CT mènera des activités de recherche et de développement sur un algorithme prédictif capable d’optimiser les différents facteurs qui influencent le bien-être et la productivité des employés en utilisant les données fournies par un système d’IdO.
Cette proposition globale comprend divers objectifs tels que le bien-être des employés, les économies d’énergie, le suivi des personnes, des équipements et/ou des outils, la surveillance de la présence et la sécurité industrielle.
CT, leader dans la fourniture de solutions d’ingénierie technologique innovantes pour l’ensemble du cycle de vie des produits, a lancé un nouveau projet de R et D visant à développer un algorithme prédictif pour optimiser les différents facteurs ayant un impact sur le bien-être et la productivité des employés en utilisant les données collectées par un système d’IdO, les préférences des clients et des utilisateurs, ainsi que d’autres données externes. Une solution d’IdO sera mise en œuvre pour collecter des données dans un cadre réel en rapport avec l’objectif du projet, en créant un algorithme adaptatif qui apprend à partir de données historiques et qui est également capable de faire des prédictions pour optimiser l’impact des mesures prises ou proposées. D’autres facteurs peuvent être optimisés, comme la température dans un bureau ou la perte d’outils dans une entreprise manufacturière, en commençant par la sensorisation des outils et des employés, afin de garder une trace des outils de travail. La solution ainsi que la démo seront mises en œuvre progressivement en utilisant le cadre du processus SCRUM.
Il n’existe actuellement aucune solution sur le marché qui adopte une approche intégrée pour atteindre des objectifs tels que le bien-être des employés, les économies d’énergie, le suivi des personnes, des équipements et/ou des outils, la surveillance de la présence et la sécurité industrielle. Une telle solution aurait non seulement des répercussions sur les résultats des entreprises privées et des institutions publiques, mais elle pourrait également avoir un impact positif sur la santé publique et les urgences, car ce type de système permettrait de localiser les personnes en situation de danger.
Une fois achevé, ce projet introduira sur le marché un nouveau logiciel qui non seulement collecte et traite les données d’un environnement, mais apprend également de leur évolution dans le temps et est capable de mettre en relation différents paramètres pour faire des prédictions qui améliorent la réponse globale du système.
Le projet est cofinancé par le ministère espagnol de l’Énergie, du Tourisme et de l’Agenda numérique dans le cadre du plan national de recherche et d’innovation scientifique et technologique 2017-2020, portant le numéro de dossier TSI-100110-2019-5.
