Laboratorio di analisi e monitoraggio delle attività logistiche attraverso l’uso di smart sensors 
Direzione:
Prof. Valeria Mininno
Prof. Davide Aloini
Responsabile:
Prof. Alessandro Stefanini
SmartLog Lab è un laboratorio dell’Università di Pisa dedicato allo studio, mediante smart sensors, delle dinamiche individuali, ambientali e sociali che influenzano il benessere e le performance degli operatori durante le attività logistiche.
Grazie all’impiego di “sensori intelligenti” – tra cui smart t-shirt, smartwatch, fasce cardio, sistemi Mindrove per EEG portatile, visori per realtà virtuale e sensori ambientali per il monitoraggio di temperatura, luminosità, umidità e rumore.
Il laboratorio consente di raccogliere dati in tempo reale e analizzare in modo quantitativo le interazioni uomo-ambiente, i comportamenti individuali e le dinamiche di gruppo durante le operazioni logistiche.
SmartLog Lab nasce dalla consapevolezza dell’importanza di monitorare e migliorare le condizioni lavorative per ottimizzare la produttività e garantire al tempo stesso il benessere psicofisico degli operatori e dall’esperienza pregressa dei docenti responsabili del centro in tale ambito. Attraverso la raccolta sistematica di dati comportamentali e ambientali, è possibile identificare relazioni tra parametri fisiologici, stati emotivi, dinamiche di gruppo, condizioni ambientali e prestazioni operative, consentendo così un intervento mirato e personalizzato nella gestione delle risorse umane e degli spazi lavorativi.
Lo scopo principale dello SmartLog Lab è fornire alla comunità accademica dell’Università di Pisa (docenti e studenti) la possibilità di utilizzare questi strumenti per esplorare e comprendere come fattori ambientali, fisiologici, individuali e sociali influenzino il benessere e la produttività degli operatori logistici.
Rilevanza degli smart sensors per la logistica ed esempi di applicazione in contesti industriali
Il settore logistico, pur caratterizzato da crescenti livelli di automazione, dipende ancora fortemente dalla componente umana per attività complesse come la movimentazione dei materiali, il picking elo stocking. Studi recenti evidenziano come il benessere degli operatori e le condizioni ambientali possano influenzare significativamente le prestazioni lavorative. Tuttavia, la ricerca empirica e le reali applicazioni di sistemi di monitoraggio real-time in questo ambito sono ancora limitati.
Alcuni esempi di studi recenti sono i seguenti:
- Aloini, D., Fronzetti Colladon, A., Gloor, P., Guerrazzi, E., & Stefanini, A. (2022). Enhancing operations management through smart sensors: measuring and improving well-being, interaction and performance of logistics workers. The TQM Journal, 34(2), 303-329. https://doi.org/10.1108/TQM-06-2021-0195
- Calzavara, M., Glock, C.H., Grosse, E.H., Persona, A. and Sgarbossa, F. (2017), “Analysis of economic and ergonomic performance measures of different rack layouts in an order picking warehouse”, Computers and Industrial Engineering, Vol. 111, pp. 527-536. https://doi.org/10.1016/j.cie.2016.07.001
- Calzavara, M., Persona, A., Sgarbossa, F., & Visentin, V. (2018). A device to monitor fatigue level in order-picking. Industrial Management & Data Systems, 118(4), 714-727. https://doi.org/10.1108/IMDS-05-2017-0182
- De Vries, J., De Koster, R., & Stam, D. (2016). Exploring the role of picker personality in predicting picking performance with pick by voice, pick to light and RF-terminal picking. International Journal of Production Research, 54(8), 2260-2274. https://doi.org/10.1080/00207543.2015.1064184
- Füchtenhans, M., Grosse, E. H., & Glock, C. H. (2021). Smart lighting systems: state-of-the-art and potential applications in warehouse order picking. International Journal of Production Research, 59(12), 3817-3839. https://doi.org/10.1080/00207543.2021.1897177
- Leblebici, D. (2012). Impact of workplace quality on employee’s productivity: case study of a bank in Turkey. Journal of Business Economics and Finance, 1(1), 38-49. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/374627
- Lee, W., Lin, K. Y., Johnson, P. W., & Seto, E. Y. (2022). Selection of wearable sensor measurements for monitoring and managing entry-level construction worker fatigue: a logistic regression approach. Engineering, Construction and Architectural Management, 29(8), 2905-2923. https://doi.org/10.1108/ECAM-02-2021-0106
- Naranjo, J. E., Mora, C. A., Bustamante Villagómez, D. F., Mancheno Falconi, M. G., & Garcia, M. V. (2025). Wearable sensors in industrial ergonomics: enhancing safety and productivity in industry 4.0. Sensors, 25(5), 1526. https://doi.org/10.3390/s25051526
Le potenziali applicazioni del laboratorio comprendono però ulteriori opportunità di analisi avanzata, come l’impiego dei sistemi EEG portatili Mindrove per monitorare gli stati cognitivi e i livelli di stress mentale durante compiti logistici particolarmente complessi o ripetitivi.
Inoltre, l’utilizzo di visori di realtà virtuale consente lo studio della percezione degli operatori e dell’efficacia della formazione virtuale nelle attività operative. È possibile inoltre effettuare valutazioni dettagliate sull’impatto di condizioni ambientali come temperatura, umidità e rumore sulla salute degli operatori e sull’efficienza delle attività lavorative.
L’integrazione di dati fisiologici, di movimento e ambientali permette di condurre approfonditi studi ergonomici finalizzati alla prevenzione degli infortuni. Infine, le tecnologie e i dati raccolti possono supportare strategie mirate di gestione delle risorse umane basate su informazioni fisiologiche e comportamentali acquisite in tempo reale.
SmartLog Lab dunque propone e promuove, presso la comunità accademica dell’Università di Pisa, un approccio scientifico e quantitativo alla gestione delle attività logistiche e alla tutela del benessere degli operatori.
Modalità di richiesta degli smart sensors
Il laboratorio mette a disposizione della comunità accademica (docenti e studenti dell’Università di Pisa) gli smart sensors, previa richiesta e verifica della pertinenza delle attività didattiche e/o scientifiche proposte.
Tramite richiesta via e-mail ai responsabili del laboratorio, è possibile richiedere in prestito gli strumenti disponibili per periodi di tempo limitato al fine di condurre studi e ricerche applicate in situazioni reali o simulazioni in ambienti controllati.
La richiesta dovrà essere accompagnata da una sinossi dell’attività proposta, una descrizione dei soggetti coinvolti e un’illustrazione delle ricadute didattiche che tale attività potrebbero avere.
Gli strumenti che il laboratorio mette a disposizione descritti nella tabella seguente:
| Quantità disponibili | Tipologia di sensore |
| 12 | Smart t-shirt per la rilevazione di dettaglio dei movimenti e di parametri fisiologici |
| 12 | Smartwatch per il monitoraggio di parametri fisiologici, delle interazioni sociali, dei movimenti e della localizzazione |
| 12 | Fasce cardio per il monitoraggio del battito cardiaco |
| 2 | EMOTIV EEG per analisi maggiormente approfondite degli stati mentali e cognitivi |
| 12 | Mindrove armband per monitorare l’attività muscolare delle braccia |
| 6 | Sensori ambientali con data logger per registrare temperatura, umidità, luminosità, rumore |
| 2 | Visore di realtà virtuale Meta Quest Pro 2 |
| 12 | Smartphone e memorie SD a supporto |
Ogni strumento è accompagnato da un opportuno manuale d’uso che ne agevola l’utilizzo.