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L'obiettivo operativo OO2 del progetto Smart Converting 4.0 mira a realizzare soluzioni innovative per la sicurezza basate su intelligenza artificiale, tecnologie evolute di localizzazione e robotica collaborativa integrandole nella operatività delle linee di converting. Le soluzioni consentiranno di incrementare il livello di sicurezza della linea, portandolo ben al di sopra dei vigenti requisiti normativi. Come già richiamato in D2.1.1, il sistema oggetto di studio consentirà di conoscere in tempo reale lo stato dell'impianto di trasformazione per carta tissue e per nonwoven ("tessuto-non-tessuto"), in particolare, in relazione alla posizione degli operatori e di eventuali mezzi mobili e, grazie a questo, consentire una notevole riduzione del rischio di incidenti. Il sistema funzionerà attraverso due diverse modalità: modalità "on line" e modalità "off line". Nella modalità "on line", il sistema, grazie della conoscenza dello stato e delle posizioni delle persone intorno al macchinario e sulla base di opportune policies, implementerà delle azioni sia verso gli operatori sia verso le macchine e i componenti robotici stessi, quali, ad esempio, il rilevamento di una eccessiva presenza di operatori in una zona dove operano mezzi mobili potenzialmente pericolosi, o la vicinanza o l'intrusione di un operatore in un'area interdetta. Quando la logica di una di queste policies risulterà verificata, il sistema genererà allarmi o interverrà automaticamente sull'impianto o sul singolo componente robotico, ad esempio rallentandone il funzionamento o inibendolo. Nella modalità "off line" sarà possibile analizzare i dati a posteriori ed effettuare delle analisi utili a comprendere lo stato dell'arte delle procedure "de facto" in essere consentendo quindi di definire ed implementare ottimizzazioni procedurali basate su cosa realmente accade nell'impianto nella sua normale operatività, il tutto ovviamente sempre nel rispetto dei diritti e delle privacy degli operatori. A titolo di esempio potremmo ipotizzare di verificare quante volte un operatore si avvicina o entra in una zona pericolosa. La conoscenza delle procedure effettive, vale a dire non quelle previste o schedulate ma quelle che effettivamente si verificano, avrà ovviamente ricadute positive non solo in termini di aumento della sicurezza ma anche in termini di incremento della produttività dell'intera linea di converting. Inoltre, in un momento in cui il distanziamento sociale e le modalità per rispettarlo sui luoghi di lavoro sono un tema di grande centralità, la conoscenza del posizionamento e della distanza tra gli operatori può aiutare a rispettare e mantenere le distanze dovute e, allo stesso tempo, consentire ai responsabili della sicurezza raccogliere preziose informazioni quantitative sulle aree della linea e sulle operazioni che hanno dato luogo a violazioni delle disposizioni in merito. Il presente deliverable ha lo scopo di illustrare il prototipo hardware e la sua integrazione in una installazione presso Futura Lab. Si riporta per completezza anche l'installazione sulla tubiera ( nello specifico sulla macchina core maker "Camallo"), descritta anche nel corso delle attività di OO3, obiettivo operativo in cui tale macchina è stata progettata e realizzata. In definitiva, il documento si articola come segue. Nella sezione 2 si riportano alcune immagini delle componenti del prototipo installato, mentre la sezione 3 conclude il documento con una descrizione delle attività future previste.

