Osservazione dei processi lavorativi, con garanzie oggettive di tutela della Privacy, per la prevenzione di Errori e situazioni di Rischio in maniera Automatica ai tempi di Industria 4.0 (OPERA 4.0)-Dip.Ingegneria per la medicina di innovazione-Università degli Studi di Verona

Osservazione dei processi lavorativi, con garanzie oggettive di tutela della Privacy, per la prevenzione di Errori e situazioni di Rischio in maniera Automatica ai tempi di Industria 4.0 (OPERA 4.0)

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Data inizio
1 gennaio 2021
Durata (mesi) 
24
Dipartimenti
Informatica
Responsabili (o referenti locali)
Quaglia Davide
Parole chiave
Business process model, Privacy by design, Digital twin, Industrial Internet of Things, Property mining, Visual computing, Neural network, Edge computing, Real-time localization and tracking, Brain-computer interface, EEG


Il progetto propone di sviluppare un sistema per il monitoraggio industriale conforme alle norme sulla privacy e finalizzato alla prevenzione degli errori umani e delle condizioni di pericolo. La caratteristica principale è un approccio multidisciplinare i cui elementi innovativi sono:
  1. Definizione formale del processo lavorativo per l’analisi a priori di tutti i possibili comportamenti delle persone e delle loro interazioni con oggetti e macchinari. Scopo di questa analisi pre-operativa è scoprire le vulnerabilità del processo lavorativo e distinguere i comportamenti critici che verranno poi monitorati in fase operativa generando segnalazioni per prevenire errori di produzione o rischi per la salute.
  2. Applicazione di sensori intelligenti al monitoraggio suddetto: visione artificiale, rilevazione di condizioni di affaticamento e deconcentrazione mediante dispositivi indossabili, localizzazione in tempo reale delle persone e degli oggetti presenti nell’ambiente di lavoro.
  3. Valutazione, mediante tecniche formali, dell’impatto sulla privacy delle azioni di monitoraggio del processo di lavorazione sia in fase di progettazione del sistema di controllo sia durante la sua operatività.
I giovani ricercatori impiegati nel progetto integreranno i risultati ottenuti su un dimostratore concreto nel contesto di Industria 4.0 in stretta sinergia con tre aziende partner interessate all’applicazione delle loro tecnologie all’ambito del monitoraggio industriale e della sicurezza sul lavoro.

Enti finanziatori:

Fondazione Cariverona
Finanziamento: assegnato e gestito dal Dipartimento
Programma: ENTI.RIC - Finanziamento da enti vari per la ricerca

Partecipanti al progetto

Davide Quaglia
Professore associato
Aree di ricerca coinvolte dal progetto
Intelligenza Artificiale
Machine learning  (DI)
Ingegneria del Software e Verifica Formale
Machine learning  (DI)
Intelligenza Artificiale
Parallel computing methodologies  (DI)
Ingegneria del Software e Verifica Formale
Parallel computing methodologies  (DI)
Real-time systems
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