PROTECHTO LANCIA MAD

La sicurezza sul lavoro è ancora un’emergenza silenziosa che trova in MAD una risposta concreta ed efficace, un DPI intelligente contro le conseguenze di cadute, inciampi e scivolamenti, spesso sottovalutati, ma con un alto potenziale di gravità. Protechto S.r.l., PMI innovativa, fondata dagli ingegneri Attilio Manni, Davide De Gregorio e Mattia Giaretta, specializzata nello sviluppo di dispositivi di protezione individuale (DPI) ad alto valore tecnologico, presenta MAD (Man Autosafe Device), il rivoluzionario giubbotto airbag intelligente progettato per incrementare significativamente la sicurezza sul lavoro, con un focus specifico sulla protezione da cadute anche da altezze minime (fino a 2 metri). MAD è un dispositivo all’avanguardia che grazie a un avanzato sistema elettronico, monitora costantemente la stabilità di chi lo indossa e, in caso di caduta, si gonfia in soli 0,25 secondi, proteggendo il lavoratore dalle conseguenze derivanti dall’impatto. Il sistema è inoltre dotato di un’app che invia automaticamente un segnale di emergenza con la geolocalizzazione dell’infortunato, garantendo un intervento rapido dei soccorsi. La genesi di MAD Work affonda le radici dall’esperienza diretta, vissuta 8 anni fa da Davide De Gregorio in qualità di HSE Manager durante un periodo di lavoro all’estero in un cantiere Oil&Gas. L’aver assistito a numerosi gravi incidenti causati da cadute anche trascurabili, ha acceso in lui e nei futuri soci la forte motivazione a sviluppare una soluzione concreta per mitigare le conseguenze di tali eventi. Questa consapevolezza, maturata sul campo, ha portato alla concezione di un dispositivo indossabile che potesse realmente fare la differenza nella protezione dei lavoratori, specialmente in quelle situazioni di rischio percepito come minore, ma statisticamente rilevante. Gli scivolamenti, gli inciampi e le cadute rappresentano una delle principali cause di infortunio in ambito lavorativo, in tutti i settori. Le statistiche italiane, in linea con i trend europei e americani, evidenziano come le cadute accidentali costituiscano un rischio critico per i lavoratori. In particolare, è stato osservato che l’80% delle cadute avviene da altezze inferiori ai 2 metri. MAD (Man Autosafe Device) nasce come risposta concreta a questa “emergenza silenziosa”, offrendo una protezione efficace e tempestiva contro le conseguenze di queste cadute. MAD Work rappresenta quindi un’innovazione significativa nel campo della sicurezza sul lavoro grazie all’integrazione di un sistema avanzato alimentato da intelligenza artificiale, capace di rilevare una caduta in soli 250 millisecondi. In caso di evento critico, l’airbag si attiva rapidamente, proteggendo aree vitali del corpo come testa, schiena, coccige, petto e costato. Il giubbotto, classificato come DPI di seconda categoria e certificato per l’alta visibilità, è dotato di un’app dedicata che offre funzionalità di monitoraggio dello stato del dispositivo e della batteria, oltre a consentire l’aggiornamento del firmware. Un elemento distintivo è il sistema di allerta automatica: in caso di gonfiaggio dell’airbag, l’app invia automaticamente un messaggio con la geolocalizzazione del lavoratore a tre contatti preimpostati, facilitando un intervento tempestivo dei soccorsi, cruciale soprattutto per chi opera in solitudine. La sacca airbag è realizzata con una tecnologia derivata dai giubbotti da sub, garantendo elevata resistenza alle pressioni e un’efficace protezione in caso di impatto. La scelta di materiali performanti e resistenti è stata prioritaria per assicurare l’affidabilità del dispositivo nel tempo e in diverse condizioni lavorative. L’intelligenza artificiale rappresenta un elemento chiave nell’innovazione di MAD Work. Sviluppata in collaborazione con il Dipartimento di Ingegneria per la Medicina di Innovazione dell’Università di Verona, l’AI conferisce al sistema la capacità di apprendere e affinare costantemente le proprie capacità di rilevamento delle cadute, elevando significativamente il livello di sicurezza offerto dal giubbotto. L’algoritmo, basato su una rete neurale avanzata, garantisce un’elevata accuratezza nell’identificazione delle situazioni di pericolo. L’efficacia di questa tecnologia è stata riconosciuta anche dalla comunità scientifica: il paper “A Lightweight CNN for Real-Time Pre-Impact Fall Detection”, nato dalla collaborazione con l’Università di Verona, ha infatti ricevuto il Best Paper Award nella A-Track al Design, Automation and Test in Europe Conference (DATE) 2025. Questa ricerca dimostra come l’intelligenza artificiale applicata alla rilevazione delle cadute in tempo reale sia ottimizzata per dispositivi a basso consumo energetico, aprendo nuove frontiere per la sicurezza sul lavoro.