Human-Centered Manufacturing

Descrizione

Questa area di ricerca si colloca all’interno della visione di Industria 5.0 e mira a sviluppare metodi e strumenti capaci di comprendere, misurare e integrare in modo sistematico la dimensione umana all’interno dei sistemi produttivi. L’attenzione è rivolta in particolare al benessere fisico e cognitivo dell’operatore, considerato un elemento chiave per la sostenibilità, la qualità e la resilienza dei processi industriali.

• Valutazione ergonomica oggettiva e predittiva. Sviluppo di approcci per il superamento dei limiti delle metodologie tradizionali attraverso l’uso integrato di sensori indossabili, sistemi inerziali, visione artificiale ed elettromiografia. L’impiego di algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning consente il monitoraggio continuo in contesti reali e il passaggio da analisi descrittive a modelli interpretativi e predittivi. L’obiettivo è il riconoscimento di pattern di rischio e la gestione della variabilità inter-individuale per supportare una progettazione dei posti di lavoro basata su dati oggettivi e valutazioni personalizzate.
• Monitoraggio dello stress lavoro-correlato e del carico cognitivo. Sviluppo di metodi oggettivi e data-driven per la valutazione del benessere mentale nei contesti industriali avanzati. Attraverso l’analisi di segnali fisiologici, comportamentali e ambientali, e l’impiego di algoritmi di machine learning, la ricerca mira a identificare pattern latenti di affaticamento e stress legati all’attività lavorativa. L’obiettivo è la creazione di sistemi intelligenti capaci di adattarsi alla variabilità individuale e di supportare l’organizzazione del lavoro nella prevenzione proattiva del sovraccarico cognitivo, garantendo elevati standard di sicurezza, qualità e sostenibilità.
• Progettazione e simulazione dell’interazione persona-macchina. Sviluppo di metodologie basate sul Digital Human Modeling (DHM) per la progettazione, l’analisi e l’ottimizzazione delle postazioni di lavoro. La ricerca affronta la progettazione dei concept industriali integrando l’analisi dei rischi, la pianificazione e simulazione dei movimenti e l’allocazione dinamica dei task tra persona e sistema. L’attenzione è rivolta anche allo studio di interfacce adattive e logiche di interazione user-centered, capaci di rispondere in tempo reale alle esigenze dell’operatore. L’obiettivo è creare ambienti di lavoro che garantiscano un’interazione sicura ed elevati standard di efficienza operativa ed esperienza d’uso.
• Extended Reality per l’ottimizzazione dei processi produttivi. Integrazione di Realtà Virtuale (VR), Aumentata (AR) e Mista (MR) per la progettazione, la gestione e il supporto alle operations. La ricerca utilizza sistemi di motion capture e interfacce aptiche per la design review immersiva dei processi, garantendo l’ottimizzazione delle performance e il rispetto dei requisiti di ergonomia e sicurezza. L’impiego di soluzioni AR/MR supporta l’operatore attraverso lo sviluppo di istruzioni digitali step-by-step per la riduzione degli errori e del carico mentale, soluzioni di training avanzate per un apprendimento rapido ed efficace, e l’implementazione di sistemi di assistenza remota in modalità hands-free.

Pubblicazioni

• Ciccarelli, M., Papetti, A., Germani, M., 2025. Empowering industry 5.0: automated sensor-based ergonomic risk assessment. International Journal on Interactive Design and Manufacturing 19, 7731–7753. https://doi.org/10.1007/s12008-025-02412-5
• Ciccarelli, M., Germani, M., Marinelli, F., Papetti, A., Pizzuti, A., 2026. An ergonomic zone polyhedral representation-based mathematical program to prevent work-Related musculoskeletal risks. Expert Systems With Applications 302, 130579. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2025.130579
• Cruciata, L., Contino, S., Ciccarelli, M., Pirrone, R., Mostarda, L., Papetti, A., Piangerelli, M., 2025. Lightweight Vision Transformer for Frame-Level Ergonomic Posture Classification in Industrial Workflows. Sensors 25, 4750. https://doi.org/10.3390/s25154750
• Ciccarelli, M., Forlini, M., Papetti, A., Palmieri, G., Germani, M., 2024. Advancing human–robot collaboration in handcrafted manufacturing: cobot-assisted polishing design boosted by virtual reality and human-in-the-loop. International Journal of Advanced Manufacturing Technology 132, 4489–4504. https://doi.org/10.1007/s00170-024-13639-z
• Rescio, G., Manni, A., Caroppo, A., Ciccarelli, M., Papetti, A., Leone, A., 2023. Ambient and wearable system for workers’ stress evaluation. Computers in Industry 148, 103905. https://doi.org/10.1016/j.compind.2023.103905

Personale di riferimento

Prof.ssa Alessandra Papetti
Tel. +39 071 220 4880
E-mail: a.papetti@staff.univpm.it