Inclusive, l’automazione che si adatta all’uomo

Pubblicato il 05 Mag 2017

inclusive

Se finora è stato l’uomo a doversi adattare a sistemi di produzione e HMI progettati in maniera rigida, le nuove tecnologie permettono di sviluppare sistemi di automazione che, al contrario, si adattano alle capacità e alle condizioni psico fisiche dell’operatore. Di questi temi si parlerà il prossimo 24 maggio pomeriggio alla SPS Italia (Padiglione 7, room Lampone, inizio alle ore 14:30) nell’ambito di un interessante seminario dal titolo Continuous adaptation of work environments with changing levels of automation in evolving production systems.

Il programma è disponibile qui, mentre per le iscrizioni è necessario compilare questo form.

Il progetto Inclusive

Il progetto europeo “Smart and adaptive interfaces for Inclusive work environment” il cui acronimo è Inclusive, coordinato dall’Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia e al quale partecipano un gruppo di aziende e centri di ricerca europei molto importanti, tra i quali Progea, è destinatario di un importante finanziamento nell’ambito del programma europeo Horizon 2020 Factories of the Future.

Il progetto punta la sua attenzione al rapporto che intercorre tra i moderni sistemi di produzione, che stanno diventando sempre più complessi per adeguarsi alle richieste di un mercato in continua evoluzione, e gli esseri umani che rimangono centrali per le operazioni di controllo e supervisione delle attività produttive.

Gli operatori umani interagiscono con le macchine e robot per mezzo di interfacce uomo-macchina (Human-Machine Interface – HMI), che stanno a loro volta inevitabilmente diventando molto complesse, poiché devono comprendere una vasta gamma di possibili modalità e comandi operativi.

L’evoluzione dell’HMI

In questo scenario, gli operatori sperimentano molte difficoltà nell’interagire in modo efficiente con l’HMI. Ciò è particolarmente vero per i lavoratori di mezza età che si sentono a disagio nell’interazione con un sistema computerizzato complesso, così come i giovani con poca esperienza o i disabili.

L’obiettivo dello studio è quello di colmare il divario tra la complessità delle macchine e le capacità dell’utente mediante la progettazione e lo sviluppo di HMI innovative e intelligenti che si adattino alle capacità del lavoratore e ai bisogni di flessibilità, compensandone le limitazioni (dovute, ad esempio, all’età o all’inesperienza) e sfruttandone l’esperienza.

“Le HMI usate comunemente nella pratica industriale –  afferma il prof. Cesare Fantuzzi di Unimore –  non danno nessuna possibilità di controllare la quantità di informazioni mostrate o il modo in cui queste sono presentate. Mentre l’operatore umano è flessibile e capace di adattarsi, il sistema non lo è. I sistemi di controllo applicati ai processi industriali di solito rispondono in un modo predeterminato, senza considerare se il flusso di informazioni è troppo elevato e complesso o ridotto e semplificato. L’operatore è quindi costretto a dover adeguare il suo comportamento alla situazione, dovendo essere sufficientemente flessibile per poter gestire le attività di routine e quelle impredicibili e di potenziale pericolo. È chiaro che questa situazione causa notevoli difficoltà per l’operatore, considerato soprattutto il fatto che si trova a dover gestire dati e informazioni in quantità sempre maggiore e sempre più complessi. Per gestire queste criticità, diventa necessario ricorrere a soluzioni di automazione adattativa, che si adattino, appunto, alle necessità dell’utente”.

I pilastri di Inclusive

Il progetto Inclusive si articola su tre pilastri: misurare le capacità fisiche e cognitive dell’operatore e il suo grado di stress; adattare l’interfaccia alle capacità umane; formare gli utenti non qualificati sulla base delle loro capacità e degli errori, anche mediante strumenti di realtà aumentata e/o virtuale e un social network industriale.

Nello specifico la misura delle capacità dell’operatore sarà eseguita attraverso la raccolta di informazioni personali e la misurazione di parametri fisiologici. Ad esempio, tra le informazioni che saranno richieste all’operatore si citano età, livello di istruzione, esperienza lavorativa, disabilità e lingua madre. I parametri fisiologici monitorati sono indicatori dello stato di stress cognitivo dell’operatore e richiederanno misure non invasive trattandosi di frequenza cardiaca, attività elettrica del cuore (misurata tramite elettrocardiogramma), risposta cutanea galvanica, temperatura corporea, attività oculare (diametro della pupilla), attività elettrica del cervello (misurata tramite elettroencefalogramma) e livelli di adrenalina/noradrenalina.

Inoltre, sarà tracciata l’attività svolta dall’operatore durante l’interazione con la macchina (registrando, ad esempio, lo schermo) in termini di tempo impiegato a compiere un’attività, errori commessi, azioni ridondanti. Da ultimo, all’operatore sarà richiesto di esprimere un parere sulla soddisfazione percepita al termine dell’esperienza di interazione, mediante opportuni questionari. Le informazioni saranno elaborate per adattare l’interfaccia al profilo dell’operatore. In particolare, l’adattamento avverrà a livello percettivo (modalità in cui sono presentate le informazioni), cognitivo (quantità e tipologia di informazioni presentate) e di interazione (modalità di interazioni, ad esempio, vocale, con gesti, con touschsceen).

Gli operatori saranno assistiti nell’interazione mediante strumenti di guida sia off-line (ad esempio, tutorial iniziali) sia on-line (ad esempio, procedure guidate ed help mirati in realtà aumentata).

L’obiettivo ultimo del progetto Inclusive è sviluppare un ambiente di lavoro universale che garantisca il massimo comfort e al contempo una maggior produttività dei lavoratori con i nuovi sistemi automatici di produzione.

Per raggiungere questo obiettivo, lo studio svilupperà un ecosistema di innovazioni tecnologiche guidate dall’analisi dei fattori umani applicata a tre casi d’uso industriali afferenti ad aziende che producono o usano macchine automatiche, la cui accettazione da parte dell’operatore e produttività sono strettamente connesse all’usabilità della macchina, alle capacità individuali e al comfort dell’ambiente produttivo.

Alla base delle tecnologie utilizzate vi è la tecnologia software di Progea, ove la piattaforma Movicon.NExT, le sue innovative funzionalità HMI e la sua connettività costituiranno uno dei pilastri dell’intero ecosistema.

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Franco Canna
Franco Canna

Fondatore e direttore responsabile di Innovation Post. Grande appassionato di tecnologia, laureato in Economia, collabora dal 2001 con diverse testate B2B nel settore industriale scrivendo di automazione, elettronica, strumentazione, meccanica, ma anche economia e food & beverage, oltre che con organizzatori di eventi, fiere e aziende.

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