L'obiettivo operativo OO2 del progetto Smart Converting 4.0 mira a realizzare soluzioni innovative per la sicurezza basate su intelligenza artificiale, tecnologie evolute di localizzazione e robotica collaborativa integrandole nella operatività delle linee di converting. Le soluzioni consentiranno di incrementare il livello di sicurezza della linea, portandolo ben al di sopra dei vigenti requisiti normativi. Come già richiamato in D2.1.1, il sistema oggetto di studio consentirà di conoscere in tempo reale lo stato dell'impianto di trasformazione per carta tissue e per nonwoven ("tessuto-non-tessuto"), in particolare, in relazione alla posizione degli operatori e di eventuali mezzi mobili e, grazie a questo, consentire una notevole riduzione del rischio di incidenti. Il sistema funzionerà attraverso due diverse modalità: modalità "on line" e modalità "off line". Nella modalità "on line", il sistema, grazie della conoscenza dello stato e delle posizioni delle persone intorno al macchinario e sulla base di opportune policies, implementerà delle azioni sia verso gli operatori sia verso le macchine e i componenti robotici stessi, quali, ad esempio, il rilevamento di una eccessiva presenza di operatori in una zona dove operano mezzi mobili potenzialmente pericolosi, o la vicinanza o l'intrusione di un operatore in un'area interdetta. Quando la logica di una di queste policies risulterà verificata, il sistema genererà allarmi o interverrà automaticamente sull'impianto o sul singolo componente robotico, ad esempio rallentandone il funzionamento o inibendolo. Nella modalità "off line" sarà possibile analizzare i dati a posteriori ed effettuare delle analisi utili a comprendere lo stato dell'arte delle procedure "de facto" in essere consentendo quindi di definire ed implementare ottimizzazioni procedurali basate su cosa realmente accade nell'impianto nella sua normale operatività, il tutto ovviamente sempre nel rispetto dei diritti e delle privacy degli operatori. A titolo di esempio potremmo ipotizzare di verificare quante volte un operatore si avvicina o entra in una zona pericolosa. La conoscenza delle procedure effettive, vale a dire non quelle previste o schedulate ma quelle che effettivamente si verificano, avrà ovviamente ricadute positive non solo in termini di aumento della sicurezza ma anche in termini di incremento della produttività dell'intera linea di converting. Inoltre, in un momento in cui il distanziamento sociale e le modalità per rispettarlo sui luoghi di lavoro sono un tema di grande centralità, la conoscenza del posizionamento e della distanza tra gli operatori può aiutare a rispettare e mantenere le distanze dovute e, allo stesso tempo, consentire ai responsabili della sicurezza raccogliere preziose informazioni quantitative sulle aree della linea e sulle operazioni che hanno dato luogo a violazioni delle disposizioni in merito. Sulla base delle osservazioni e delle opportunità appena descritti, utilizzando le linee guida per la realizzazione degli algoritmi per l'analisi dei dati di posizionamento riportati in D2.3.1, in questo documento ci si prefigge di presentare il sw sviluppato. Il documento si articola come segue. Nella sezione 2 si riportano alcuni screenshot del SW realizzato mentre la sezione 3 conclude il documento con una descrizione delle attività future previste.

L'obiettivo operativo OO2 del progetto Smart Converting 4.0 mira a realizzare soluzioni innovative per la sicurezza basate su intelligenza artificiale, tecnologie evolute di localizzazione e robotica collaborativa integrandole nella operatività delle linee di converting. Le soluzioni consentiranno di incrementare il livello di sicurezza della linea, portandolo ben al di sopra dei vigenti requisiti normativi. Come già richiamato in D2.1.1, il sistema oggetto di studio consentirà di conoscere in tempo reale lo stato dell'impianto di trasformazione per carta tissue e per nonwoven ("tessuto-non-tessuto"), in particolare, in relazione alla posizione degli operatori e di eventuali mezzi mobili e, grazie a questo, consentire una notevole riduzione del rischio di incidenti. Il sistema funzionerà attraverso due diverse modalità: modalità "on line" e modalità "off line". Nella modalità "on line", il sistema, grazie della conoscenza dello stato e delle posizioni delle persone intorno al macchinario e sulla base di opportune policies, implementerà delle azioni sia verso gli operatori sia verso le macchine e i componenti robotici stessi, quali, ad esempio, il rilevamento di una eccessiva presenza di operatori in una zona dove operano mezzi mobili potenzialmente pericolosi, o la vicinanza o l'intrusione di un operatore in un'area interdetta. Quando la logica di una di queste policies risulterà verificata, il sistema genererà allarmi o interverrà automaticamente sull'impianto o sul singolo componente robotico, ad esempio rallentandone il funzionamento o inibendolo. Nella modalità "off line" sarà possibile analizzare i dati a posteriori ed effettuare delle analisi utili a comprendere lo stato dell'arte delle procedure "de facto" in essere consentendo quindi di definire ed implementare ottimizzazioni procedurali basate su