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Minerva
Il progetto prevede la realizzazione di un’innovativa piattaforma di formazione aziendale, basata su sistemi di e-learning in grado di integrarsi con corsi di formazione realizzati in Virtual Reality (VR). La finalità è quella di offrire all’utente un ambiente di apprendimento innovativo e stimolante in cui i contenuti didattici digitali sono uniti ad oggetti o strumenti che mostrano situazioni di vita reale.
Questa nuova piattaforma permetterà alle aziende manifatturiere di sperimentare nuove modalità di training aziendale, permettendo la creazione di ambienti immersivi per l’apprendimento dei processi aziendali legati all’utilizzo di macchine e apparecchiature, in modo da consentire ai dipendenti di simulare sia le operazioni più semplici, come montare le componenti di una macchina, sia quelle più complesse, che implicano criticità potenziali nel processo produttivo.
Attraverso alcuni device (smartphone o tablet, visori e occhiali 3D) sarà possibile guidare il lavoratore all’interno di un ambiente che ricrea perfettamente la realtà. I vantaggi sono in termini di sicurezza del lavoratore, in quanto permette di apprendere operazioni pericolose a rischio zero per la salute, ed in termini di costi aziendali, in quanto azzera i costi legati ad errori umani tipici dei lavoratori inesperti.
Il partenariato di questo progetto è composto da tre imprese. Due imprese del JO Group: HT Srl per quanto riguarda la creazione dei corsi e-learning, e P.M.F. Srl per lo sviluppo tecnico della piattaforma, e l'impresa Sfera Srl per la realizzazione del sistema di comunicazione e sincronizzazione tra i corsi e la piattaforma.
Nel progetto MINERVA viene utilizzato lo standard NGSI-LD, definito da ETSI, per catturare e correlare in un formato “neutrale” i dati che provengono dai moduli 3D. Il progetto è interamente basato su un approccio cloud ed usa un cluster di risorse virtualizzate gestito da Docker. In particolare, il modulo di interscambio può convertire i dati rappresentati in NGSI-LD nei formati xAPI e SCORM, facilitando la compatibilità con le piattaforme e-learning. Questo approccio offre significativi vantaggi, come la preservazione dei dati, che vengono rappresentati in un formato più espressivo. Inoltre, garantisce il pieno supporto alle piattaforme e-learning non interessate a migrare verso NGSI-LD e consente al contempo interrogazioni sofisticate dei dati tramite il ricco Query Language fornito dalle API NGSI-LD.
Questa nuova piattaforma permetterà alle aziende manifatturiere di sperimentare nuove modalità di training aziendale, permettendo la creazione di ambienti immersivi per l’apprendimento dei processi aziendali legati all’utilizzo di macchine e apparecchiature, in modo da consentire ai dipendenti di simulare sia le operazioni più semplici, come montare le componenti di una macchina, sia quelle più complesse, che implicano criticità potenziali nel processo produttivo.
Attraverso alcuni device (smartphone o tablet, visori e occhiali 3D) sarà possibile guidare il lavoratore all’interno di un ambiente che ricrea perfettamente la realtà. I vantaggi sono in termini di sicurezza del lavoratore, in quanto permette di apprendere operazioni pericolose a rischio zero per la salute, ed in termini di costi aziendali, in quanto azzera i costi legati ad errori umani tipici dei lavoratori inesperti.
Il partenariato di questo progetto è composto da tre imprese. Due imprese del JO Group: HT Srl per quanto riguarda la creazione dei corsi e-learning, e P.M.F. Srl per lo sviluppo tecnico della piattaforma, e l'impresa Sfera Srl per la realizzazione del sistema di comunicazione e sincronizzazione tra i corsi e la piattaforma.
Nel progetto MINERVA viene utilizzato lo standard NGSI-LD, definito da ETSI, per catturare e correlare in un formato “neutrale” i dati che provengono dai moduli 3D. Il progetto è interamente basato su un approccio cloud ed usa un cluster di risorse virtualizzate gestito da Docker. In particolare, il modulo di interscambio può convertire i dati rappresentati in NGSI-LD nei formati xAPI e SCORM, facilitando la compatibilità con le piattaforme e-learning. Questo approccio offre significativi vantaggi, come la preservazione dei dati, che vengono rappresentati in un formato più espressivo. Inoltre, garantisce il pieno supporto alle piattaforme e-learning non interessate a migrare verso NGSI-LD e consente al contempo interrogazioni sofisticate dei dati tramite il ricco Query Language fornito dalle API NGSI-LD.