Blickbewegungen zur Analyse von Oberflächen

Eye-Tracking als Evaluationsmethode ist effektiv und führt schnell zum Ziel. Der wohl entscheidendste Arbeitsschritt, neben der Aufzeichnung der Blickbewegungen, ist die Auswertung.

Für die Auswertung ist es wichtig, dass die Aufnahmen eine gute Qualität hinsichtlich der Blickbewegung der Testperson aufweisen. Die Qualität kann mittels eines Nachtests während der Aufnahme überprüft werden. Die Testperson kann dieses Ergebnis unbewusst beeinflussen, indem sie sich beispielsweise zu stark vor- und rückwärts bewegt und somit den anfangs eingestellten Abstand zwischen Kamera und Stimulus signifikant verändert. Solche Beeinflussungen können mittels des Analyseprogramms im Nachhinein korrigiert werden. Verschiedene Visualisierungstechniken passend für das Einsatzziel des Eye-Tracking-Tests stellen die Blickbewegungen der Probanden dar. Dadurch können nicht nur Anwendungen , sondern auch andere physische Oberflächen wie Arbeitsplätze analysiert und optimiert werden.

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Tagung Industrie 4.0: Security in Rechenzentren und Fabriken – Ansätze und Parallelen

Mit dem Begriff Industrie 4.0 verbindet sich die Idee, dass durch Integration klassischer Produktionsmaschinen, Lagersysteme und Betriebsmittel als Cyber-Physikalische Systeme sogenannte Smart Factorys entstehen, die neue Geschäftsmodelle ermöglichen und durch Prozessoptimierung Kosten sparen können. Ein kritischer Erfolgsfaktor hierfür ist das Thema Sicherheit. Aufgrund der immer engeren Vernetzung und der damit einhergehenden Öffnung vorher isolierter Systeme entstehen neue Angriffsflächen für Angreifer.

Im Rechenzentrumsbetrieb gab es vor einigen Jahren ebenfalls eine Phase, in der ehemals isoliert betriebene, Hardware-nahe Systeme geöffnet und vernetzt wurden. Inzwischen sind die damals entstandenen Herausforderungen bewältigt worden.

Auf der Tagung Industrie 4.0 – „Mit Sicherheit gut vernetzt“ haben wir von unseren Erfahrungen aus dem Rechenzentrumsbetrieb berichtet, die unserer Meinung nach im Industrie 4.0 Umfeld helfen können, Chancen zu nutzen und Risiken zu vermeiden.

Hier unser Vortrag:

In dem Tagungsband Industrie 4.0 – Safety und Security werden Sie einen ausführlichen Artikel von uns zu dem Thema finden.
Wenn Sie Kommentare, Anregungen oder Fragen haben, kontaktieren Sie uns einfach per Mail an torsten.fink@akquinet.de.

 

SDK.REST goes to Web API: AKQ.WEBAPI

Nachdem in CRM 2011 der REST Endpunkt eingeführt wurde, war die JavaScript Bibliothek SDK.REST.js aus dem CRM SDK das Standardwerk, um aus Client-Erweiterungen heraus Datenoperation mit einer CRM Organisation durchzuführen.

Seit kurzem ist der REST Endpunkt offiziell von Microsoft als veraltet markiert und spätestens jetzt sollte man über einen Umstieg auf den seit CRM 2015 U1 verfügbaren Web API Endpunkt nachdenken.

Bei diesem Umstieg kann die JavaScript Bibliothek AKQ.WEBAPI helfen. Diese implementiert nicht nur die aus SDK.REST bekannten Funktionen, sondern bietet zusätzlich den Zugriff auf ACTIONS und FUNCTIONS und unterstützt das Ausführen von FetchXML. Eine detaillierte Beschreibung des Funktionsumfangs kann der Dokumentation entnommen werden.

Folgende Komponenten sind Bestandteil des Download-Pakets:

  • AKQ.WEBAPI.js: JavaScript Bibliothek
  • AKQ.WEBAPI.min.js: minifizierte Version der JavaScript Bibliothek
  • AKQ.Samples.js: Beispiel-Aufrufe sämtlicher Funktionern der Bibliothek
  • AKQ.WEBAPI.Documentation.pdf: Dokumentation

Download AKQ.WEBAPI v1.0

Java für das Web – Vaadin best practice

Vaadin ist ein Framework, das die Erstellung von Rich-Internet-Applications mit Java ermöglicht. Damit entsteht eine Brücke von existierenden Softwarearchitekturen und Skills zur nächsten Generation von Unternehmensanwendungen im Web. Das Framework an sich reduziert die Hürde für die ersten Schritte bereits – Projekte steigern ihre Produktivität und Erfolgschance durch die Anwendung einiger Best Practices, die dieser Artikel vorstellt.