cosa realmente accade nell'impianto nella sua normale operatività, il tutto ovviamente sempre nel rispetto dei diritti e delle privacy degli operatori. A titolo di esempio potremmo ipotizzare di verificare quante volte un operatore si avvicina o entra in una zona pericolosa. La conoscenza delle procedure effettive, vale a dire non quelle previste o schedulate ma quelle che effettivamente si verificano, avrà ovviamente ricadute positive non solo in termini di aumento della sicurezza ma anche in termini di incremento della produttività dell'intera linea di converting. Inoltre, in un momento in cui il distanziamento sociale e le modalità per rispettarlo sui luoghi di lavoro sono un tema di grande centralità, la conoscenza del posizionamento e della distanza tra gli operatori può aiutare a rispettare e mantenere le distanze dovute e, allo stesso tempo, consentire ai responsabili della sicurezza raccogliere preziose informazioni quantitative sulle aree della linea e sulle operazioni che hanno dato luogo a violazioni delle disposizioni in merito. Il contenuto di questo deliverable si fonda sul lavoro già svolto nelle attività operative AO2.2 per il sistema di acquisizione dei dati di localizzazione e su AO2.3 per gli algoritmi e le regole di analisi delle traiettorie, già implementate al''interno dell'attività facendo perno su un engine per l'esecuzione delle policies, ossia Drools. In questo documento ci si concentra quindi sulle modalità di scrittura e realizzazione delle policies, mostrando degli esempi espliciti di editing. L'infrastruttura SW rimane in ogni caso quella già descritta in D2.3.2 a cui si rimanda per completezza. Il documento si articola come segue. Nella sezione 2 si riportano alcuni screenshot del SW realizzato mentre la sezione 3 conclude il documento con una descrizione delle attività future previste.

L'obiettivo operativo OO2 del progetto Smart Converting 4.0 mira a realizzare soluzioni innovative per la sicurezza basate su intelligenza artificiale, tecnologie evolute di localizzazione e robotica collaborativa integrandole nella operatività delle linee di converting. Le soluzioni consentiranno di incrementare il livello di sicurezza della linea, portandolo ben al di sopra dei vigenti requisiti normativi. Come già richiamato in D2.1.1, il sistema oggetto di studio consentirà di conoscere in tempo reale lo stato dell'impianto di trasformazione per carta tissue e per nonwoven ("tessuto-non-tessuto"), in particolare, in relazione alla posizione degli operatori e di eventuali mezzi mobili e, grazie a questo, consentire una notevole riduzione del rischio di incidenti. Il sistema funzionerà attraverso due diverse modalità: modalità "on line" e modalità "off line". Nella modalità "on line", il sistema, grazie della conoscenza dello stato e delle posizioni delle persone intorno al macchinario e sulla base di opportune policies, implementerà delle azioni sia verso gli operatori sia verso le macchine e i componenti robotici stessi, quali, ad esempio, il rilevamento di una eccessiva presenza di operatori in una zona dove operano mezzi mobili potenzialmente pericolosi, o la vicinanza o l'intrusione di un operatore in un'area interdetta. Quando la logica di una di queste policies risulterà verificata, il sistema genererà allarmi o interverrà automaticamente sull'impianto o sul singolo componente robotico, ad esempio rallentandone il funzionamento o inibendolo. Nella modalità "off line" sarà possibile analizzare i dati a posteriori ed effettuare delle analisi utili a comprendere lo stato dell'arte delle procedure "de facto" in essere consentendo quindi di definire ed implementare ottimizzazioni procedurali basate su cosa realmente accade nell'impianto nella sua normale operatività, il tutto ovviamente sempre nel rispetto dei diritti e delle privacy degli operatori. A titolo di esempio potremmo ipotizzare di verificare quante volte un operatore si avvicina o entra in una zona pericolosa. La conoscenza delle procedure effettive, vale a dire non quelle previste o schedulate ma quelle che effettivamente si verificano, avrà ovviamente ricadute positive non solo in termini di aumento della sicurezza ma anche in termini di incremento della produttività dell'intera linea di converting. Inoltre, in un momento in cui il distanziamento sociale e le modalità per rispettarlo sui luoghi di lavoro sono un tema di grande centralità, la conoscenza del posizionamento e della distanza tra gli operatori può aiutare a rispettare e mantenere le distanze dovute e, allo stesso tempo, consentire ai responsabili della sicurezza raccogliere preziose informazioni quantitative sulle aree della linea e sulle operazioni che hanno dato luogo a violazioni delle disposizioni in merito. Il presente deliverable ha lo scopo di illustrare i test eseguiti per validare il prototipo hardware software realizzato nel corso dell'attività AO2.2. I test sono propedeutici alla integrazione e ai test del sistema complessivo, come previsto in AO2.5. Il documento si articola come segue. Nella sezione 2 si riportano i test e i risultati conseguiti mentre la sezione 3 conclude il documento con una descrizione delle attività future previste.

