI sarà probabilmente plasmato dall'integrazione dei sensori IoT (Internet of Things) e della connettività 5G.

L'IoT si riferisce a una rete di dispositivi, come sensori, macchine e attrezzature, che sono connessi a internet e possono scambiare informazioni tra loro. In un magazzino, questo significa che dispositivi come carrelli elevatori, robot e sistemi di inventario possono comunicare in tempo reale, condividendo dati importanti sul loro stato o sui loro movimenti. 

Se combinati con il 5G (la più recente e veloce tecnologia wireless), questi sistemi possono inviare e ricevere informazioni quasi istantaneamente, migliorando l'efficienza e la reattività generale.

Questa configurazione connessa consente di utilizzare la visione computerizzata per assicurarsi che i carrelli elevatori e i robot possano lavorare senza problemi accanto ai lavoratori umani. Grazie ai dati in tempo reale provenienti dai sensori IoT, i sistemi automatizzati possono regolare le loro azioni in base a ciò che accade intorno a loro, riducendo i rischi per la sicurezza e migliorando il flusso di lavoro. Questi sistemi possono rispondere rapidamente ai cambiamenti dell'ambiente.