Nel panorama nazionale e internazionale della prevenzione industriale (OSH/HSE), lo stato dell’arte è ancora basato su monitoraggi ambientali “a campagne” e sorveglianza sanitaria “a calendario”. Questi approcci, pur accurati, non intercettano in modo sistematico picchi brevi, derive di processo, anomalie impiantistiche e variabilità legate a reparto, turno e task, rendendo difficile un controllo continuo e la verifica dell’efficacia degli interventi. Parallelamente, le soluzioni data/AI si limitano spesso a segnalare eventi o generare allarmi, senza essere integrate in processi operativi prescrittivi, senza garantire piena qualità e tracciabilità del dato e senza permettere una valutazione ex-post dell’efficacia delle azioni intraprese. Anche sul versante clinico, la sorveglianza sanitaria è tipicamente rigida e non attivata in funzione del rischio reale o di eventi specifici.
SENTINEL-OSH INDUSTRY supera questi limiti introducendo un modello industriale end-to-end che trasforma la prevenzione in un processo continuo, predittivo e verificabile, basato su un ciclo chiuso “misura → spiega → interviene → verifica”. Il sistema integra una rete di sensori con controlli di qualità del dato, una piattaforma dati e AI che costruisce un Exposure Digital Twin (modellando l’esposizione in funzione di contesto operativo, task ed eventi), e logiche operative basate su trigger ad alta confidenza e tracciabilità delle azioni. Elemento distintivo è la verifica sistematica dell’efficacia tramite KPI, abilitando miglioramento continuo.
L’architettura è progettata per essere scalabile e replicabile multi-sito e multi-settore, con validazione in un pilota industriale e una replicazione su un secondo sito, producendo un modello trasferibile e industrializzabile.
SENTINEL-OSH INDUSTRY supera questi limiti introducendo un modello industriale end-to-end che trasforma la prevenzione in un processo continuo, predittivo e verificabile, basato su un ciclo chiuso “misura → spiega → interviene → verifica”. Il sistema integra una rete di sensori con controlli di qualità del dato, una piattaforma dati e AI che costruisce un Exposure Digital Twin (modellando l’esposizione in funzione di contesto operativo, task ed eventi), e logiche operative basate su trigger ad alta confidenza e tracciabilità delle azioni. Elemento distintivo è la verifica sistematica dell’efficacia tramite KPI, abilitando miglioramento continuo.
L’architettura è progettata per essere scalabile e replicabile multi-sito e multi-settore, con validazione in un pilota industriale e una replicazione su un secondo sito, producendo un modello trasferibile e industrializzabile.