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.

 

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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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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Geräteübergreifende User Experience bei Industrie 4.0

Wir begleiten den Service-Techniker Björn S. auf dem Weg zu einem Industriekunden mit einer defekten Produktionsanlage. Die Kontaktdaten wie Ansprechpartner und Anschrift erhält er telefonisch von seiner Zentrale. Händisch gibt er die Adresse in sein Navigationsgerät ein und fährt zum Kunden.

Vor Ort angekommen verkabelt er sein Smartphone mit der Sensor-Einheit der defekten Maschine und liest die benötigten Messwerte aus. Den Fehler kann er nicht direkt beheben und beginnt, auf dem kleinen Bildschirm des Telefons einen Fehlerbericht zu verfassen. Der Bericht wird umfangreicher und so will Björn S. auf das Laptop mit der großen Tastatur wechseln. Weil er den Auftrag nicht in unvollständigem Zustand absenden möchte, versendet er den angefangenen Text per E-Mail an sich selbst. Am Laptop übertragt er den Text aus der E-Mail in das Meldungsprogramm und schreibt den Bericht fertig. Er bemerkt: „Ein Foto von dem Schaden wäre für die Zentrale hilfreich“. Björn S. greift sein Smartphone und nimmt ein Foto auf. Wie sendet er dieses in den fast fertigen Bericht am Laptop? Per Bluetooth, als E-Mail-Anlage, per Online-Speicher? Björn S. kennt viele Alternativen, entscheidet sich aber erneut für eine E-Mail an sich selbst. Am Laptop fügt er das Foto ein und sendet den Auftrag ab. Diese Schadensmeldung ist behoben. Mal sehen, welchen Auftrag die Zentrale jetzt für ihn bereitstellt. Er tippt die Adresse für sein nächstes Ziel in das Navigationsgerät …

Service-Techniker Björn S. benutzt die verschiedenen Endgeräte so, wie sie seine Arbeit aktuell unterstützen. Er merkt, dass er beim Wechsel irgendwie ausgebremst wird. So kann er nur bedingt effizient arbeiten, aber kennt für fast alles einen Workaround.

Doch könnte er auch nahtloser und intuitiver arbeiten?

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Maschinensteuerung mit OPC und JBoss Middleware im Browser

Industrie 4.0 wird häufig als die vierte industrielle Revolution bezeichnet. Die Revolution, die sich dahinter verbirgt, bezieht sich auf die Kommunikation von verteilten (industriellen) Systemen. Daher umfasst ein großer Teil von Industrie 4.0 die verteilte Steuerung und Überwachung von Maschinen. In der Regel werden Industrieanlagen heutzutage von einer oder mehreren speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) kontrolliert. In diesem Artikel zeigen wir, wie man mittels JBOSS EAP Middleware (Java EE) aus einem Webbrowser heraus eine Maschine mit SPS-Controller steuern kann [EAP]. Die SPS wird dabei über das herstellerunabhängige OPC-Protokoll gesteuert [OPC]. Hierzu läuft ein OPC-Server auf einem Rechner, der via Netzwerk mit der Maschine verbunden ist. OPC-Server kommunizieren SPS-spezifisch mit der Maschine und bilden die OPC-Schnittstelle nach außen ab. Um die Brücke in die Java-Welt zu schaffen, wird die Open-Source-Bibliothek Utgard aus dem OpenSCADA-Projekt verwendet, die eine Kommunikation mittels OPC-Schnittstelle ermöglicht.

Vollständiger Artikel: http://www.sigs.de/public/ots/2016/JS_OTS_IoT_2016.pdf/Kropp_Puth_Moeller_JS_OTS_IoT_16.pdf