2024 मेंयूरोपीय रोबोटिक्स फोरमइटली के रिमिनी में हो रहे इस्टिटुटो इटालियनो डि टेक्नोलोजिया (आईआईटी- इटालियन इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी) के शोधकर्ताओं ने सोफिया परियोजना के नवीनतम परिणाम दिखाए हैं: श्रमिकों का मार्गदर्शन करने और ड्रिलिंग, पहनने योग्य जैसे ओवरहेड कार्यों के बोझ से राहत देने के लिए एक सहयोगी रोबोटशारीरिक रूप से भारी भार उठाने और ले जाने में सहायता के लिए रोबोट, और अजीब मुद्राओं के बारे में उपयोगकर्ताओं को सचेत करने के लिए पहनने योग्य फीडबैक डिवाइस।

ये वास्तविक औद्योगिक वातावरण में श्रमिकों की मदद करने और एर्गोनॉमिक्स को बढ़ाने, मस्कुलोस्केलेटल विकारों को रोकने के लिए विकसित की गई विभिन्न सोफिया प्रौद्योगिकियों के कुछ उदाहरण हैं।परियोजना ने सीईएन कार्यशाला समझौता बनाकर मानकीकरण में भी योगदान दिया है, जो औद्योगिक डोमेन में वास्तविक समय बायोमैकेनिकल जोखिम मूल्यांकन उपकरण लागू करने के लिए एक दिशानिर्देश है।

आईआईटी रोबोटिक्स समुदाय ने यूरोपीय संघ द्वारा अनुसंधान परियोजनाओं से उत्पन्न विभिन्न रोबोटिक्स समाधानों का प्रदर्शन करके इस कार्यक्रम में भाग लिया: कृत्रिम बुद्धिमान पौधे के बीज (iSeed परियोजना), R1ह्यूमनॉइड रोबोटसंग्रहालयों में एक गाइड के रूप में नेविगेट करने में सक्षम (CONVINCE प्रोजेक्ट), श्रमिकों द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक मॉड्यूलर कोबोटनिर्माण स्थल(CONCERT प्रोजेक्ट), अवतार प्रौद्योगिकियों को नियंत्रित करने के लिए iFeel सेंसराइज्ड सूट (Andy प्रोजेक्ट), एक कृत्रिम और रोबोटिक नरम हाथ (सॉफ्टहैंडप्रो), AlterEgo ह्यूमनॉइड (यूरोबिन प्रोजेक्ट में योगदान), एक 3D-मुद्रित सूंड, स्पर्श सेंसर और कृत्रिम त्वचा(प्रोबोसिस प्रोजेक्ट) और सेंटॉरो रोबोट (सेंटाउरो प्रोजेक्ट)।

सोफिया परियोजनाश्रमिकों के एर्गोनॉमिक्स के साथ-साथ बड़े पैमाने पर अनुकूलन प्राप्त करने के लिए विनिर्माण लचीलेपन में सुधार करने के लिए सहयोगी रोबोट और बुद्धिमान पहनने योग्य प्रणालियों की एक नई पीढ़ी विकसित करने के मुख्य लक्ष्य के साथ 2020 में शुरू किया गया।यह परियोजना, मानव-रोबोट इंटरफेस और इंटरेक्शन (एचआरआई) के प्रधान अन्वेषक अराश अजौदानी द्वारा समन्वित है।2^{) जेनोवा में आईआईटी की प्रयोगशाला में छह यूरोपीय सदस्य देशों के 12 साझेदार शामिल हैं और यह 4 साल तक चला है।}परियोजना ने औद्योगिक कार्य वातावरण को अभूतपूर्व प्रौद्योगिकियों से सुसज्जित करके अपने मुख्य लक्ष्यों को पूरा किया है।

इसमें सक्रिय एर्गोनॉमिक्स मूल्यांकन के लिए वास्तविक समय की निगरानी तकनीक शामिल है;बुद्धिमान उच्च-पेलोड सिस्टम और तीव्र गति के साथ अगली पीढ़ी के सहयोगी रोबोट (कोबॉट्स);और उन्नत पहनने योग्य उपकरण जो फीडबैक सिस्टम के रूप में कार्य करते हैं, चेतावनी और मार्गदर्शन प्रदान करते हैं और लक्षित संयुक्त समर्थन के लिए पहनने योग्य रोबोट (वियरबॉट्स) के रूप में कार्य करते हैं।

एर्गोनॉमिक्स मॉनिटरिंग उपकरण खराब मुद्रा और प्रतिकूल कामकाजी परिस्थितियों से उत्पन्न होने वाले मस्कुलोस्केलेटल डिसऑर्डर (एमएसडी) को रोकने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।ये उपकरण न केवल कार्य प्रक्रिया अनुकूलन के लिए ऑफ़लाइन विश्लेषण और योजना की सुविधा प्रदान करते हैं, बल्कि वास्तविक समय में मानव स्थिति की निगरानी भी करते हैं, जिससे श्रमिक अपने कार्यों के एर्गोनॉमिक्स को बढ़ाते हुए मार्गदर्शन और सहायता प्राप्त कर सकते हैं।

SOPHIA CoBots को चुस्त, सहयोगात्मक और वास्तविक समय में कार्य आवश्यकताओं के लिए आसानी से अनुकूल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।मोबाइल कोलैबोरेटिव रोबोट असिस्टेंट (MOCA) की पुनर्संरचना क्षमता का उपयोग करके, कई औद्योगिक कार्यों को स्वायत्त रूप से, रोबोट की सहनशक्ति और सटीकता का उपयोग करके और मानव समकक्ष के सहयोग से किया जा सकता है।दरअसल, MOCA उन्नत मानव स्थिति निगरानी और पर्यावरण धारणा क्षमताओं से लैस है, जो निर्बाध बातचीत और कुशल कार्य निष्पादन की सुविधा प्रदान करता है।

