PROGETTO FINANZIATO
PROXIMA - Proximity Machinery through Distributed Augmented Reality HMI Layers
for Empowering Industrial operators in Low Resources Scenarios
PROXIMA - Proximity Machinery through Distributed Augmented Reality HMI Layers
for Empowering Industrial operators in Low Resources Scenarios
Realtà aumentata nel dominio industriale.
Come potenziare il training on-the-job con tecnologie innovative?
DESIGN
AUGMENTED REALITY
TRAINING
Il progetto PROXIMA ha ricevuto un finanziamento dal programma di ricerca e innovazione dell'Unione Europea Horizon Europe, attraverso l'Open Call #1 - XR2Learn pubblicato ed eseguito nell'ambito del progetto XR2Learn.
PROXIMA pone i fattori psicologici al centro della formazione nel contesto industriale. I sentimenti, le convinzioni e le attitudini degli operatori infatti, influenzano la motivazione, l'autoregolamentazione e le prestazioni generali di apprendimento.
PROXIMA si pone lo scopo di progettare un kit di formazione in Realtà Aumentata (AR) per supportare il training on-the-job - e site-specific - attraverso tecnologia, metodi e materiali pensati per i formatori che operano nel contesto industriale.
PROXIMA pone i fattori psicologici al centro della formazione nel contesto industriale. I sentimenti, le convinzioni e le attitudini degli operatori infatti, influenzano la motivazione, l'autoregolamentazione e le prestazioni generali di apprendimento.
PROXIMA si pone lo scopo di progettare un kit di formazione in Realtà Aumentata (AR) per supportare il training on-the-job - e site-specific - attraverso tecnologia, metodi e materiali pensati per i formatori che operano nel contesto industriale.
Focus
AR kit per training industriale
AR kit per training industriale
Ente finanziatore
European Union’s Horizon Europe Research and Innovation Programme
Team
Alessandro Pollini
Maurizio Mesenzani
Tania Sabatini
Angela Di Massa
Andrea Castellucci
Sara Traversari
Luca Merzi
Alessandro Pollini
Maurizio Mesenzani
Tania Sabatini
Angela Di Massa
Andrea Castellucci
Sara Traversari
Luca Merzi
Partner
Università di Bologna
PROTESA
Università di Bologna
PROTESA
La Realtà Aumentata a supporto delle attività di progettazione del training on-the-job.
Il kit permetterà di focalizzare l’attenzione sulle esigenze di formazione specifiche e sulla personalizzazione dei contenuti per i singoli contesti.
Il training di PROXIMA terrà conto inoltre dello spazio, dei limiti fisici e di ciò che è confortevole per il corpo umano. In particolare, poiché la Realtà Aumentata si sovrappone allo spazio fisico, è pensata per non appesantire la cognizione umana, aggiungendosi alle distrazioni esistenti del mondo reale.
L’obiettivo è quello di proporre una tecnologia sostenibile a livello cognitivo, sociale e organizzativo.
PROXIMA si focalizzerà su progettazione, sviluppo, prototipazione, validazione e rilascio di un Kit di Formazione in Realtà Aumentata che integrerà i seguenti servizi:
- guida spaziale all'ambiente di produzione;
- formazione su macchine ed attrezzature;
- identificazione dei pericoli, attraverso simulazioni virtuali;
- guida sul campo contestuale all’operatività, con informazioni in tempo reale.
Il training di PROXIMA terrà conto inoltre dello spazio, dei limiti fisici e di ciò che è confortevole per il corpo umano. In particolare, poiché la Realtà Aumentata si sovrappone allo spazio fisico, è pensata per non appesantire la cognizione umana, aggiungendosi alle distrazioni esistenti del mondo reale.
L’obiettivo è quello di proporre una tecnologia sostenibile a livello cognitivo, sociale e organizzativo.
PROXIMA si focalizzerà su progettazione, sviluppo, prototipazione, validazione e rilascio di un Kit di Formazione in Realtà Aumentata che integrerà i seguenti servizi:
- guida spaziale all'ambiente di produzione;
- formazione su macchine ed attrezzature;
- identificazione dei pericoli, attraverso simulazioni virtuali;
- guida sul campo contestuale all’operatività, con informazioni in tempo reale.
Per maggiori informazioni sul progetto PROXIMA, contattaci a info@bsdesign.eu
This project has received funding from the European Union’s Horizon Europe Research and Innovation Programme under Grant Agreement No. 101092851.
