Casi d'uso

1. Caso d'uso della responsabilizzazione:
Migliorare le capacità dei lavoratori attraverso la tecnologia

La sfida

Nell'attuale panorama manifatturiero, se da un lato l'adozione delle tecnologie sta sostituendo alcuni ruoli tradizionali, dall'altro crea anche nuove opportunità. La sfida principale consiste nel garantire che questa transizione vada a beneficio di tutti i lavoratori, compresi quelli con disabilità, i lavoratori anziani e quelli con qualifiche limitate, mantenendo nel contempo la sicurezza e i valori antropocentrici.

Che cosa stiamo affrontando

  • Settori della riparazione di macchinari e dell'installazione di attrezzature
  • Operazioni di assemblaggio, manutenzione, deposito, logistica e TIC
  • Implementazione di AR/VR, sensori AI, manutenzione predittiva e processi automatizzati

Lacune attuali

  • Accesso limitato ai programmi di formazione tecnica
  • Soluzioni tecnologiche insufficienti
  • Mancanza di modelli di lavoro collaborativo comprovati
  • Quadri strategici mancanti per l'inclusività

La soluzione

1

Creare programmi di formazione accessibili e specializzati incentrati sulle qualifiche emergenti

2

Sensibilizzazione alle competenze tecniche nel settore dell'istruzione

3

Elaborare raccomandazioni politiche a livello nazionale e dell'UE per sostenere ambienti di apprendimento inclusivi

Colmando queste lacune, stiamo lavorando per creare una forza lavoro autonoma in cui la tecnologia aumenti le capacità umane anziché sostituirle.

La sfida

Sebbene i robot collaborativi (cobot) siano attivi nell'industria da un decennio, il loro pieno potenziale rimane inutilizzato. Nonostante i progressi compiuti nei sistemi ciberfisici e nell'IA, molte organizzazioni faticano a conseguire un'autentica collaborazione uomo-tecnologia che rispecchi l'efficacia delle squadre umane.

Che cosa stiamo affrontando

  • Settore della fabbricazione di prodotti in metallo
  • Operazioni di assemblaggio, saldatura, logistica e TIC
  • Concentrarsi sugli scenari collaborativi della produzione e del commercio al dettaglio

Stato attuale

I robot possono fornire diversi livelli di sostegno:

Bassa automazione (assistenza di base ai lavoratori)

Alta automazione (controllo completo dei compiti con sorveglianza umana)

Tuttavia, vi è una comprensione limitata dei seguenti aspetti:

Impatto sui lavoratori umani

Come utilizzare appieno le capacità collaborative

Modi per costruire la coesione di squadra tra esseri umani e macchine

La soluzione

1

Sviluppare sistemi di apprendimento reciproco in cui sia gli esseri umani che le macchine imparino gli uni dagli altri

2

Sviluppare la consapevolezza delle competenze tecniche nell'istruzioneCreare quadri per un'autentica collaborazione di squadra piuttosto che una semplice automazione

3

Concentrarsi sulla qualità del lavoro attraverso una maggiore coesione uomo-macchina

Il nostro obiettivo è andare oltre l'automazione di base per creare spazi di lavoro realmente collaborativi in cui gli esseri umani e la tecnologia lavorino insieme come squadre efficaci.

La sfida

Sebbene l'IA, la robotica e la realtà aumentata stiano diventando comuni sia nella vita lavorativa che nella vita quotidiana, vi è un divario nel rendere tali tecnologie realmente accessibili e vantaggiose per diversi gruppi di forza lavoro, compresi i lavoratori anziani e le persone con disabilità.

Che cosa stiamo affrontando

  • Settore della fabbricazione di macchinari e attrezzature
  • Operazioni di assemblaggio, saldatura e logistica
  • Attuazione di:
    → Realtà aumentata per la formazione
    → IA generativa e modelli linguistici di grandi dimensioni
    → Robotica per l'assistenza di compiti

Lacune attuali

  • Soluzioni di formazione limitate per diversi gruppi di lavoratori
  • Insufficiente comprensione dei processi di apprendimento reciproco
  • Mancanza di progetti comprovati di programmi di formazione
  • Quadri strategici mancanti per l'inclusività e la diversità

La soluzione

1

Creare soluzioni di formazione inclusive che si adattino alle diverse esigenze e capacità dei lavoratori

2

Sviluppare sistemi decisionali intelligenti che sostengano la crescita dei lavoratori

3

Consentire ai lavoratori di concentrarsi su ruoli specializzati e di supervisione mentre l'automazione gestisce compiti fisici

Il nostro obiettivo è ampliare il bacino di forza lavoro facendo in modo che la tecnologia funzioni per tutti, indipendentemente dalla loro origine o dalle loro capacità.

La sfida

Sebbene l'IA, la robotica e la realtà aumentata stiano diventando comuni sia nella vita lavorativa che nella vita quotidiana, vi è un divario nel rendere tali tecnologie realmente accessibili e vantaggiose per diversi gruppi di forza lavoro, compresi i lavoratori anziani e le persone con disabilità.

Che cosa stiamo affrontando

  • Settore manifatturiero
  • Operazioni di assemblaggio, saldatura e logistica
  • Attuazione di:
    → Realtà aumentata per l'assistenza in tempo reale
    → Soluzioni di IA (trascrizione vocale, immagine vocale)
    → Robotica assistiva
    → Progettazione dell'interfaccia utente accessibile
    → Sottotitolazione e traduzione in tempo reale

Lacune attuali

  • Soluzioni di formazione limitate per gruppi diversi
  • Metodi di presentazione delle conoscenze inadeguati
  • Quadri strategici mancanti per l'inclusività

La soluzione

1

Sviluppare soluzioni di formazione accessibili che rispondano alle diverse esigenze in materia di disabilità

2

Creare piattaforme di apprendimento adattativo a sostegno di varie preferenze in materia di comunicazione

3

Integrazione delle tecnologie assistive nelle operazioni standard sul luogo di lavoro

La nostra missione è trasformare i luoghi di lavoro del settore manifatturiero in ambienti realmente inclusivi in cui la tecnologia abbatte le barriere anziché crearle.