SOPHIA वियरेबल्स में फीडबैक मैकेनिज्म से लेकर वेयरबॉट्स तक विभिन्न प्रकार के उपकरण शामिल हैं।पूर्व श्रमिकों को उप-इष्टतम मुद्राओं और चुनौतीपूर्ण कामकाजी परिस्थितियों के बारे में सचेत करने, उन्हें विभिन्न तौर-तरीकों (वाइब्रोटैक्टाइल, त्वचा खिंचाव और काइनेस्टेटिक) के माध्यम से स्वस्थ विकल्पों की ओर मार्गदर्शन करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।उत्तरार्द्ध को विशिष्ट एर्गोनोमिक आवश्यकताओं को संबोधित करने के लिए इंजीनियर किया गया है, जैसे कि कोहनी, घुटनों और पीठ के निचले हिस्से को सहारा देना, साथ ही दोहरे हाथ के अतिरिक्त सहायक उपकरण के रूप में काम करना।

SOPHIA प्रौद्योगिकियों का परीक्षण तीन औद्योगिक उपयोग के मामलों में किया गया, जिसमें श्रमिक सुरक्षा के साथ बुद्धिमत्ता के संयोजन से विनिर्माण को बदलने की उच्च क्षमता का प्रदर्शन किया गया, बल्कि प्रयास-मांग वाले कार्यों के (अर्ध- या पूर्ण-) स्वचालन के माध्यम से उत्पादकता बढ़ाने की भी क्षमता प्रदर्शित की गई।

उच्च गुणवत्ता वाले गियर और गियर घटकों की निर्माण कंपनी हैनकैंप और ऑटोमोटिव और औद्योगिक प्रौद्योगिकियों में विश्व-अग्रणी निगम HIDRIA के श्रमिकों ने वास्तविक उपयोग के मामलों में प्रौद्योगिकियों का परीक्षण किया।इस सह-डिज़ाइन दृष्टिकोण ने फ्रंटलाइन श्रमिकों से लेकर प्रक्रिया इंजीनियरों और उत्पादकता विशेषज्ञों तक बहु-स्तरीय फीडबैक को एकीकृत करके चल रहे प्रदर्शन मूल्यांकन के माध्यम से सोफिया प्रौद्योगिकियों में निरंतर सुधार सुनिश्चित किया है।

आज जारी एक वीडियो में, शोधकर्ता सोफिया प्रौद्योगिकियों के उपयोग के कुछ उदाहरण दिखाते हैं।हैंकैंप परिसर में औद्योगिक दुकान के फर्श पर, कोबोट भारी भार उठाता है जबकि मानव इसे पूर्व-प्रोग्रामिंग की आवश्यकता के बिना उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस के माध्यम से ले जाता है।

HIDRIA में, CoBot ऑपरेटर को कुछ यांत्रिक घटकों को ले जाने में मदद करता है, ऑपरेटर के ध्यान के स्तर और उनके मनोवैज्ञानिक-शारीरिक तनाव के आधार पर प्रक्षेपवक्र की पुन: योजना बनाता है।ट्वेंटी विश्वविद्यालय (परियोजना भागीदारों में से एक) में, एक्सोस्केलेटन भारी भार उठाने में ऑपरेटर का समर्थन करता है।

जेनोवा में आईआईटी में, ऑपरेटर रोबोट को निष्पादित किए जाने वाले प्रक्षेप पथ और मेज पर लगाए जाने वाले बलों को सिखाता है;फिर, ऑपरेटर ड्रिलिंग जैसे ओवरहेड कार्यों को करने के लिए कोबॉट को मैन्युअल रूप से निर्देशित करता है, जिससे मानव को 16 किलोग्राम तक पेलोड ले जाने से राहत मिलती है।आईआईटी में, ऑपरेटर कोबॉट के साथ-साथ किए गए कार्य के बारे में निर्देश प्राप्त करने के लिए एक संवर्धित वास्तविकता इंटरफ़ेस का भी उपयोग करता है;रोबोट बॉक्स भरने और आइटम सॉर्टिंग जैसे सामान्य औद्योगिक कार्यों की लचीलेपन की जरूरतों पर प्रतिक्रिया करता है।

सोफियापरियोजनाबनाकर मानकीकरण प्रयासों को प्रभावित कियासीईएन कार्यशाला समझौता, वास्तविक समय बायोमैकेनिकल जोखिम मूल्यांकन उपकरण लागू करने के लिए एक दिशानिर्देश।यह दिशानिर्देश वास्तविक दुनिया के कार्य वातावरण में सीधे डेटा संग्रह और निगरानी के लिए सर्वोत्तम अभ्यास स्थापित करता है;के लिएरियल टाइमउठाने, धकेलने/खींचने, सिर के ऊपर काम करने और बार-बार ऊपरी अंग हिलाने जैसे सरल कार्यों के दौरान बायोमैकेनिकल जोखिमों का मूल्यांकन।इसके अतिरिक्त, दिशानिर्देश नई पीढ़ी के पहनने योग्य सेंसर और मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम के उपयोग को बढ़ावा देता है।

ये उपकरण ISO 11228 श्रृंखला, ISO 11226, ISO/TR 12295 और EN 1005 श्रृंखला में पाए जाने वाले स्थापित तरीकों के अनुरूप जोखिम स्तरों का पता लगाते हैं।