ANALISI MULTIMODALE DEL CARICO COGNITIVO IN AMBIENTI VR PER LA MANUTENZIONE INDUSTRIALE

Nel contesto dell’Industria 5.0, la crescente attenzione verso sistemi di lavoro human-centric rende fondamentale la valutazione del carico cognitivo dell’operatore. Il presente lavoro si focalizza sulla valutazione multimodale del carico congitivo durante le operazioni di assemblaggio e manutenzione di un motore elettrico in Realtà Virtuale immersiva, confrontando uno scenario a bassa complessità (LCS) con uno ad alta complessità (HCS). La valutazione integra misure soggettive e segnali fisiologici, con particolare riferimento alla variabilità del ritmo cardiaco e della frequenza del polso (HRV/PRV) e all’attività elettrodermica (EDA). Per l’elaborazione dei dati è stata sviluppata una pipeline personalizzata in Python, basata anche sulla libreria NeuroKit2. Il lavoro contribuisce allo sviluppo di metodologie per il monitoraggio cognitivo in ambienti industriali immersivi.