L'obiettivo operativo OO2 del progetto Smart Converting 4.0 mira a realizzare soluzioni innovative per la sicurezza basate su intelligenza artificiale, tecnologie evolute di localizzazione e robotica collaborativa integrandole nella operatività delle linee di converting. Le soluzioni consentiranno di incrementare il livello di sicurezza della linea, portandolo ben al di sopra dei vigenti requisiti normativi. Come già richiamato in D2.1.1, il sistema oggetto di studio consentirà di conoscere in tempo reale lo stato dell'impianto di trasformazione per carta tissue e per nonwoven ("tessuto-non-tessuto"), in particolare, in relazione alla posizione degli operatori e di eventuali mezzi mobili e, grazie a questo, consentire una notevole riduzione del rischio di incidenti. Il sistema funzionerà attraverso due diverse modalità: modalità "on line" e modalità "off line". Nella modalità "on line", il sistema, grazie della conoscenza dello stato e delle posizioni delle persone intorno al macchinario e sulla base di opportune policies, implementerà delle azioni sia verso gli operatori sia verso le macchine e i componenti robotici stessi, quali, ad esempio, il rilevamento di una eccessiva presenza di operatori in una zona dove operano mezzi mobili potenzialmente pericolosi, o la vicinanza o l'intrusione di un operatore in un'area interdetta. Quando la logica di una di queste policies risulterà verificata, il sistema genererà allarmi o interverrà automaticamente sull'impianto o sul singolo componente robotico, ad esempio rallentandone il funzionamento o inibendolo. Nella modalità "off line" sarà possibile analizzare i dati a posteriori ed effettuare delle analisi utili a comprendere lo stato dell'arte delle procedure "de facto" in essere consentendo quindi di definire ed implementare ottimizzazioni procedurali basate su cosa realmente accade nell'impianto nella sua normale operatività, il tutto ovviamente sempre nel rispetto dei diritti e delle privacy degli operatori. A titolo di esempio potremmo ipotizzare di verificare quante volte un operatore si avvicina o entra in una zona pericolosa. La conoscenza delle procedure effettive, vale a dire non quelle previste o schedulate ma quelle che effettivamente si verificano, avrà ovviamente ricadute positive non solo in termini di aumento della sicurezza ma anche in termini di incremento della produttività dell'intera linea di converting. Inoltre, in un momento in cui il distanziamento sociale e le modalità per rispettarlo sui luoghi di lavoro sono un tema di grande centralità, la conoscenza del posizionamento e della distanza tra gli operatori può aiutare a rispettare e mantenere le distanze dovute e, allo stesso tempo, consentire ai responsabili della sicurezza raccogliere preziose informazioni quantitative sulle aree della linea e sulle operazioni che hanno dato luogo a violazioni delle disposizioni in merito. Il presente deliverable ha lo scopo di illustrare i test eseguiti per validare il prototipo hardware software integrato nell'installazione presente presso Futura Lab. Il documento si articola come segue. Nella sezione 2 si riportano i test e i risultati conseguiti mentre la sezione 3 conclude il documento con discussione sui risultati conseguiti.

