PRIN 2022 招标公告。2022年2月2日第104号决定
项目名称：面向未来智能工厂中认知增强型能力发展的处方式数字孪生（RESILIENCE）
CUP代码: D53D23003710006
预算: € 67.774
分配给研究单位的MUR资助：47.338欧元
分配给研究单位的大学/机构共资助：20.436欧元
总成本：67.774欧元
研究单位负责人（Poliba）: 乔治奥·莫萨
其他研究单位:
- 卡拉布里亚大学
- 萨莱诺大学
- 布雷西亚大学
项目简要说明
RESILIENCE项目旨在应对先进制造环境中劳动力培训流程创新的需求，这些环境具有高度复杂性且非例行性活动日益增多。该项目提出一种基于处方式数字孪生的新范式，整合数字孪生、处方式分析、建筑信息模型（BIM）以及结构化在岗培训（OJT）策略等技术。该方法能够生成情境化的数字培训环境，并开展“按需”培训，即仅在必要时提供，并根据具体运行条件进行调整。
巴里理工大学研究单位通过对任务与人类绩效进行认知建模作出贡献，将认知负荷、任务复杂度和个体特征等因素整合到培训与决策过程中。
目的
该项目的主要目标是开发一个集成化的处方式培训系统，以提升智能工厂中劳动力的能力。具体而言，项目旨在：
• 开发用于活动推荐的处方式分析模型；
• 通过BIM和数字孪生生成数字培训环境；
• 定义基于认知因素的学习模型；
• 对任务复杂度和人类绩效进行建模；
• 促进技术转移和Industry 4.0环境中的创新。
预期成果
项目计划开发：
• 一个基于处方式数字孪生的培训系统原型；
• 提升工人的能力、安全性和适应性；
• 缩短培训时间并提高技能保留率；
• 用于活动与培训规划的决策支持工具；
• 在数字孪生、人工智能和以人为中心系统领域取得科学进展。
已取得的成果
巴里理工大学的研究团队开发了一种以人为中心的方法，用于在先进工业环境中对人类绩效和培训策略进行建模。具体而言，已取得以下成果：
• 开发了将任务复杂性、认知负荷与人类绩效联系起来的分析框架；
• 对认知负荷测量方法及操作员支持技术进行了系统分析；
• 建立了用于技能学习与遗忘（learning/forgetting）的模型；
• 在真实工业条件下对培训策略进行了实验验证；
• 提供了支持个性化和自适应培训方法的证据，这些方法基于工人的个体特征。
总体而言，这些成果有助于界定一种规范性培训范式，在该范式中，操作与培训决策同时考虑生产系统的需求以及工人的能力和认知状态。
