Tendinite per movimenti ripetuti. Mal di schiena dovuto a sovraccarico. Dolori articolari per una postura non corretta. Anche se presentano livelli di usura diversi, tutte le attività che si svolgono ogni giorno, per anni, lasciano un segno. Sono numerose le malattie croniche correlate al lavoro. E l’affaticamento è anche uno dei fattori che aumentano la probabilità di infortuni, gli errori e i tempi di produzione. Per misurare la fatica e provare ad alleggerire gli sforzi al lavoro si è sviluppata una tecnologia digitale da indossare. Che ora è stata sperimentata. A entrare nei dettagli è Francesco Pilati, professore di Impianti industriali al Dipartimento di Ingegneria industriale dell’Università di Trento e Principal investigator del progetto Safe Operator 4.0.
«La tecnologia innovativa che abbiamo sviluppato è stata testata e validata con risultati molto promettenti in un impianto industriale italiano con più di 200 addetti di una multinazionale. Si tratta di un’azienda che realizza prodotti nel settore metalmeccanico caratterizzati da pesi e ingombri considerevoli», commenta con soddisfazione Francesco Pilati. La sperimentazione è durata diverse settimane e ha coinvolto una decina di addetti.
Il passaggio dal laboratorio all’impianto è avvenuto dopo quasi due anni di attività. Infatti, è dal 2023 che l’Università di Trento, capofila del progetto di ricerca industriale Safe Operator 4.0, collabora con l’Università del Sannio per migliorare le condizioni di lavoro negli ambienti industriali, una questione di salute, sicurezza e produttività al tempo stesso. L’orizzonte è il modello dell’Industria 5.0, che punta ad adattare tecnologie e processi alle esigenze umane nel segno della sostenibilità e della resilienza.
Due guanti, due bracciali e una cintura dotati di sensori, più quattro elettrodi che si applicano come cerotti. Questo l’equipaggiamento, la dotazione, che serve per misurare la fatica sul luogo di lavoro.
Pilati spiega: «Vengono utilizzati sensori indossabili evoluti e algoritmi di apprendimento automatico. Una volta indossati, noi andiamo a misurare una serie di parametri. Come posture del corpo assunte, frequenza dei movimenti compiuti, tensioni muscolari sperimentate, variazione della frequenza cardiaca. Monitoriamo un operatore nelle sue diverse mansioni e nell’interazione con macchinari, attrezzature e utensili. Con i parametri andiamo poi ad allenare algoritmi di machine e deep learning».
«Tutti i dati sono raccolti nel pieno rispetto delle normative nazionali ed europee in merito alla privacy e alla tutela dei diritti del lavoratore», precisa Pilati.
Riprende: «Con opportuni algoritmi possiamo andare a prevedere il livello di fatica per ogni attività manuale industriale svolta e cosa lo determina. Per analizzare come e perché cambia lo sforzo quando un operatore ad esempio si china, solleva dei pesi, lavora con le mani sopra la propria testa e così via».
Lo scopo è individuare le cause della fatica per cercare di attenuarla. Gli ambiti di applicazione riguardano il lavoro industriale con prospettive di particolare interesse per il settore manifatturiero e della logistica.
«Questa tecnologia è uno strumento per un'analisi dettagliata delle diverse determinanti della fatica degli operatori e permette una riprogettazione dei processi industriali mirata a ridurre la fatica del personale. È prevista infine la possibilità di dare dei feedback individualizzati e in tempo reale agli operatori che lo desiderano per evitare che superino le soglie limite della fatica. Un’azione proattiva e predittiva a garanzia del benessere delle persone e della qualità delle condizioni di lavoro», sottolinea Pilati.
“Safe Operator 4.0: wearable sensors fusion for enhanced working conditions in industrial environments” è un progetto di rilevanza nazionale finanziato dal Ministero Università e Ricerca nell’ambito del bando Mur_Prin 2022. Iniziato il 28 settembre 2023, ha durata biennale. Coordinato da UniTrento vede come partner l’Università del Sannio.