Vollständiger Artikel (in Java-Pro): http://java-pro.de/java-fuer-das-web-vaadin-best-practice/

Fachartikel: Praktische Einführung in das Thema Machine Learning (ML)

Der Artikel gibt eine praktische Einführung in das Thema Machine Learning (ML) und zeigt auf, wie mit der WEKA-Bibliothek in Java aus dem häufig verwendeten Beispieldatensatz „Iris“ ein Entscheidungsbaum zur Klassifizierung eines Datensatzes bezüglich seiner Zugehörigkeit zur Iris-Klasse realisiert werden kann. Wir verwenden im Beispiel einen Entscheidungsbaum mit dem J48-Algorithmus, da Entscheidungsbäume sehr anschaulich sind und Entscheidungskriterien sichtbar machen. Der J48-Algorithmus bringt zudem eine effiziente Implementierung des Algorithmus C 4.5 mit, die häufig bereits sehr gute Klassifizierungen ermöglicht.

Artikel: Praktischer Einstieg in ML mit WEKA: Erstellung eines Entscheidungsbaums

Eclipse IoT: Open Source Software für das Internet der Dinge und Industrie 4.0 Lösungen

Industrie 4.0 beschreibt die Vernetzung und intelligente Integration von Maschinen, Produkten und Betriebsmitteln mit IT-Systemen sowie Daten mit industriellen Prozessen auf Basis des Internets der Dinge. Die Anzahl vernetzter Geräte nimmt rasant zu. Für die Verwaltung und Integration wurden in der letzten Zeit zahlreiche konkurrierende und teils proprietäre IoT-Plattformen von verschiedenen Anbietern angeboten. Es gibt zwar bereits einige Standards, die auch heute schon häufig genutzt werden, wie u. A. Constrained Application Protocol (CoAP) – ein Web-Transfer-Protocol für die M2M-Kommunikation, MQTT – ein leichtgewichtiges Nachrichtenprotokoll oder OPC-UA – um Maschinendaten zu transportieren und semantisch zu beschreiben. Ebenso bemühen sich einige Initiativen und Konsortien für eine weitere und durchgängige Standardisierung. Jedoch hat sich noch kein durchgängiger Standard etabliert und die Bemühungen laufen parallel zu einander.

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Ein Plädoyer für den internen Produktmanager

Das Produktmanagement ist ein wesentlicher Schlüssel zum Erfolg eines Produktes. Der Produktmanager hat stets das Ziel, ein Produkt auf dem Markt zu positionieren und es erfolgreich an den Kunden zu bringen. Dazu stimmt er sich intern ab und klärt, welches Produkt oder welche Produktlinie des Unternehmens auf dem Markt geeignet sind. Gleichzeitig hat der Produktmanager den Markt im Auge, um auf Veränderungen zu reagieren, d.h. das richtige Produkt oder die richtige Produkteigenschaft zur richtigen Zeit zu präsentieren.

Bei dem Begriff „Markt“ denken viele hier an die große externe Gruppe, die heiß umkämpft über Marketing angesprochen wird und die mitunter extrem aufwändig beworben wird.

Viele Unternehmen vergessen dabei, an den internen Markt zu denken, nämlich den der Anwender in einem Unternehmen:

„Sowas haben wir nicht. Wir machen nur Projekte und keine Produkte“

Fängt hier nicht ein folgenschwerer Irrtum an?

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Eye-Tracking as a Service

Um eine Anwendung möglichst optimal zu gestalten, ist es wichtig, Nutzer bei dem Umgang mit dieser Anwendung zu beobachten. Das gestaltet sich jedoch als schwierig, da ein Nutzer bei der Interaktion mit einer Anwendung viele Denk- und Handlungsschritte gleichzeitig ausführt. Ein automatisiertes Aufnehmen des Nutzers hilft dabei, den Integrationsprozess zu verstehen: Durch Eye-Tracking können seine Maus- und Blickbewegungen dokumentiert werden. Es sind Fixationen und Scanpaths der Nutzerblicke, die bei Softwareanwendungen als auch bei anderen Oberflächen und Umgebungen eine schnellere Benutzbarkeitsbewertung dieser ermöglichen. Dadurch ist die gezielte Steigerung der Benutzerfreundlichkeit von Anwendungen und die Optimierung der Arbeitsplatzgestaltung im Industriebereich über Blickbewegungsanalysen effizienter umsetzbar.

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