L'obiettivo operativo OO2 del progetto Smart Converting 4.0 mira a realizzare soluzioni innovative per la sicurezza basate su intelligenza artificiale, tecnologie evolute di localizzazione e robotica collaborativa integrandole nella operatività delle linee di converting. Le soluzioni consentiranno di incrementare il livello di sicurezza della linea, portandolo ben al di sopra dei vigenti requisiti normativi. Come già richiamato in D2.1.1, il sistema oggetto di studio consentirà di conoscere in tempo reale lo stato dell'impianto di trasformazione per carta tissue e per nonwoven ("tessuto-non-tessuto"), in particolare, in relazione alla posizione degli operatori e di eventuali mezzi mobili e, grazie a questo, consentire una notevole riduzione del rischio di incidenti. Il sistema funzionerà attraverso due diverse modalità: modalità "on line" e modalità "off line". Nella modalità "on line", il sistema, grazie della conoscenza dello stato e delle posizioni delle persone intorno al macchinario e sulla base di opportune policies, implementerà delle azioni sia verso gli operatori sia verso le macchine e i componenti robotici stessi, quali, ad esempio, il rilevamento di una eccessiva presenza di operatori in una zona dove operano mezzi mobili potenzialmente pericolosi, o la vicinanza o l'intrusione di un operatore in un'area interdetta. Quando la logica di una di queste policies risulterà verificata, il sistema genererà allarmi o interverrà automaticamente sull'impianto o sul singolo componente robotico, ad esempio rallentandone il funzionamento o inibendolo. Nella modalità "off line" sarà possibile analizzare i dati a posteriori ed effettuare delle analisi utili a comprendere lo stato dell'arte delle procedure "de facto" in essere consentendo quindi di definire ed implementare ottimizzazioni procedurali basate su cosa realmente accade nell'impianto nella sua normale operatività, il tutto ovviamente sempre nel rispetto dei diritti e delle privacy degli operatori. A titolo di esempio potremmo ipotizzare di verificare quante volte un operatore si avvicina o entra in una zona pericolosa. La conoscenza delle procedure effettive, vale a dire non quelle previste o schedulate ma quelle che effettivamente si verificano, avrà ovviamente ricadute positive non solo in termini di aumento della sicurezza ma anche in termini di incremento della produttività dell'intera linea di converting. Inoltre, in un momento in cui il distanziamento sociale e le modalità per rispettarlo sui luoghi di lavoro sono un tema di grande centralità, la conoscenza del posizionamento e della distanza tra gli operatori può aiutare a rispettare e mantenere le distanze dovute e, allo stesso tempo, consentire ai responsabili della sicurezza raccogliere preziose informazioni quantitative sulle aree della linea e sulle operazioni che hanno dato luogo a violazioni delle disposizioni in merito. Il presente deliverable ha lo scopo di illustrare il prototipo hardware software realizzato per il progetto e su cui si baseranno le attività di integrazione e test in Futura Lab previste in AO2.5. Il documento si articola come segue. Nella sezione 2 si riportano alcune immagini dei componenti del prototipo e alcuni screenshot del software realizzato. mentre la sezione 3 conclude il documento con una descrizione delle attività future previste.

