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SAFE-AUTO: Anticipating Chemical Hazards and Accident Risks in the Automotive Industry

Descrizione del progetto

Prevedere i rischi chimici e gli incidenti nell’industria automobilistica

Nonostante le rigide normative, l’industria automobilistica è esposta a rischi derivanti da incidenti sul lavoro e da esposizioni a sostanze chimiche poiché i sistemi di sicurezza convenzionali si basano in gran parte su analisi retrospettive che non sono in grado di prevedere adeguatamente i pericoli in ambienti industriali complessi e in rapida evoluzione. Il progetto SAFE-AUTO, sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, si propone di realizzare un sistema di ausilio alle decisioni supportato dall’intelligenza artificiale e dall’apprendimento automatico che permetterà di prevedere l’esposizione a sostanze chimiche e i rischi di incidenti prima che si verifichino. Il sistema utilizzerà i dati esistenti sulla sicurezza, integrati con informazioni qualitative fornite dai lavoratori, per costruire modelli predittivi trasparenti e interpretabili che identifichino i modelli di rischio emergenti in ambienti industriali dinamici. Il quadro di riferimento sarà allineato agli standard di sicurezza UE e ISO, in modo da incentivare pratiche di produzione più sicure, sostenibili e conformi.

Obiettivo

Accidents and chemical risks in the automotive industry remain a major challenge, despite strict regulations and standards. Traditional occupational health and safety (OHS) systems often rely on retrospective analysis and static procedures, which are not sufficient to address emerging risks in complex and dynamic industrial environments. SAFE-AUTO project will develop an innovative, ML/AI-driven decision-support framework to strengthen workplace safety in the automotive sector. By combining existing OHS records, incident reports, and risk assessments with new qualitative evidence from interviews, surveys, and focus groups, the project will create predictive models that identify patterns and anticipate chemical exposures and accident scenarios specific to automotive workplaces before they occur. Depending on the research need, machine learning or other AI methods, combined with explainable modelling and simulations, will ensure reliability, transparency, and fairness of the results. The framework will be validated with industrial stakeholders and aligned with ISO 45001 and EU safety guidelines. This proactive approach will support compliance with EU directives and promote safer, more sustainable industrial practices. SAFE-AUTO will deliver impacts at several levels. Scientifically, it advances the use of ML/AI in occupational safety. Practically, it reduces accidents, chemical exposures, and production losses. Societally, it strengthens Europe’s commitment to a safe and healthy working environment, consistent with the EU Strategic Framework on Health and Safety at Work 2021–2027 and indirectly supporting the European Green Deal by reducing waste, pollution, and resource losses linked to industrial accidents. Overall, SAFE-AUTO offers a scalable and transferable methodology to anticipate risks, protect workers, and cut the environmental and economic costs of industrial accidents across Europe.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinatore

VSB - TECHNICAL UNIVERSITY OF OSTRAVA
Contributo netto dell'UE
€ 191 918,16
Indirizzo
17 LISTOPADU 2172/15
708 00 OSTRAVA PORUBA
Cechia
Regione
Česko Praha Hlavní město Praha
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato