Progettazione di un Framework Multimodale per la Valutazione del Benessere degli Operatori

L'emergere dell'Industria 5.0 ha spostato il paradigma industriale dall'essere orientato alle prestazioni a una produzione di beni più antropocentrica, sostenibile ed economicamente resiliente. Uno dei principali obiettivi tecnologici di questo nuovo paradigma industriale è lo sviluppo degli Human Digital Twin (HDT), un'estensione del concetto di Digital Twin (DT) dell'Industria 4.0: una versione completamente digitale di un sistema o di un componente, in grado di evolversi e di comportarsi allo stesso modo del suo gemello fisico, e da cui è possibile ricavare dei feedback con cui generare strategie di controllo ed ottenere una migliore integrazione del sistema/componente in un sistema più ampio (o un sistema di sistemi). In questo modo, l'HDT permetterebbe di migliorare il modo in cui gli operatori umani e le macchine integrano i reciproci punti di forza, consentendo una forma di produzione industriale tecnologicamente avanzata e contemporaneamente attenta alle esigenze umane, definita come Human-centric Smart Manufacturing (HSM). L'obiettivo di questa tesi è la progettazione e lo sviluppo di un framework in grado di trattare dati provenienti da fonti eterogenee e di rappresentarli adeguatamente per la futura implementazione di un HDT volto alla valutazione del benessere umano nell'industria manifatturiera. Viene inoltre eseguita una analisi delle prestazioni del framework attraverso un esperimento in ambiente di laboratorio, simulando un'operazione di assemblaggio in un arco di tempo medio-lungo, e mostrando come la raccolta di dati eterogenei possa funzionare come base per monitorare e fornire un feedback in tempo reale sull'ergonomia e lo stress dell'operatore.