L'obiettivo operativo OO2 del progetto Smart Converting 4.0 mira a realizzare soluzioni innovative per la sicurezza basate su intelligenza artificiale, tecnologie evolute di localizzazione e robotica collaborativa integrandole nella operatività delle linee di converting. Le soluzioni consentiranno di incrementare il livello di sicurezza della linea, portandolo ben al di sopra dei vigenti requisiti normativi. Come già richiamato in D2.1.1, il sistema oggetto di studio consentirà di conoscere in tempo reale lo stato dell'impianto di trasformazione per carta tissue e per nonwoven ("tessuto-non-tessuto"), in particolare, in relazione alla posizione degli operatori e di eventuali mezzi mobili e, grazie a questo, consentire una notevole riduzione del rischio di incidenti. Il sistema funzionerà attraverso due diverse modalità: modalità "on line" e modalità "off line". Nella modalità "on line", il sistema, grazie della conoscenza dello stato e delle posizioni delle persone intorno al macchinario e sulla base di opportune policies, implementerà delle azioni sia verso gli operatori sia verso le macchine e i componenti robotici stessi, quali, ad esempio, il rilevamento di una eccessiva presenza di operatori in una zona dove operano mezzi mobili potenzialmente pericolosi, o la vicinanza o l'intrusione di un operatore in un'area interdetta. Quando la logica di una di queste policies risulterà verificata, il sistema genererà allarmi o interverrà automaticamente sull'impianto o sul singolo componente robotico, ad esempio rallentandone il funzionamento o inibendolo. Nella modalità "off line" sarà possibile analizzare i dati a posteriori ed effettuare delle analisi utili a comprendere lo stato dell'arte delle procedure "de facto" in essere consentendo quindi di definire ed implementare ottimizzazioni procedurali basate su cosa realmente accade nell'impianto nella sua normale operatività, il tutto ovviamente sempre nel rispetto dei diritti e delle privacy degli operatori. A titolo di esempio potremmo ipotizzare di verificare quante volte un operatore si avvicina o entra in una zona pericolosa. La conoscenza delle procedure effettive, vale a dire non quelle previste o schedulate ma quelle che effettivamente si verificano, avrà ovviamente ricadute positive non solo in termini di aumento della sicurezza ma anche in termini di incremento della produttività dell'intera linea di converting. Inoltre, in un momento in cui il distanziamento sociale e le modalità per rispettarlo sui luoghi di lavoro sono un tema di grande centralità, la conoscenza del posizionamento e della distanza tra gli operatori può aiutare a rispettare e mantenere le distanze dovute e, allo stesso tempo, consentire ai responsabili della sicurezza raccogliere preziose informazioni quantitative sulle aree della linea e sulle operazioni che hanno dato luogo a violazioni delle disposizioni in merito. Sulla base delle osservazioni e delle opportunità appena descritti, in questo documento ci si prefigge di formalizzare un insieme di algoritmi per l'analisi delle traiettorie che potranno supportare i casi d'uso identificati. Il documento si articola come segue. Nella sezione 2 si riportano le classi di algoritmi identificati mentre la sezione 3 conclude il documento con una descrizione delle attività future previste.

L'obiettivo operativo OO2 del progetto Smart Converting 4.0 mira a realizzare soluzioni innovative per la sicurezza basate su intelligenza artificiale, tecnologie evolute di localizzazione e robotica collaborativa integrandole nella operatività delle linee di converting. Le soluzioni consentiranno di incrementare il livello di sicurezza della linea, portandolo ben al di sopra dei vigenti requisiti normativi. Come già richiamato in D2.1.1, il sistema oggetto di studio consentirà di conoscere in tempo reale lo stato dell'impianto di trasformazione per carta tissue e per nonwoven ("tessuto-non-tessuto"), in particolare, in relazione alla posizione degli operatori e di eventuali mezzi mobili e, grazie a questo, consentire una notevole riduzione del rischio di incidenti. Il sistema funzionerà attraverso due diverse modalità: modalità "on line" e modalità "off line". Nella modalità "on line", il sistema, grazie della conoscenza dello stato e delle posizioni delle persone intorno al macchinario e sulla base di opportune policies, implementerà delle azioni sia verso gli operatori sia verso le macchine e i componenti