O que é o DEO?
Digital Enhanced Operator (DEO) é um projecto de I&D português referente a implementação de soluções de Realidade Aumentada com o intuito de melhorar as capacidades do operador no chão de fábrica. Em especifico, no uso de smart glasses para suportar operações de manutenção. O projeto DEO contribuirá, em última análise, para um aumento da produtividade, e simultaneamente um aumento de qualidade e a redução dos erros humanos. A tecnologia resultante contribuirá ainda para melhorar o bem-estar e a satisfação dos trabalhadores no local de trabalho, ao mesmo tempo que conseguirá aumentar os níveis de segurança.
Resumo
O aumento da complexidade, tanto dos produtos, como do processo de produção, apresenta desafios nunca vistos pelos operadores no chão de fábrica de manufatura. Estes desafios surgem devido ao elevado grau de customização dos produtos, mas também pelo facto de muitas empresas usarem modelos de negócios alternativos, designados para dar resposta ao mercado. Estes desafios podem ainda gerar problemas relacionados com fatores humanos. A qualidade do trabalho pode ser afetada por elevados níveis de stress cognitivo e físico, o que vai levar a uma redução gradual da eficiência produtiva e também aumentar a probabilidade de erro.
A Realidade Aumentada (RA) tem o potencial para ajudar a combater estas dificuldades. Ao utilizar um par de headsets, o trabalhador consegue ver informação digital sobreposta no mundo real, através de instruções passo-a-passo, o que facilita a sua navegação pelo chão de fábrica. Porém, a solução de “um tamanho dá para todos” é ineficaz visto que cada trabalhador tem necessidades individuais, que estão dependentes do seu contexto específico. Ao monitorizar o estado do trabalho e do ambiente em redor, é possível determinar o nível de suporte apropriado na montagem de produtos complexos. Isto é ainda complementado por um módulo racional que reconhece as atividades atuais e avalia a probabilidade de erro, desencadeando diferentes estratégias de suporte para aumentar o conhecimento do trabalhador e atenuar o impacto negativo de um potencial erro.
Por último, as empresas produtoras estão a ter dificuldades em traçar o novo normal na condução das suas operações comerciais no contexto da atual pandemia disruptiva, em que para além da monitorização do estado do trabalho e do ambiente, será possível e desejável monitorizar o trabalhador para apoiar a implementação de orientações e medidas que aumentem a resiliência industrial da empresa.
Principais Áreas de Aplicação
O projecto DEO é divido em quatro principais áreas de aplicação
| Fábrica Inteligente | Indústria Inteligente |
| As fábricas colaborativas e de aprendizagem do futuro | O uso de tecnologias da I4.0 para melhorar o processo de manufatura |
| Realidade Aumentada | Operador Inteligente |
| O uso de aplicações baseadas em RA para ligar o mundo real com os dados digitais | A capacidade do operador utilizar tecnologias da I4.0 para melhorar o seu desempenho |
Pontos Chave
De modo a criar um local de trabalho saudável e mais produtivo, e consequentemente aumentar a competitividade das empresas industriais, é necessário criar um ambiente otimizado onde a sinergia entre o trabalhador humano e o ambiente digital é explorada ao limite, utilizando as capacidades dos trabalhadores e mitigando as suas limitações. Consequentemente, o projeto DEO apresenta os seguintes pontos chave:
- Adaptabilidade e flexibilidade dos operários para a digitalização do chão de fábrica
- Apoio eficaz aos operários
- Qualidade dos dados digitais
- Inclusão digital na indústria
- Maturidade industrial da digitalização e indústria inteligente
Resultados Esperados
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| Reforço Cognitivo Personalizado na Indústria | Entrega de Conhecimento Orientada ao Contexto |
| Promover modelos cognitivos completos e inovadores, capazes de modelar informação de contexto do ambiente, processo, recursos e informação fisiológica dos operadores, | Desenvolvimento de um sistema de RA industrial que automaticamente identifique o tipo de intervenções necessárias e depois que as sintetize e disponibilize ao operador. Consequentemente, a disponibilização do conhecimento é contextualizada por modelos. |
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| Verificação da aplicação correcta de conhecimento | Reflexão na aplicação do conhecimento |
| Verificação near real-time das ações do operador e dados espaciais do movimento. A detecção de anomalias em dados espaço-temporais em conjunto com pré-processamento será empregue | Através do uso de wearables é possível descobrir processos baseados no reconhecimento de atividades no chão de fábrica. Combinação de machine learning com informação codificada em modelos existentes. |
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| Apoio à resiliência industrial |
| Reinventar novas formas abordagens de gestão e mitigação de risco com vista a garantir a continuidade dos negócios, protegendo os funcionários e melhorando a resiliência dos sistemas de produção e distribuição. |
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