O projeto Resilient Enterprise tem como objetivo desenvolver tecnologias avançadas baseadas em inteligência artificial que reforcem a capacidade das organizações para lidar com ambientes operacionais complexos e em constante mudança.
No contexto da componente nacional, o projeto foca-se no desenvolvimento de uma plataforma digital de apoio à decisão para gestão resiliente do trabalho em contextos industriais fisicamente exigentes.
Muitas atividades industriais continuam a depender de tarefas manuais intensivas, como movimentação de cargas, operações repetitivas e trabalho prolongado em posturas exigentes. Estas atividades estão frequentemente associadas a riscos ergonómicos significativos, incluindo fadiga muscular, sobrecarga fisiológica e lesões músculo-esqueléticas.
Para responder a estes desafios, o projeto desenvolve uma framework tecnológica baseada em inteligência artificial resiliente, capaz de integrar múltiplas fontes de dados relacionadas com o trabalhador, a tarefa e o contexto operacional.
A plataforma combina informação proveniente de sensores de movimento, dispositivos fisiológicos wearables, dados organizacionais das equipas, registos de saúde ocupacional e condições ambientais externas. Estes dados são processados por uma arquitetura baseada em sistemas multiagente, onde diferentes agentes especializados analisam dimensões específicas do sistema de trabalho.
Através da fusão de dados biomecânicos e fisiológicos, o sistema é capaz de identificar indicadores de risco ocupacional, como posturas críticas, padrões de levantamento repetitivo, sinais de fadiga fisiológica ou exposição prolongada a condições adversas.
Com base nesta análise, a plataforma fornece apoio à decisão em tempo real, gerando recomendações adaptativas tanto para os trabalhadores como para os supervisores. Estas recomendações podem contribuir para a reorganização de tarefas, gestão de pausas, redistribuição de equipas ou mitigação de riscos ergonómicos.
Ao integrar monitorização inteligente, análise preditiva e apoio à decisão, o projeto pretende contribuir para novos modelos de gestão do trabalho mais seguros, eficientes e resilientes.
- Plataforma multiagente para gestão resiliente do trabalho baseada numa arquitetura distribuída capaz de analisar múltiplas dimensões do ambiente operacional e apoiar a tomada de decisão em contextos industriais complexos e dinâmicos.
- Fusão multimodal de dados ocupacionais através da integração de informação biomecânica, fisiológica, organizacional e ambiental, permitindo construir modelos mais completos e robustos de avaliação do risco ocupacional.
- Monitorização ergonómica inteligente com recurso a sensores de movimento e wearables fisiológicos para identificar padrões de risco associados à postura, ao levantamento de cargas e à fadiga muscular em contexto real.
- Modelos preditivos de fadiga e stress assentes em algoritmos de inteligência artificial capazes de antecipar situações de sobrecarga fisiológica e risco ergonómico antes da ocorrência de lesões ou degradação do desempenho.
- Apoio à decisão adaptativo através da geração de alertas e recomendações personalizadas para trabalhadores e supervisores, permitindo ajustar a organização do trabalho em tempo quase real.
- Integração edge-cloud resiliente para processamento de métricas críticas com baixa latência, assegurando continuidade operacional e funcionamento fiável mesmo em cenários com conectividade limitada.
- Desenvolver uma plataforma inteligente de apoio à decisão capaz de integrar dados multimodais e suportar a gestão operacional em contextos industriais exigentes.
- Melhorar a segurança e a ergonomia no trabalho através da identificação precoce de fatores de risco relacionados com postura, fadiga e sobrecarga fisiológica.
- Promover ambientes de trabalho resilientes permitindo que organizações e equipas se adaptem de forma dinâmica às condições operacionais, humanas e ambientais.
- Apoiar supervisores na gestão das equipas disponibilizando informação analítica relevante para otimizar a organização do trabalho e prevenir riscos ocupacionais.
- Desenvolver modelos preditivos baseados em inteligência artificial para análise integrada de dados biomecânicos e fisiológicos com vista à antecipação de situações de risco.
- Validar a solução em contexto industrial real testando a plataforma em cenários operacionais representativos que envolvam tarefas físicas exigentes e condições reais de trabalho.
Gestão do projeto
- T1.1 Gestão legal e administrativa do projeto
- T1.2 Planeamento do projeto
Resilient Enterprise Framework
- T2.1 Requisitos do utilizador e técnicos, segurança, privacidade e ética
- T2.2 Desenho da framework
IA Resiliente
- T3.1 Criação de base de conhecimento e capacidade de entendimento
- T3.2 Treino e adaptação da IA & Implementação de ética na IA
- T3.3 Comunicação e cooperação humano-IA
Estudos de caso e Pilotos
- T4.1 Planeamento de pilotos
- T4.1.3 Resiliência em Segurança e Saúde no Trabalho na construção
- T4.2 Implementação e execução dos pilotos
- T4.3 Avaliação dos pilotos
Disseminação e Exploração
- T5.1 Disseminação & Comunicação
- T5.2 Exploração
- D1.1 ITEA Project Progress Reports -
- D2.1 Pilot Scenarios -
- D2.2 Lessons Learned and Open Challenges -
- D3.1 First version of required AI functionalities for selected use cases -
- D3.2 Second version of required AI functionalities -
- D3.3 Publication about Resilient AI -
- D4.1 First version of the solutions to be piloted -
- D4.2 Updated prototypes for each use case -
- D4.3 Report with results and evaluation of the pilots -
- D5.1 Dissemination & Communication Plan -
- D5.2 Plan and summary of scientific publications -
- D5.3 Press Kit -
- D5.4 Exploitation plan of the project results with emphasis on results that combine the effort of three or more partners -
- MS1 Requirements and pilot plans ready -
- MS2 First versions of apps/services developed -
- MS3 Definição e validação -
- MS4 Next versions of the apps/services and AI methods developed -
- MS5 Pilots completed, AI methods and solutions updated based on pilot results -
- MS6 Final evaluation results and Resilient Enterprise framework ready -