robotici stessi, quali, ad esempio, il rilevamento di una eccessiva presenza di operatori in una zona dove operano mezzi mobili potenzialmente pericolosi, o la vicinanza o l'intrusione di un operatore in un'area interdetta. Quando la logica di una di queste policies risulterà verificata, il sistema genererà allarmi o interverrà automaticamente sull'impianto o sul singolo componente robotico, ad esempio rallentandone il funzionamento o inibendolo. Nella modalità "off line" sarà possibile analizzare i dati a posteriori ed effettuare delle analisi utili a comprendere lo stato dell'arte delle procedure "de facto" in essere consentendo quindi di definire ed implementare ottimizzazioni procedurali basate su cosa realmente accade nell'impianto nella sua normale operatività, il tutto ovviamente sempre nel rispetto dei diritti e delle privacy degli operatori. A titolo di esempio potremmo ipotizzare di verificare quante volte un operatore si avvicina o entra in una zona pericolosa. La conoscenza delle procedure effettive vale a dire non quelle previste o schedulate ma quelle che effettivamente si verificano, avrà ovviamente ricadute positive non solo in termini di aumento della sicurezza ma anche in termini di incremento della produttività dell'intera linea di converting. Inoltre, in un momento in cui il distanziamento sociale e le modalità per rispettarlo sui luoghi di lavoro sono un tema di grande centralità, la conoscenza del posizionamento e della distanza tra gli operatori può aiutare a rispettare e mantenere le distanze dovute e, allo stesso tempo, consentire ai responsabili della sicurezza raccogliere preziose informazioni quantitative sulle aree della linea e sulle operazioni che hanno dato luogo a violazioni delle disposizioni in merito. Sulla base delle osservazioni e delle opportunità appena descritti, in questo documento ci si prefigge di formalizzare un insieme di casi d'uso che potranno essere supportati dal sistema. Lo scopo è duplice. Da un lato, ciò permette di individuare le policies, intese sia come procedure sia come elaborazioni informatizzate da eseguirsi automaticamente per favorire livelli di safety più elevati. Dall'altro, l'esercizio di individuazione dei casi d'uso permette di apurare i requisiti sul sistema complessivo, andando quindi a delinearne le specifiche tecniche di dettaglio. A tal fine, a complemento di questo documento è stato prodotto che il deliverable D2.1.1 in cui sulla base degli use cases riportati qui sono state estratte e stilate le specifiche funzionali del sistema di sicurezza avanzato.

L'obiettivo operativo OO2 del progetto Smart Converting 4.0 mira a realizzare soluzioni innovative per la sicurezza basate su intelligenza artificiale, tecnologie evolute di localizzazione e robotica collaborativa integrandole nella operatività delle linee di converting. Le soluzioni consentiranno di incrementare il livello di sicurezza della linea, portandolo ben al di sopra dei vigenti requisiti normativi. Il sistema oggetto di studio consentirà di conoscere in tempo reale lo stato dell'impianto di trasformazione per carta tissue e per nonwoven ("tessuto-non-tessuto"), in particolare, in relazione alla posizione degli operatori e di eventuali mezzi mobili e, grazie a questo, consentire una notevole riduzione del rischio di incidenti. Il sistema funzionerà attraverso due diverse modalità: modalità "on line" e modalità "off line". Nella modalità "on line", il sistema, grazie della conoscenza dello stato e delle posizioni delle persone intorno al macchinario e sulla base di opportune policies, implementerà delle azioni sia verso gli operatori sia verso le macchine e i componenti robotici stessi, quali, ad esempio, il rilevamento di una eccessiva presenza di operatori in una zona dove operano mezzi mobili potenzialmente pericolosi, o la vicinanza o l'intrusione di un operatore in un'area interdetta. Quando la logica di una di queste policies risulterà verificata, il sistema genererà allarmi o interverrà automaticamente sull'impianto o sul singolo componente robotico, ad esempio rallentandone il funzionamento o inibendolo. Nella modalità "off line" sarà possibile analizzare i dati a posteriori ed effettuare delle analisi utili a comprendere lo stato dell'arte delle procedure "de facto" in essere, consentendo quindi di definire ed implementare ottimizzazioni procedurali basate su ciò che realmente accade nell'impianto durante la sua