Tecnologías vestibles para la seguridad en el trabajo: un modelo basado en los equipos de protección individual inteligentes

Abstract

[ES]La inteligencia artificial de las cosas, o AIoT por sus siglas en inglés Artificial Intelligence of Things, se presenta como la unión de tecnologías de inteligencia artificial con la infraestructura de Internet de las cosas para conseguir dispositivos Internet of Things (IoT) más recientes. La combinación de AIoT con el uso de la tecnología vestible o wearable se presenta como un conjunto de técnicas clave en la implantación de soluciones de monitorización y prevención dentro del sector industrial, motor principal del desarrollo económico y social de la sociedad. Además, con la integración de la tecnología Edge Computing en las plataformas se consigue preprocesar los datos y filtrar aquellos que se necesiten enviar desde la capa IoT a la nube, solucionando problemas relativos a la privacidad y seguridad de los datos, así como la reducción de costes en servicios Cloud. Es necesario que los trabajadores del sector conozcan y cumplan las normas de seguridad de la industria, destinadas a garantizar su seguridad en el trabajo, pero además, se requiere una transformación en los Equipos de Protección Individual (EPIs) y sistemas auxiliares de detección, aviso e identificación de riesgos; dotándoles de inteligencia para la toma de decisiones. La solución propuesta tiene un enfoque holístico motivado en generar una plataforma que componga un entorno mucho más favorable para la protección personal de los trabajadores. Para ello, se han analizado las diferentes soluciones y equipos que puedan integrarse en un modelo que optimice la detección y prevención de riesgos, así como la detección de las condiciones de salud inherentes a tareas específicas en el lugar de trabajo. La plataforma incorpora la capacidad de recepción de datos y generación de alarmas, combinando el uso de dispositivos electrónicos wearables e IoT, Inteligencia Artificial y Edge Computing. Gracias a la agregación e integración de las tecnologías citadas se permite generar soluciones que mejoren la seguridad y productividad, se consigue disminuir las bajas laborales y a su vez tener un mayor control de la industria y sus operarios. Con ello se dota a la plataforma de mayores capacidades que las soluciones desarrolladas hasta la fecha, generando una plataforma modular que agrupa nuevos dispositivos wearables combinados con tecnologías permiten realizar una medición de parámetros corporales, reconocimiento de la actividad humana, detección de contaminantes y la detección de situaciones anómalas para generar entornos de trabajo más seguros.

[EN]The industrial sector is key to economic and social development; however, it is also known to entail certain risks for workers. To ensure their security, workers in the sector must be informed of and comply with industrial safety standards. Moreover, industries are required to transform their Personal Protective Equipment (PPE) and auxiliary systems by providing them with intelligence for timely risk identi cation, warnings, and decision-making. Arti cial Intelligence of Things, or AIoT for short, combines Arti cial Intelligence technologies with Internet of Things infrastructure to achieve more eficient Internet of Things (IoT) devices, creating great potential for industrial use. In addition, platforms that integrate Edge Computing technology have the ability to preprocess data and lter those that need to be sent from the IoT layer to the Cloud. This not only solves problems related to data privacy and security but also reduces Cloud service costs. Thus, in this thesis, the joint use of AIoT and wearable technology is proposed through a set of key techniques, devices and a platform for worker monitoring and risk prevention in an industrial setting. The proposed solution has a holistic approach aimed at creating a much more favorable environment for the personal protection of workers. Prior to developing the proposed platform, an analysis has been carried out of the state-of-the-art solutions and equipment found in the literature, speci cally, of the solutions that could be integrated in a system for the optimized prevention of risks and detection of health conditions. The developed platform has a modular design, combining the use of wearable technology, IoT electronic devices, Arti cial Intelligence and Edge Computing. The results obtained in this thesis evidence that the proposed platform's capabilities surpass other solutions developed to date; the platform has the ability to receive data, emit alarms, measure body parameters, recognize human activity, detect pollutants and anomalous situations, creating safer working conditions.