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Como garantir segurança do trabalho

As organizações estão reavaliando e avaliando medidas de segurança para proteção de pessoal - e a IoT pode ajudar com Edge Computing

Por Ramya Ravichandar

4 de julho de 2019 - De acordo com uma recente pesquisa da Spiceworks, 86% das empresas com mais de 5.000 funcionários planejam adotar as soluções da Internet das Coisas (IoT) até 2020. Tais soluções são direcionadas pela necessidade de operadores para tomar decisões em tempo real no campo, especialmente no contexto de aplicações de missão crítica.

À medida que a capacidade e a disponibilidade das tecnologias IoT continuam a se expandir, aplicativos que podem ser fornecidos usando essas plataformas também estão surgindo. O traço comum que une tudo isso é a necessidade de computação de borda para gerenciar a variedade, a velocidade e o volume de dados gerados pelos ativos no solo, além de fornecer tempos de resposta de baixa latência.

Por exemplo, é essencial que os sensores conectados à IoT em drones, usados para agricultura ou desenvolvimento de infraestrutura e casos de uso de manutenção, sejam capazes de coletar, processar e inferir percepções de maneira rápida e eficaz. Como resultado, as organizações estão explorando a computação de ponta para conduzir casos de uso críticos, como automação de tarefas e manutenção baseada em condições em todos os setores.

Não há tempo como o presente para as organizações reavaliarem e avaliarem as medidas de segurança que eles têm para proteger o pessoal. Inovações tecnológicas modernas, como a computação de ponta, permitem que as organizações aprimorem a segurança e, ao mesmo tempo, melhorem a manutenção de máquinas e até mesmo melhorem os resultados.

A computação avançada ajuda os funcionários a permanecerem mais seguros em situações perigosas, como exposição a temperaturas extremas, ambientes tóxicos, chamas abertas ou maquinário pesado. Nesses cenários, os sensores conectados podem monitorar locais, situações ou equipamentos específicos em tempo real, permitindo uma oportunidade de implementar medidas preventivas antes que riscos perigosos possam ocorrer. Na verdade, o Bureau of Labor Statistics estima que o esforço excessivo e a conta por mais de US$ 25 bilhões em custos de compensação dos trabalhadores. Além da importância da segurança do trabalhador, as organizações também correm risco de multas significativas se não operarem adequadamente as instalações e equipamentos.

As organizações devem procurar áreas-chave para melhorias de segurança, incluindo:

Segurança do trabalhador em tempo real: A tecnologia Edge Computing pode desempenhar um papel essencial na implantação adicional de dados de áudio e vídeo em sistemas de IoT comerciais e industriais - por exemplo, o uso de monitoramento de flare em operações de petróleo e gás para rastrear remotamente o estado do flare para grandes volumes de torres de flare stack. Manter o controle de todos os sistemas e de como impactam outros sistemas ou máquinas a jusante é quase impossível sem o uso de análises de fluxo contínuo. Ao monitorar sistemas com análise de fluxo contínuo, os operadores podem identificar anomalias que são sintomas de falhas catastróficas, possivelmente resultando em perda de vida.

Manutenção preditiva: Adotar ou aperfeiçoar modelos de manutenção preventiva permite que o pessoal de operações ultrapasse os problemas potencialmente perigosos com o maquinário e garanta que os ambientes de trabalho atendam às mais altas necessidades de segurança. Por exemplo, ao analisar os dados do sensor na origem e em tempo real, as operações de petróleo e gás podem determinar as necessidades de manutenção com antecedência, evitando situações perigosas para as equipes de manutenção. Se uma falha em potencial for detectada, o sistema pode parar automaticamente uma peça de maquinário para evitar danos, bem como operações de alerta para reparar ou substituir o equipamento.

Em 2022, o Gartner prevê que 75% dos dados gerados pelas empresas serão criados e processados fora do data center ou da nuvem tradicional e centralizada, em comparação com menos de 10% em 2018, devido a esses motivos. A computação de ponta vai desbloquear trilhões de dólares em criação de valor para a IoT, enquanto mantém a força de trabalho segura.

Ramya Ravichandar, VP de produtos da FogHorn, traz uma combinação de experiência técnica em análise de tempo, aprendizado de máquina, inteligência artificial e Industrial IoT. Ela é uma líder experiente de produtos que anteriormente liderou a plataforma de Streaming Analytics da Cisco para a Internet das Coisas. Ramya tem um Ph.D. grau em ciência da computação da Virginia Tech.

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