Executar tarefas especializadas, operar maquinaria ou materiais perigosos requer um conjunto especializado de conhecimentos. Frequentemente isto significa treinar operários! Adquirir este conhecimento envolve riscos e muitas vezes a alocação de pessoal especializado para ensinar, o que pode significar atrasos e consequentes perdas de dinheiro para as empresas. Aqui entra a ferramenta de treino em Substações, um sistema de realidade virtual que com o uso de dois sensores inerciais (controlo das mãos) permite o controlo e manuseamento dos mais diversificados objetos, ensinando assim novos funcionários de uma forma mais segura e controlada num cenário de manutenção numa sub-estação. O trabalho de investigação evidencia que esta nova técnica de ensino funciona e motiva os utilizadores a aprender os procedimentos propostos. Todos os utilizadores sentiram que melhoraram o seu conjunto de habilidades, muito pela possibilidade de tentativa/erro e pelo sistema que possui indicações curtas e fáceis de seguir. Graças à utilização dos dois sensores inerciais foi possível recolher informação de cada uma das sessões de treino, o que permite transmitir aos utilizadores no final informação mais precisa de todo o seu desempenho. A solução final (protótipo) irá permitir à EFACEC treinar técnicos, explorando múltiplos casos e evitando os já mencionados problemas que advêm do uso dos métodos tradicionais.

Performing specific tasks or operating hazardous machinery or materials requires a specialized skill set. Often this means training workers! Such task involves risks and many times the assignment of specialized personnel for teaching, what could mean delays and consequent money lost for the companies. This is where the Substation Training Tool comes in, a Virtual Reality system that with the use of two inertial sensors (hand control), will allow the control and handling of a multitude of objects, teaching new employees in a safer/controlled way for a scenario of maintenance in a substation. This research evidence that this new learning methodology works and motivates users to learn the proposed procedures. All the users felt that they had improved their skill set, a lot due to the possibility of trial/error and to the system which has short and easy to follow indications. Due to the used inertial sensors it was possible to collect data from each training session, providing more efficient final feedback for the users. The final prototype will allow EFACEC to train technicians, exploring multiple cases and avoiding all the mentioned problems that come with the traditional training methods.