Diseño de un sistema de detección de Equipos de Protección Personal en el taller de la carrera de Mecánica Industrial del Instituto Superior Tecnológico Tsáchila mediante Inteligencia Artificial para simulaciones en Seguridad Industrial Design of a Personal Protective Equipment detection system in the Industrial Mechanics program at the Tsáchila Higher Technological Institute using Artificial Intelligence for Industrial Safety simulations

Resumen

El presente trabajo de titulación abordó la necesidad de fortalecer y mejorar los sistemas de seguridad industrial mediante el uso de tecnologías emergentes, específicamente frente a las limitaciones de la supervisión tradicional del uso de Equipos de Protección Personal (EPP), que ha demostrado ser ineficiente en ambientes críticos para la seguridad. El objetivo fue diseñar un sistema automatizado para la detección del uso correcto de EPP, aplicando visión por computadora como una herramienta de inteligencia artificial en ambientes simulados. La metodología empleada fue de tipo descriptiva, con enfoque mixto, sustentada en el análisis documental, la observación directa y el desarrollo de un sistema entrenado con aprendizaje profundo. Se incorporaron tecnologías como cámaras de video de computador y algoritmos de detección, lo cual permitió un reconocimiento en tiempo real y la generación de alertas preventivas. Los resultados demostraron una mejora significativa en la identificación del incumplimiento del uso de EPP, facilitando una respuesta inmediata y la reducción de incidentes en simulaciones. Se concluyó que la aplicación de inteligencia artificial en los protocolos de seguridad industrial no solo aumenta la eficiencia operativa, sino que representa un avance significativo en la construcción de ambientes laborales más seguros, predecibles y sostenibles. Se recomienda su implementación progresiva en organizaciones con altos niveles de exposición a riesgos físicos o mecánicos
Palabras Clave: Inteligencia artificial, visión por computadora, equipos de protección personal, seguridad industrial, aprendizaje profundo, prevención de riesgos.