normale operatività, il tutto ovviamente sempre nel rispetto dei diritti e delle privacy degli operatori. A titolo di esempio potremmo ipotizzare di verificare quante volte un operatore si avvicina o entra in una zona pericolosa. La conoscenza delle procedure effettive, vale a dire non quelle previste o schedulate ma quelle che effettivamente si verificano, avrà ovviamente ricadute positive non solo in termini di aumento della sicurezza ma anche in termini di incremento della produttività dell'intera linea di converting. Inoltre, in un momento in cui il distanziamento sociale e le modalità per rispettarlo sui luoghi di lavoro sono un tema di grande attualità, la conoscenza del posizionamento e della distanza tra gli operatori può aiutare a rispettare e mantenere le distanze dovute e, allo stesso tempo, consentire ai responsabili della sicurezza raccogliere preziose informazioni quantitative sulle aree della linea e sulle operazioni che hanno dato luogo a violazioni delle disposizioni in merito. In breve, l'architettura su cui si intende basare questo sistema è composta da un device mobile (Tag) che, nel caso degli operatori, sarà indossabile e alimentato a batteria. Tale device instaurerà una comunicazione con una infrastruttura fissa realizzata con una serie di ancore disposte nell'ambiente secondo criteri opportuni e tale comunicazione radio tra il device mobile e le ancore consentirà di conoscere in tempo reale la posizione di ciascun device. Questa informazione verrà comunicata alla piattaforma software dove verranno implementate le policies e l'archiviazione dei parametri utili alle funzioni offline. Occorre realizzare quindi un sistema di RTLS (Real Time Location System) che consenta il tracciamento in tempo reale di persone o mezzi equipaggiati con tag. Questa prima attività di OO1 i cui esiti sono descritti nel precedente documento mira a stilare i requisiti del sistema, in primo luogo, ad alto livello, ovvero come panoramica del sistema complessivo e, in secondo luogo, saranno tradotte in specifiche di dettaglio in termini requisiti HW/SW e di comunicazione e verrà definita l'architettura del sistema. In questa attività sono anche definite le tecnologie da utilizzare secondo una analisi costi benefici sulla base dei requisiti precedentemente citati. A complemento di questo documento è stato prodotto che il deliverable D2.1.2 incentrato sui casi d'uso per il sistema di sicurezza avanzato, individuati sotto la guida di Futura. Proprio la selezione di tali use cases permette di specificare i dati che sarà necessario estrarre ed integrare. Tali dati saranno relativi al funzionamento della linea, indentificando i requisiti delle interfacce di comunicazione con il sistema SCADA e, eventualmente, con i PLC delle singole macchine. Alla stessa stregua, si sono identificate le possibili modalità di interazione con gli operatori, analizzando l'utilizzo di molteplici tecnologie, quali dispostivi wearable, tablet/smartphone e occhialini "see-through", tenendo al contempo in considerazione anche soluzioni standard quali messaggi visuali su pannelli e avvisi acustici. Il documento si articola come segue. Nella sezione 2 si riporta un'analisi dei requisiti di alto livello del sistema e delle funzionalità che deve essere in grado di supportare, concludendo la sezione con alcune considerazioni sugli aspetti normativi e sulla valenza del sistema proposto. Nella sezione 3 si descrivono gli aspetti tecnologici sull'utilizzo di sistemi per la localizzazione, mentre nella sezione 4 si propongono due possibili architetture basate sulla tecnologia in Ultra-Wide Band (UWB). L'analisi e il confronto delle loro caratteristiche consente di identificare quella più adatta allo scenario di utilizzo previsto. Infine nella sezione 5 si riporta una panoramica del sistema e si riportano le specifiche di dettaglio delle varie parti.

Le prime due tappe di 'Evaal', il concorso internazionale dedicato alle applicazioni più 'smart' per l'assistenza domestica automatizzata organizzato per il secondo anno consecutivo dal laboratorio 'Wireless network' (Wn Lab) dell'Istituto di scienze e tecnologie dell'informazione 'A. Faedo' (Isti) del Cnr di Pisa, si sono svolte a Madrid ('Localizzazione in ambiente domestico') e a Valencia ('Riconoscimento delle attività domestiche'). L'ultima fase, che ha visto la proclamazione e la premiazione dei vincitori, si è tenuta lo scorso settembre a Eindhoven.