Gemelo Digital como Herramienta de Validación de Manipulación de Robots Industriales
Autores: Kuts, Vladimir; Marvel, Jeremy A.; Aksu, Murat; Pizzagalli, Simone L.; Sarkans, Martin; Bondarenko, Yevhen; Otto, Tauno
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Gemelo Digital como Herramienta de Validación de Manipulación de Robots Industriales
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Gemelo digital
Realidad virtual
Industria 5.0
Interfaces de realidad virtual
Operadores humanos
Robot industrial
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
La adopción de soluciones de Gemelo Digital (DT) para fines industriales está aumentando entre las pequeñas y medianas empresas y ya se está integrando en muchas grandes empresas. Dado que hay una necesidad creciente de una producción más rápida y de acortar la curva de aprendizaje para las nuevas tecnologías emergentes, las interfaces de Realidad Virtual (VR) para los DTs de fabricación empresarial parecen ser una buena solución. Además, con la aparición del paradigma de la Industria 5.0 (I5.0), los operadores humanos estarán cada vez más integrados en las interfaces de los sistemas a través de interacciones avanzadas, sensores omnipresentes, seguimiento en tiempo real y adquisición de datos. Este escenario es especialmente relevante en sistemas automatizados colaborativos donde la introducción de interfaces inmersivas de VR basadas en DTs de celdas de producción podría proporcionar una solución para la integración de los factores humanos en los escenarios industriales modernos. Este estudio presenta resultados experimentales de la comparación entre usuarios que controlan un sistema robótico industrial físico a través de un panel de enseñanza tradicional y un DT que aprovecha una interfaz de usuario de VR. El grupo de estudio involucra a cuarenta sujetos, incluidos expertos en robótica y VR, así como no expertos. Se proporciona un análisis de los datos recopilados en ambos escenarios de uso, real y virtual. La información recopilada incluye el tiempo para realizar una tarea con un robot industrial, la evaluación del nivel de estrés, el esfuerzo físico y mental, y las percepciones de los sujetos humanos sobre los robots físicos y simulados. Además, se rastrearon las miradas de los operadores en el entorno de VR. En este estudio, se explotan las interfaces de VR en la representación de DT para recopilar métricas centradas en el usuario y validar los estándares de eficiencia y seguridad para los modernos sistemas industriales colaborativos en I5.0. El objetivo es evaluar cómo los operadores perciben y responden al robot virtual y a la interfaz de usuario mientras interactúan con ellos y detectar si existe alguna degradación de la experiencia del usuario y de la eficiencia de la tarea en comparación con las interfaces de robots reales. Los resultados demuestran que el uso de interfaces de VR de DT es comparable a los paneles de tecnología tradicionales para la tarea dada y podría ser un valioso sustituto de las interfaces físicas. A pesar de mejorar el rendimiento general de la tarea y considerando los niveles de estrés más altos detectados al usar la interfaz de VR de DT, se necesitan más estudios para proporcionar una validación más clara de ambas interfaces y métodos de evaluación del impacto del usuario.
Descripción
La adopción de soluciones de Gemelo Digital (DT) para fines industriales está aumentando entre las pequeñas y medianas empresas y ya se está integrando en muchas grandes empresas. Dado que hay una necesidad creciente de una producción más rápida y de acortar la curva de aprendizaje para las nuevas tecnologías emergentes, las interfaces de Realidad Virtual (VR) para los DTs de fabricación empresarial parecen ser una buena solución. Además, con la aparición del paradigma de la Industria 5.0 (I5.0), los operadores humanos estarán cada vez más integrados en las interfaces de los sistemas a través de interacciones avanzadas, sensores omnipresentes, seguimiento en tiempo real y adquisición de datos. Este escenario es especialmente relevante en sistemas automatizados colaborativos donde la introducción de interfaces inmersivas de VR basadas en DTs de celdas de producción podría proporcionar una solución para la integración de los factores humanos en los escenarios industriales modernos. Este estudio presenta resultados experimentales de la comparación entre usuarios que controlan un sistema robótico industrial físico a través de un panel de enseñanza tradicional y un DT que aprovecha una interfaz de usuario de VR. El grupo de estudio involucra a cuarenta sujetos, incluidos expertos en robótica y VR, así como no expertos. Se proporciona un análisis de los datos recopilados en ambos escenarios de uso, real y virtual. La información recopilada incluye el tiempo para realizar una tarea con un robot industrial, la evaluación del nivel de estrés, el esfuerzo físico y mental, y las percepciones de los sujetos humanos sobre los robots físicos y simulados. Además, se rastrearon las miradas de los operadores en el entorno de VR. En este estudio, se explotan las interfaces de VR en la representación de DT para recopilar métricas centradas en el usuario y validar los estándares de eficiencia y seguridad para los modernos sistemas industriales colaborativos en I5.0. El objetivo es evaluar cómo los operadores perciben y responden al robot virtual y a la interfaz de usuario mientras interactúan con ellos y detectar si existe alguna degradación de la experiencia del usuario y de la eficiencia de la tarea en comparación con las interfaces de robots reales. Los resultados demuestran que el uso de interfaces de VR de DT es comparable a los paneles de tecnología tradicionales para la tarea dada y podría ser un valioso sustituto de las interfaces físicas. A pesar de mejorar el rendimiento general de la tarea y considerando los niveles de estrés más altos detectados al usar la interfaz de VR de DT, se necesitan más estudios para proporcionar una validación más clara de ambas interfaces y métodos de evaluación del impacto del usuario.